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J-GLOBAL ID：201202216078164336   整理番号：11A2001387

PCNNベースの医用画像エッジ抽出

PCNN-based medical image edge extraction

著者 (2件)： Li Jianfeng (School of Mathmatics & Computer Sci., Jishou Univ., Hunan, Jishou) ,  Xin Guojiang (School of Information Sci. & Engineering, Central South Univ., Changsha)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 27  号： 11  ページ： 4389-4393  発行年： 2010年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エッジ抽出は画像処理の基礎工事であり,どれくらい正確であるか,そして効果的抽出エッジ画像処理範囲は,問題に取り組むのに関係して,種々のエッジ検出法から生じる研究者が際限なく現れ,非常に良好な利用を得た。しかし,これらの方式はオブジェクト適合度のエッジに関する人物認識に達することができない。電流パルス結合体ニューラルネットワークは,強力な道具である生物学的視像処理の比較的密接な画像処理分野である。基本的PCNNモデルのこの改善は,新しいシミュレーションの生物学的視像エッジ抽出法,PCNNの特性の有効な使用の改善法を提案した。それはいくつかの古典的PCNNと塩基性法で医用画像エッジ抽出,およびエッジ検出アルゴリズムに適用された改良方法を適用した。実験を通して,結果がエッジ抽出法がより完全であると実証して,強力な抑制能力によってごま塩を除去する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *医用画像 ,  シミュレーション ,  アルゴリズム ,  物 ,  エッジ検出 ,  画像 ,  電流
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  オブジェクト ,  エッジ検出法 ,  エッジ画像 ,  電流パルス

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 医用画像 ,  エッジ抽出