皮肤镜黑素细胞瘤图像自适应聚类的进化寻优

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：wukai110032

【摘要】

：

图像的自动准确分割是实现黑素细胞瘤图像自动分析的关键.针对皮肤镜黑素细胞瘤图像,提出一种基于改进遗传算法和自生成神经网络(SGNN)相结合的自适应聚类分割算法.首先采用遗传算法选取一组最优的种子样本作为初始神经树;然后通过SGNN对剩余样本进行训练得到一个自生成神经森林;最后令森林中每棵树代表一个类,完成黑素细胞瘤图像的自适应聚类分割.该算法解决了SGNN对样本训练顺序敏感的问题,并能够自适应地确

【作者】

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谢凤英秦世引姜志国孟如松

【机构】

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北京航空航天大学宇航学院,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,中国人民解放军空军总医院皮肤科

【出处】

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计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2009年12期

【关键词】

：

皮肤镜图像黑素细胞瘤自生成神经网络自适应聚类遗传算法 dermoscopy image melanoma self generating neura

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60672152）.

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