| 基于脉冲耦合神经网络的超声图像病理区域检测算法 |
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| 引用本文： | 张北斗,马义德,林冬梅,张立文.基于脉冲耦合神经网络的超声图像病理区域检测算法[J].兰州大学学报(自然科学版),2008,44(1):61-64. |
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| 作者姓名： | 张北斗 马义德 林冬梅 张立文 |
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| 作者单位： | 1. 兰州大学信息科学与工程学院,甘肃,兰州,730000
2. 甘肃省人民医院B超室,甘肃,兰州,730000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 超声图像的病理区域检测对辨别疾病的良恶性具有极其重要的价值.针对超声回声大、粒状斑点多的特点,提出了基于脉冲耦合神经网络的区域自动检测算法.首先脉冲耦合神经网络对图像进行点火处理,经过形态学闭运算、二值反相、区域标记等操作,自动提取出种子点;以种子点为种子像素对图像进行区域增长,提取出感兴趣的区域,经过伪彩色编码增强后,凸显病理区域,便于医学临床诊断观察与超声图像的进一步量化分析处理.
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| 关 键 词： | 超声图像 脉冲耦合神经网络 图像分割 伪彩色 |
| 文章编号： | 0455-2059(2008)01-0061-04 |
| 修稿时间： | 2007年1月9日 |
Pathologic region detection algorithm for ultrasonic image based on pulse coupled neural network |
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| ZHANG Bei-dou,MA Yi-de,LIN Dong-mei,ZHANG Li-wen.Pathologic region detection algorithm for ultrasonic image based on pulse coupled neural network[J].Journal of Lanzhou University(Natural Science),2008,44(1):61-64. |
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| Authors: | ZHANG Bei-dou MA Yi-de LIN Dong-mei ZHANG Li-wen |
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