神经网络技术及其在医学图像处理中的应用研究.pdf

《神经网络技术及其在医学图像处理中的应用研究》 神经网络技术，作为一种人工智能的信息处理系统，模拟了生物神经系统的运作原理。自20世纪40年代以来，它已经在多个领域得到了广泛应用，包括医学图像处理。神经网络由大量简单的神经元组成，通过连接形成自适应动态系统，能处理复杂信息，模仿人脑逻辑。这种技术的特点包括学习能力、存储和联想以及高速处理能力。 学习能力是神经网络的基础特征，它们能够通过不断运算和识别信息自我优化，提高识别准确性。联想存储则使神经网络能够快速对比和匹配图像，这对于医学图像的分析至关重要。神经网络的高速处理能力使其在信息处理上优于人脑，尤其是在需要快速、准确处理大量信息的医学场景中。 在医学图像处理中，神经网络发挥了重要作用。例如，图像分割是医学图像分析的基础，传统的分割方法可能无法准确检测到病灶。神经网络的应用则显著提升了图像分割的效率和质量。Kuo的研究结合了分水岭分割法和模糊Hopfield神经网络，实现了更精确的图像分析。在乳腺癌筛查中，ANN通过自动识别X线图像中的可疑区域，大大提高了诊断速度和准确性。 医学图像配准同样是神经网络的一大应用领域，它通过比较和匹配图像，协助疾病的诊断。传统算法如傅里叶变换和互信息方法存在计算复杂、耗时等问题。然而，神经网络可以提高图像配准的效率，特别是在处理解剖结构复杂的图像，如颅CT和颅MRI时，其优势更为明显。 神经网络技术在医学图像处理领域的应用，不仅提高了图像分析和配准的效率，还提升了诊断的精确度，减少了外界因素的干扰，有助于医生快速、准确地识别疾病，对于推动医疗科技进步具有重大意义。随着深度学习和机器学习的发展，神经网络在医学图像处理中的应用将会更加广泛和深入。