结合多小波与自适应概率神经网络的核磁图像分割

摘要

针对脑组织核磁共振图像的特点,提出了一种基于多小波和自适应概率神经网络(APNN)的磁共振脑图像分割方法,该方法首先通过多小波降噪,实现了在保持图像细节的同时有效地消除图像的噪声,然后运用自适应概率神经网络对脑组织进行分割。APNN通过遗传算法(GA)获得模式层矢量最佳数目及匹配的平滑因子参数集,使每个神经元传递函数具有不同的平滑参数,提高了网络的泛化能力以及分割精度。实验结果表明了该方法的有效性和实用性。