基于自适应二分多神经网络的胎盘超声图像自动分级方法

摘要

一种基于自适应二分多神经网络的胎盘超声图像自动分级方法，包括神经网络训练、利用神经网络训练确定的最优阈值即可用于胎盘图像的自动分级；神经网络训练包括：特征提取、特征优化筛选、二分多神经网络分级以及自适应分级阈值判定构成。本发明的神经网络是一个动态学习的网络，每添加一个样本都能使神经网络得到重新训练优化，这种不断学习机制将使得神经网络的胎盘分级能力得到不断增强。实验及临床实验表明：该方法能得到与专家手工分级基本吻合的自动分级结果，其阈值分割前得出的分级结果更可以给医生一个精确定量衡量胎盘成熟期的参考，因此具有较好的应用前景。