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试谈线图基于多特点神经网络乳腺癌图片识别算法如何写

收藏本文 2024-02-29 点赞:17944 浏览:73737 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,近年来其发病率呈增高走势。早期检测和诊断是降低乳腺癌死亡率的关键,目前乳腺x线图片是进行早期检测最有效的策略。随着影像学和计算机技术的迅速进展,计算机辅助诊断(CAD)技术为乳腺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持。它可以帮助医师减轻阅片时的负担,让医师把有限的精力主要集中在可疑的病灶区域,对于提升乳腺癌诊断的准确率具有重要的临床作用。在浅析乳腺x线图片体现特点的基础上,本论文提出了一种基于多特点神经网络的乳腺X线图片分割与识别的算法。这种算法首先对原始图像进行预处理,除去噪声,并进行图像增强,然后建立一个多特点提取与神经网络相结合的模型,提取输入层中感受野的R、G、B、灰度值、熵、均值和方差这几个特点,有机地组合成特点向量,输入神经网络并训练,用训练好的网络分割乳腺X线图片,将图片分割成正常区域和感兴趣(ROI)区域。最后用基于脉冲神经网络的边缘检测算法检测ROI区域的边缘,并用基于欧式距离的聚类浅析策略对ROI区域中的肿块和钙化簇进行定位。实验结果表明本论文提出的算法可以有效地对图片中包含癌症特点的ROI区域进行分割,并较准确地对肿块和钙化簇进行定位。本论文提出的算法具有较好的检测性能和实用性,可以运用到乳腺癌自动诊断系统中。关键词:计算机辅助诊断论文乳腺X线图片论文感兴趣区域论文神经网络论文聚类浅析论文

    中文摘要2-3

    Abstract3-4

    中文文摘4-6

    目录6-8

    绪论8-14

    第一节 课题探讨的背景和作用8-11

    第二节 国内外探讨近况11-12

    第三节 课题来源12-13

    第四节 论文的主要内容和革新点13-14

    第一章 乳腺X线图片14-20

    第一节 乳腺X摄像介绍14-15

    第二节 乳腺X线图片体现15-16

    第三节 乳腺癌诊断不足的挑战性16-17

    第四节 乳腺图片处理的总流程17

    第五节 本章小结17-20

    第二章 乳腺x线图片预处理20-28

    第一节 引言20

    第二节 图像归一化处理20

    第三节 图像去噪处理20-27

    第四节 本章小结27-28

    第三章 乳腺X线图片增强处理28-34

    第一节 引言28

    第二节 直方图均衡化28-29

    第三节 形态学增强法29-31

    第四节 两种增强算法的比较31-33

    第五节 本章小结33-34

    第四章 乳腺图片特点提取和ROI区域分割34-46

    第一节 引言34

    第二节 图像分割常见策略34-37

    第三节 特点提取37-38

    第四节 基于多特点神经网络的乳腺图片ROI区域分割38-41

    第五节 实验结果及比较41-45

    第六节 本章小结45-46

    第五章 乳腺X线图片的病灶定位46-58

    第一节 引言46

    第二节 基于脉冲神经网络的边缘检测算法46-48

    第三节 边缘检测算法设计48-50

    第四节 边缘检测结果50-51

    第五节 聚类浅析51-55

    第六节 实验结果及比较55-56

    第七节 本章小结56-58

    第六章 结论58-60

    第一节 全文总结58-59

    第二节 工作展望59-60

    附录1 特点提取程序60-62

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