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摘要
我们尝试用BP神经网络分割全身骨SPECT图像,实现病变区域的自动识别。由于SPECT图像病变区域的判断要考虑图像的整体信息,其特征具有不确定性,单靠神经网络识别很难达到理想的效果。我们把分割过程分预处理、神经网络分割和后处理三部分,先用最佳阈值法进行预处理,然后用神经网络进行粗分类,最后用模板匹配和去对称程序排除误识别的区域。
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我们尝试用BP神经网络分割全身骨SPECT图像,实现病变区域的自动识别。由于SPECT图像病变区域的判断要考虑图像的整体信息,其特征具有不确定性,单靠神经网络识别很难达到理想的效果。我们把分割过程分预处理、神经网络分割和后处理三部分,先用最佳阈值法进行预处理,然后用神经网络进行粗分类,最后用模板匹配和去对称程序排除误识别的区域。
