
基于灰度迭代阈值PCNN的眼底血管分割优化方法
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更新于2024-09-07
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本文研究主要关注眼底图像血管分割领域的挑战,特别是针对传统的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型存在的问题。脉冲耦合神经网络作为一种非监督学习方法,在眼底图像分析中被广泛应用,但其缺点在于模型复杂,参数众多,且对参数选择敏感,且迭代终止条件不易设定。为解决这些问题,研究人员提出了基于灰度迭代阈值的PCNN改进方法。
该创新方法的核心在于简化PCNN模型,将单一的神经元兴奋性链接输入扩展为兴奋性和邻域抑制性链接输入的综合,这有助于提高模型对局部信息的处理能力。此外,传统的随时间指数衰减的阈值被替换为图像的灰度迭代阈值,这一改变使得分割过程不再依赖于人工设置参数或寻找最优迭代次数,极大地提高了自动化程度。这种方法在没有类别标签的情况下,通过灰度值的变化迭代地进行血管识别,降低了对大量标注样本的依赖。
作者以DRIVE眼底图像库作为实验对象,结果显示,基于灰度迭代阈值PCNN的方法在主观视觉效果、客观分割性能以及计算效率上都优于传统的PCNN方法。这表明,该方法不仅提高了血管分割的准确性,而且显著提升了处理效率,对于医学诊断系统中自动化的眼底图像分析具有重要意义。
这篇论文的研究成果为眼底图像血管分割技术提供了一种更为高效、参数更少且易于实施的解决方案,对于推动计算机辅助眼底疾病诊断和治疗的发展具有积极的影响。在未来的研究中,这种方法有可能被进一步优化和拓展到其他类型的医学图像分割任务中。
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