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一种新的视网膜血管网络自动分割方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-05-08  浏览次数:6
摘 要:提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法。首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PC-N
  • 【题 名】一种新的视网膜血管网络自动分割方法
  • 【作 者】姚畅 陈后金
  • 【机 构】北京交通大学电子信息工程学院
  • 【刊 名】《光电子.激光》 2009年第2期,-页
  • 【关键词】血管分割 脉冲耦合神经网络(PCNN) 分布式遗传算法(DGA) 视网膜
  • 【文 摘】提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法。首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PC-NN分割出增强图像的血管网络,最后对分割得到的血管网络结合区域连通性特征,采用面积滤波算子滤除噪声,提取出最终的血管网络。通过在国际上公开的Hoover眼底图像库中的实验,结果表明,该方法在血管分支提取和算法有效性方面明显优于Hoover算法,具有较高的临床应用价值。
 
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  • (1) 血管分割,脉冲耦合神经网络(PCNN),分布式遗传算法(DGA),视网膜
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