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联合蚁群算法和PCNN的脑部MRI图像分割方法被引量：15: 2014年; 采用蚁群算法(ACO)联合脉冲耦合神经网络(PCNN)的脑部磁共振成像(MRI)图像分割方法。其中利用ACO解决了PCNN参数设置困难的问题,同时能够克服图像的低对比度和噪声对图像分割的影响,实现图像的精确分割。首先利用ACO的全局搜索能力,以图像信息熵与灰度期望值的和作为ACO的目标函数,对PCNN的3个关键参数β、αE和VE进行设定;然后基于PCNN简化模型,结合最大熵值准则对脑部MRI图像进行分割;最后对分割结果进行面积滤波,得到最终的分割结果。实验结果表明,本文方法能够实现脑部MRI图像的自动分割,具有较高的精度和较强的鲁棒性。对于没有噪声的图像,本文方法分割结果的平均正确提取率达到97.0%以上,平均错误提取率达到0.4%以下,平均杰卡德相似系数达到94.8%以上;对于添加了不同级别噪声的图像,本文方法的分割效果也优于FCM和自适应PCNN。; 吴骏孙明明肖志涛张芳耿磊; 关键词：医学图像分割

结合自适应脉冲耦合神经网络和最大类间方差准则的眼底图像血管自动检测方法被引量：5: 2013年; 结合自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)和最大类间方差准则,该文提出一种眼底图像血管自动检测方法。首先采用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)和2维高斯匹配滤波对眼底图像进行预处理,以增强血管和背景的对比度;然后基于简化PCNN模型,结合最大类间方差准则对预处理后的眼底图像进行分割,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,使用像素的拉普拉斯能量(EOL)作为对应神经元的链接强度值,使得PCNN能够根据像素特征自适应地调整神经元的链接强度;最后采用面积滤波、断点连接对分割结果进行后处理,得到最终的血管检测结果。对STARE眼底图像库的实验结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、有效性和可靠性。; 吴骏肖志涛张芳耿磊王淑芹; 关键词：眼底图像

利用矩形金属周期阵列实现局域电场的增强和共振波长的可控被引量：1: 2015年; 基于表面等离激元共振（SPR）的原理,设计了一种具有矩形凹槽周期阵列微结构的金属增强基底。利用有限元方法对基底表面附近电场的分布进行了理论模拟分析,结果表明在SPR共振情况下,其凹槽微结构坑口处可得到强局域场,局域电场强度Emax/E0可达20。通过改变结构的周期、凹槽长度l、宽度w以及环境介质,SPR共振峰发生规律性的移动,波长覆盖范围为500~1 000nm。入射光沿x方向偏振的情况下,随着结构x方向周期Px的增加,SPR共振峰明显红移。当入射光波长与Px相当时,观察到凹槽内局域电场突然减小的现象。这是由于满足了波矢匹配条件,传播型SPP被激发导致的。改变凹槽长度l,发现共振波长随l的增加红移,近似呈线性关系。环境介质折射率的增加也会引起共振峰的红移。而凹槽宽度w的增加将导致其蓝移。这种规律性的移动为实现共振波长的调控提供了途径。受Jain研究报道的启发,矩形凹槽结构可以等效为两对偶极耦合模型的组合,从而解释SPR共振峰随结构参数变化而发生的移动。; 王蒙王斌付苏阳孙希鹏黄森鹏郭廷珂李昊宇徐晓轩王玉芳; 关键词：局域场增强

结合相位一致性和脉冲耦合神经网络的图像检索被引量：2: 2014年; 为了有效地提取图像特征以提高图像检索性能,将具有生物视觉特性的脉冲耦合神经网络(PCNN)和符合人类视觉特性的相位一致性(PC)相结合,提出一种图像检索新方法.首先基于相位一致性,结合非极大值抑制和自适应双阈值法提取出图像的边缘特征,并获取边缘颜色直方图特征;然后对简化PCNN模型进行改进,针对PCNN神经元的链接强度通常为常数的不足,根据相位一致性自适应地调整神经元的链接强度,再利用改进PCNN模型提取图像的特征.最后综合运用基于PCNN的特征和基于相位一致性的特征进行图像检索.实验结果表明:该方法具有颜色和形状的鉴别能力,能获得较好的查准率和查全率.; 吴骏刘健肖志涛张芳耿磊; 关键词：相位一致性脉冲耦合神经网络图像检索

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