【摘 要】
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该文主要研究了神经网络技术在磁共振颅脑图像分割中的应用问题. 目前,在磁共振图像分割方法中,最常用的神经网络是BP神经网络.BP神经网络的学习算法类似于梯度下降算法.在训
【出 处】
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上海第二医科大学 上海交通大学医学院 上海交通大学
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该文主要研究了神经网络技术在磁共振颅脑图像分割中的应用问题. 目前,在磁共振图像分割方法中,最常用的神经网络是BP神经网络.BP神经网络的学习算法类似于梯度下降算法.在训练过程的初期,算法收敛很快;当接近极值点时,算法的收敛速度急剧下降,有时还容易陷入局部最优点.针对BP神经网络学习算法存在的缺陷,该论文采用全局最优搜索算法——遗传算法改进神经网络的学习算法,生成了新的遗传神经网络多谱磁共振图像分割方法.实验结果证明,新算法的抗噪声能力和模糊信息的处理能力都强于BP神经网络.
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