本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割新方法　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S1期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 醫(yī)學(xué)圖像分割 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粒子群優(yōu)化算法 適應(yīng)函數(shù) 均方誤差

【摘要】：對于醫(yī)學(xué)圖像而言,其分割結(jié)果的準(zhǔn)確性對醫(yī)生診斷病情并給出正確的治療方案至關(guān)重要。應(yīng)用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分割,存在對初始權(quán)重值敏感、學(xué)習(xí)速率固定、收斂速度慢和易陷入局部極小值等問題。因此,提出了一種基于改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。首先,應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系,通過粒子群強(qiáng)大的搜索功能找到最佳適應(yīng)函數(shù),使對應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方誤差達(dá)到最小值,克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生多個局部最小值的可能;其次,確定粒子的最佳位置后,在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中獲得最合理的權(quán)值和偏置值,以提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度;最后,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)反復(fù)訓(xùn)練后,獲得最佳輸出值,并計(jì)算閾值,通過閾值來分割圖像區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)的算法能夠得到更清晰的圖像分割效果,提高了圖像的分割精度,對臨床的診斷也具有重要參考意義。
[Abstract]:For the medical images, the accuracy of the segmentation results for doctors to diagnose the disease and treatment are crucial for correct. BP neural network is applied to the traditional medical image segmentation, is sensitive to the initial value of weight, the learning rate is fixed, the problem of slow convergence and easy to fall into local minimum. Therefore, a medical image segmentation method of improved BP neural network based on particle swarm optimization algorithm. Firstly, the mapping relationship between optimization algorithm and BP neural network using particle swarm particle swarm, through the search function to find the best powerful fitness function, the mean square error of BP neural network corresponding to the minimum, has overcome the BP nerve network multiple local minimum possible; secondly, to determine the best position of the particle, to obtain the most reasonable weights and bias values in BP neural network learning, to improve the network convergence Speed; finally, the BP neural network after repeated training, get the best output value, and calculate the threshold to image segmentation by threshold. Experimental results show that the algorithm can get the image segmentation effect more clearly, improve the accuracy of image segmentation, the clinical diagnosis also has important reference significance.

【作者單位】： 包頭醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016MS0601) 包頭醫(yī)學(xué)院科學(xué)研究基金項(xiàng)目(BYJJ-QM 201637)資助
【分類號】：TP183;TP391.41
【正文快照】： 本文受內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016MS0601),包頭醫(yī)學(xué)院科學(xué)研究基金項(xiàng)目(BYJJ-QM 201637)資助。1引言醫(yī)學(xué)圖像對疾病的診斷、選擇治療手段和方法起到?jīng)Q定性的作用,能夠最大限度地為醫(yī)生提供患者的信息。醫(yī)學(xué)圖像的分割是按照紋理、顏色等特征,把圖像分解成不同特性的區(qū)

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本文編號：1381140