概率神经网络在生物医学图像处理的代码

概率神经网络（Probabilistic Neural Network，PNN）是一种常用于模式识别和分类的神经网络模型。在生物医学图像处理中，PNN可以用于图像分类、目标检测、分割等任务。

以下是一个使用Python编写的概率神经网络在生物医学图像处理中的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
data = np.load('biomedical_data.npy')
labels = np.load('biomedical_labels.npy')

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_scaled, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练PNN模型
pnn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
pnn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = pnn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现概率神经网络。首先，加载生物医学图像数据集和对应的标签。然后，对数据进行标准化处理，以便提高模型的性能。接下来，将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用训练集来训练PNN模型。最后，使用测试集进行预测，并计算预测准确率。