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基于模糊神经网络FuCMAC的颅脑磁共振图像分割

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摘要

提出了一种基于模糊系统的新型CMAC神经网络(FuCMAC),该神经网络与经典的RCMAC相比,它的逼近精度更高,能够解决CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点,仿真实验将其应用于颅脑磁共振图像分割,结果表明其具有较高的分割准确性.

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来源
《第二届江苏计算机大会》|2006年|214-217|共4页
会议地点南京
作者
程起才; 王洪元;
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作者单位

中国计算机学会;

江苏省计算机学会;

南京邮电大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类核磁共振成像;
关键词
颅脑磁共振图像; 小脑神经网络; 模糊神经网络; 图像分割; CMAC神经网络;
入库时间 2022-08-17 10:41:57

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1. 基于灰度共生矩阵的模糊神经网络FuCMAC在图像分割中的应用 [J] . 程起才 ,王洪元 . 江南大学学报（自然科学版） . 2007,第006期
2. 模糊神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用研究 [J] . 黄永锋 ,岑康 ,司京玉 . 中国生物医学工程学报 . 2003,第006期
3. 基于K-Means及K-NN的磁共振颅脑图像分割初探 [J] . 王臣 ,叶春涛 . 上海医学影像 . 2011,第001期
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