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一种基于人眼视觉系统的改进SPCNN医学图像分割方法

DOI：10.1016/j.neucom.2018.12.007 期刊：Neurocomputing 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 提出了一种基于人类视觉系统(HVS)的改进简化脉冲耦合神经网络(MSPCNN)医学图像分割方法。该方法根据PCNN和HVS特性成功确定了MSPCNN的刺激输入。为实现这一目标，我们通过引入相邻神经元点火矩阵Q并基于新型MSPCNN(NMSPCNN)计算强度分布范围，推导出中心神经元点火的子强度区间，进而揭示了子强度区间参数Sint如何生成更接近HVS的刺激输入Sioij。此外，尝试将该刺激输入代入MSPCNN以提取更适合医学图像的病灶区域。与主流PCNN模型相比，由于参数设置方法的优势，MSPCNN具有更高的分割准确率和更低的计算复杂度。最终，与现有最优方法相比，本方法展现出更优性能：在MIAS、DDSM和胆结石数据集上的整体评估指标OEM分别达到0.8784、0.8606和0.8585。
作者： Jing Lian，Zhen Yang，Wenhao Sun，Yanan Guo，Li Zheng，Jinping Li，Bin Shi，Yide Ma
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于改进简化脉冲耦合神经网络（MSPCNN）的图像分割方法，该方法融合人类视觉系统（HVS）特性，以提高医学图像的分割精度并降低计算复杂度。

研究成果

提出的基于人类视觉系统刺激输入的MSPCNN方法，相比现有最先进技术实现了更高的分割精度和更低的计算复杂度——MIAS数据集OEM值为0.8784，DDSM为0.8606，胆结石为0.8585。未来工作将探索其在图像质量评估与增强领域的应用。

研究不足

该方法在处理非常复杂或噪声较多的医学图像时可能存在局限性，且参数设置依赖于Otsu阈值法，这可能并非适用于所有图像类型。计算效率仍有提升空间。

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