利用像素特征的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學圖像分類算法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中由元器件和物理處理單元構(gòu)成。它是用來模擬人腦生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，試圖將生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡單化、抽象化、模擬化，從而將其應(yīng)用到其他工程領(lǐng)域中的計算機應(yīng)用技術(shù)。
RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)P3是前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種新網(wǎng)絡(luò)，具有結(jié)構(gòu)簡單、訓練速度快、函數(shù)逼近能力和分類能力強等特點，由該網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的系統(tǒng)是有界的、穩(wěn)定的。，RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上述特點使得它在各個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用。尤其在解決分類問題中，它的優(yōu)勢在于用線性的學習算法解決非線性算法所解決的工作。不僅可以保持結(jié)果的準確性，同時實現(xiàn)分類工作的高效性。文中提出一種基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學圖像分類算法，該方法通過獲取像素數(shù)據(jù)特征構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練集對RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練學習，完成學習訓練后保存網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，再利用訓練好的RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對整幅圖像進行分類操作。通過實驗表明，基于RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學圖像分類算法能有效的區(qū)分醫(yī)學圖像中的不同結(jié)構(gòu)，具有良好的分類結(jié)果。
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