基于脉冲耦合神经网络的超声图像病理区域检测算法 (2008年)

超声图像的病理区域检测对辨别疾病的良恶性具有极其重要的价值．针对超声回声大、粒状斑点多的特点，提出了基于脉冲耦合神经网络的区域自动检测算法．首先脉冲耦合神经网络对图像进行点火处理，经过形态学闭运算、二值反相、区域标记等操作，自动提取出种子点；以种子点为种子像素对图像进行区域增长，提取出感兴趣的区域，经过伪彩色编码增强后，凸显病理区域，便于医学临床诊断观察与超声图像的进一步量化分析处理。