【摘 要】
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为收集新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)核磁共振图像特征数据,采用基于遗传算法(GA)结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的方法,对新生儿HIE磁共振图像进行分割实验和病灶特征提取。结果显
【机 构】
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西安交通大学医学院第一附属医院,西安交通大学生命学院生物工程研究所,
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为收集新生儿缺氧缺血性脑病(HIE)核磁共振图像特征数据,采用基于遗传算法(GA)结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的方法,对新生儿HIE磁共振图像进行分割实验和病灶特征提取。结果显示:基于GA的PCNN分割不仅有较好的分割结果,且优于具有固定参数PCNN的分割,可为HIE早期诊断系统建立提供依据,为进一步诊断及研究提供有效的帮助。
In order to collect the data of MRI features of neonatal hypoxic-ischemic encephalopathy (HIE), the neonatal HIE magnetic resonance images were segmented experimentally and the characteristics of the lesion by genetic algorithm (GA) and pulse coupled neural network (PCNN) extract. The results show that the PCNN segmentation based on GA not only has good segmentation results, but also better than the segmentation with fixed parameters PCNN, which can provide basis for the establishment of HIE early diagnosis system and provide effective help for further diagnosis and research.
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