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改进型脉冲耦合神经网络检测乳腺肿瘤超声图像感兴趣区域

汪源源  焦静  
【摘要】:为了解决超声图像斑点噪声、伪影、低图像对比度和图像亮度不均匀等问题,提出了一种改进的简化脉冲耦合神经网络(SPCNN)结合模糊互信息量的方法来自动检测乳腺肿瘤超声图像的感兴趣区域(ROI)。首先,对超声图像进行模糊增强预处理;然后,通过改进SPCNN对超声图像进行点火,以最大模糊互信息量作为最优判决准则,获得相应的分类结果;最后,对分类后的二值图像进行形态学等处理,从而得到乳腺超声图像的ROI。对包含118幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行处理,结果表明,该方法自动识别ROI准确率达到87.3%,处理每一幅图像的平均时间为4.68s。本算法能有效快速地检测乳腺肿瘤超声图像的ROI,有望用于基于超声图像的乳腺肿瘤CAD中。

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