结合卷积神经网络和模糊系统的脑肿瘤分割.pdf

"结合卷积神经网络和模糊系统的脑肿瘤分割" 本文总结了一个基于卷积神经网络和模糊推理系统的脑肿瘤MRI图像分割算法。该算法首先使用卷积神经网络对FLAIR和T2两种类型的单模态图像进行处理，然后将预测概率进行非线性映射，最后使用模糊推理系统来确定像素是否属于肿瘤区域。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习技术，广泛应用于图像识别、目标检测和图像分割等领域。CNN的优点是能够自动学习图像特征，从而提高图像处理的准确性和鲁棒性。 模糊推理系统（Fuzzy Inference System，FIS）是一种基于模糊逻辑的推理方法，能够处理不确定性和模糊性信息。FIS可以对图像像素进行分类，确定其是否属于肿瘤区域。 Brain Tumor Image Segmentation是指对脑肿瘤MRI图像进行自动分割，以便医生更好地诊断和治疗脑肿瘤。该领域的研究非常重要，因为脑肿瘤是常见的脑部疾病之一，且其分割结果对医生的诊断和治疗决策具有重要影响。 本文的贡献在于提出了一个基于CNN和FIS的脑肿瘤MRI图像分割算法，该算法能够提高图像分割的准确性和鲁棒性。该算法的优点是能够自动学习图像特征，并对图像像素进行分类，确定其是否属于肿瘤区域。 该算法的实验结果表明，该方法能够提高脑肿瘤MRI图像分割的准确性，且比现有的brain tumor MRI图像分割算法具有更好的性能。 关键词：脑肿瘤、图像分割、卷积神经网络、模糊推理系统。 这篇论文的主要贡献在于： 1. 提出了一个基于CNN和FIS的脑肿瘤MRI图像分割算法，该算法能够提高图像分割的准确性和鲁棒性。 2. 实验结果表明，该方法能够提高脑肿瘤MRI图像分割的准确性，且比现有的brain tumor MRI图像分割算法具有更好的性能。 这篇论文的主要意义在于： 1. 提供了一种新颖的脑肿瘤MRI图像分割方法，该方法能够提高图像分割的准确性和鲁棒性。 2. 该方法能够帮助医生更好地诊断和治疗脑肿瘤，从而提高医生的诊断和治疗决策。 这篇论文提出了一个基于CNN和FIS的脑肿瘤MRI图像分割算法，该算法能够提高图像分割的准确性和鲁棒性，并且能够帮助医生更好地诊断和治疗脑肿瘤。