基于仿生模式識(shí)別的腦MRI圖像分割方法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像分割一直是醫(yī)學(xué)圖像處理和分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，磁共振成像是一種無(wú)損傷、高分辨率、解剖結(jié)構(gòu)顯示清晰的醫(yī)學(xué)成像技術(shù)。在腦組織的診斷中，磁共振成像有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，已成為腦部臨床的主要診斷技術(shù)。本文主要研究了支持向量聚類和仿生模式識(shí)別在腦磁共振圖像分割中的應(yīng)用，論文的主要工作包括： 1.傳統(tǒng)的圖像濾波方法在濾除噪聲的同時(shí)，往往會(huì)使圖像的邊緣和細(xì)節(jié)受到損害。本文提出一種基于SVC多窗口的腦MRI(Magnetic Resona

2、nce Imaging)圖像去噪方法。該方法首先利用局部統(tǒng)計(jì)特性將像素點(diǎn)標(biāo)記為信號(hào)點(diǎn)、可能的正噪聲點(diǎn)及可能的負(fù)噪聲點(diǎn)；然后，在后兩類噪聲中根據(jù)灰度值不同迭代使用支持向量聚類確定噪聲點(diǎn)的位置，并對(duì)其進(jìn)行多窗口濾波。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法既能有效地濾除圖像中的噪聲又能較好地保持圖像的細(xì)節(jié)及邊緣。 2.利用仿生模式理論建立起分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。仿生模式識(shí)別是從“認(rèn)識(shí)”而不是“區(qū)分”的角度來(lái)進(jìn)行模式識(shí)別，是對(duì)學(xué)習(xí)樣本的全體在特征空間中形成的復(fù)雜