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目的:研究一种新的图像分割算法,以获得更好的医学图像的分割结果。方法:采用基于纹理特征和广义径向基函数(Generalized Radial Basis Function,GRBF)神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割,根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数,形成广义径向基函数神经网络的输入矢量,对网络进行训练和仿真测试。结果:该算法取得更为理想的图像二值化的结果,且实验发现GRBF网络的泛化能力比RBF网络更胜一筹。结论:研究了边界模糊的医学图像的纹理特征,结合GRBF神经网络,得到一种有效的医学图