Kohonen神经网络，又称为自组织映射（SOM），是由芬兰赫尔辛基大学的Teuvo Kohonen教授在1981年提出的。它是一种无监督的神经网络模型，能够将高维数据映射到低维空间上，同时保持数据的拓扑结构。在图像处理领域，Kohonen神经网络尤其适用于图像分割任务，即区分图像中的不同区域或对象。由于其独特的神经网络结构，Kohonen神经网络特别适合处理那些聚类数目不容易预先确定的问题，这在医学图像处理领域尤为突出。
Kohonen神经网络交互式图象分割，指的是通过人机交互的方式，让医生或图像分析人员在处理图像分割过程中，根据具体情况动态地决定聚类数目。这种方法提高了算法的灵活性，因为不同图像可能需要不同的分类数目，而且医生可以根据自己的诊断需求对图像进行更为细致的分析和处理。这种方法还提高了医生的自主性，使他们能够根据个人经验以及对病变的理解，选择最合适的图像分割类别数，从而提高图像分析的准确性。
在具体实现中，Kohonen神经网络通过训练过程中的权值更新来实现图像的分割。网络中的每个输出结点代表一个聚类中心，而输出结点的数量即为图像分割的类别数。在传统方法中，聚类数目往往预先确定，但这种方式并不适用于图像分割，因为它限制了分割的灵活性。交互式方法允许医生根据病灶特征和医学观察需求，动态调整聚类数目，从而获得更加准确的分割效果。
除了神经网络本身的优势，交互式图象分割还面临处理速度的挑战。图像数据往往规模庞大，且对处理速度要求很高。为此，本文提出了利用PDS（金字塔数据结构）的塔型数据结构来加速图像分割。金字塔数据结构通过建立图像的多层分辨率表示，从较低分辨率的层次开始处理，逐步过渡到高分辨率层次，这样可以大大加快图像处理的速度，同时保证了分割的精度。
医学图像分割的一个关键挑战是病灶与正常组织在灰度和形状上的相似性，这使得分割任务变得复杂。Kohonen神经网络通过在图像分割过程中模拟人脑的模式识别能力，能够较好地识别和区分这些细微差异，这对于提高医学图像分析的质量至关重要。
此外，文章还提到了利用直方图峰值点数目来确定聚类个数的方法。这种方法是基于图像的直方图分析，通过识别图像灰度级的峰值来确定聚类数目。尽管这种方法在某些情况下能够得到满意的结果，但在医学图像分割中，由于不同图像的分割需求差异较大，这种方法往往无法达到理想的效果。
Kohonen神经网络交互式图象分割是一种结合了人工智能算法和人机交互优势的图像处理方法，特别是在医学图像处理领域具有重要意义。它不仅提供了一种有效的方法来解决医学图像分割中的问题，而且通过与医生的互动，使得分割过程更加贴近实际的诊断需求，从而在提高处理效率的同时，也保证了医学图像分析的准确性和可靠性。
