基于改进的SOM神经网络的医学图像分割算法研究

"基于改进的SOM神经网络的医学图像分割算法" 本文主要介绍了一种基于改进的SOM神经网络的医学图像分割算法，旨在解决传统SOM网络在医学图像分割中的不足之处。传统SOM网络存在一些缺陷，即随着神经元数量的增加，分割性能变差且无法分割噪声强度过大的图像。为了解决这一问题，本文提出了一个改进的自组织映射(SOM)网络，称为合并FIR-SOM，将其用于医学图像分割。 合并FIR-SOM网络是将有限脉冲响应（FIR）加入SOM中，将每个神经元作为FIR系统。在FIR-SOM方法分割之后，再通过合并聚类法把联合聚类的对象连接在一起。这就是合并FIR-SOM方法的思想。实验结果表明，FIR-SOM网络具有较强的抗噪声能力，它很好的决定了输入图像的模式。 在医学图像分割中，FIR-SOM网络可以很好地分割肿瘤区域，分割效果比基于SOM的方法要好很多。实验结果表明，FIR-SOM网络可以很好地分割乳腺超声检查图像中的肿瘤区域。 图像处理是计算机科学和技术中的一个重要领域，涉及到数字图像的获取、存储、处理和分析等方面。图像处理技术可以广泛应用于医疗、安全、军事、交通等领域。 人工神经网络是机器学习和深度学习中的一种重要技术，可以模拟人脑的学习和认知过程。在图像处理中，人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、图像分割等方面。 模式识别是人工智能和机器学习中的一个重要领域，涉及到模式的提取、识别和分类等方面。在图像处理中，模式识别可以用于图像分类、目标检测、图像分割等方面。 在医学图像分割中，合并FIR-SOM网络可以很好地分割肿瘤区域，分割效果比基于SOM的方法要好很多。这项技术可以广泛应用于医疗领域，帮助医生更好地诊断和治疗疾病。 本文提出的基于改进的SOM神经网络的医学图像分割算法可以很好地解决传统SOM网络在医学图像分割中的不足之处，具有较强的抗噪声能力和较高的分割精度，能够广泛应用于医疗领域。