忆阻器驱动的脉冲耦合神经网络在医学图像处理中的创新应用

"忆阻脉冲耦合神经网络及其在医学图像处理中的应用" 随着医疗技术的快速发展，医学影像已经成为临床诊断和疾病治疗的关键部分。多模态成像技术如CT（计算机断层扫描）和MRI（磁共振成像）为医生提供了丰富的信息，能够更准确地识别和定位病灶。然而，这些成像过程不可避免地会引入噪声，影响图像质量和诊断准确性，因此医学图像去噪成为一个至关重要的问题。此外，清晰的图像边缘对于疾病的早期发现和精确的临床判断同样关键。 忆阻脉冲耦合神经网络（M-PCNN）是解决这些问题的一种创新方法。传统的脉冲耦合神经网络（PCNN）是一种模拟生物视觉系统行为的模型，它基于神经元间的脉冲交互来处理图像。M-PCNN在此基础上引入了忆阻器的概念，忆阻器是一种具有记忆特性的电子元件，其电阻状态可以随时间变化，这种特性使得网络能够动态地调整其工作参数，例如阈值，从而更好地适应不同的图像处理任务。 忆阻器的引入不仅增强了网络的生物学相似性，还带来了实际应用上的优势。首先，忆阻器的指数衰减特性使得PCNN的阈值调整更加灵活，可以自适应地响应不同图像的噪声水平。其次，纳米级别的忆阻器可显著缩小神经网络的物理尺寸，这对于实现高效、紧凑的硬件神经网络具有重大意义，有望推动神经网络的片上系统（SoC）设计。 本文通过数值仿真展示了M-PCNN在医学图像处理中的卓越性能，包括图像融合、去噪和边缘提取。在图像融合中，M-PCNN能够有效地整合来自不同模态的图像信息，增强关键细节，提高图像的整体质量。在去噪应用中，忆阻器的动态调整能力帮助网络有效地去除噪声，同时保持图像的重要特征。最后，在图像边缘提取中，M-PCNN展现出对图像边缘的准确捕捉，有助于医生识别和分析病变区域。 关键词：医学图像融合、忆阻器、脉冲耦合神经网络、图像去噪、图像边缘提取 忆阻脉冲耦合神经网络（M-PCNN）为医学图像处理提供了一种新颖且高效的解决方案，其在噪声抑制、信息融合和边缘检测方面的优势，有望在未来医疗成像技术中发挥重要作用，提升诊断的准确性和效率。