Energy Based Medical Imaging Segmentation Methods by using Cellular Neural Networks

机译：使用蜂窝神经网络基于能量的医学成像分段方法

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The paper presents energy based medical imaging segmentation methods by using Cellular Neural Networks (CNN). By implementing the proposed algorithm on FPGA (Field Programmable Gate Array) with an emulated digital CNN-UM (CNN-Universal Machine), due to complete parallel processing, computing-time reduction is achieved and there is a possibility to meet the requirements for medical image segmentation.

机译：本文通过使用蜂窝神经网络（CNN）呈现基于能量的医学成像分割方法。通过在具有模拟数字CNN-UM（CNN-万能机器）的FPGA（现场可编程门阵列）上实现所提出的FPGA算法，由于完全并行处理，实现计算时间减少并且有可能满足医疗的要求图像分割。

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来源
《WSEAS International Conference on Systems》|2011年||共6页
会议地点
作者
A. GACSADI; L. TEPELEA; I. GAVRILUT; O. STRACIUC;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 N945-53;
关键词
Medical imaging; Energy based segmentation; Cellular neural networks;

机译：医学成像;能源分割;蜂窝神经网络;

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