基于小波神经网络的医学图像分类方法

被引：10

作者：

周涛 ^{[1
]}

蒋芸 ^{[1
]}

王勇 ^{[2
]}

张国荣 ^{[1
]}

王明芳 ^{[1
]}

明利特 ^{[1
]}

机构：

[1] 西北师范大学数学与信息科学学院

[2] 西北工业大学计算机学院

来源：

关键词：

乳腺X光图像; 小波变换; 脊波变换; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。

引用

页码：2857 / 2860

页数：4

共 6 条

[1] Advances in design and application of neural networks [J].

Jain, Lakhmi C. .

[2]

MATLAB神经网络应用设计.[M].张德丰等; 编著.机械工业出版社.2009,

[3]

小波分析及其应用.[M].孙延奎编著;.机械工业出版社.2005,

[4]

人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2005,

[5]

数字图像处理.[M].(美) 冈萨雷斯 (Gonzalez;R.C.) ; 著.电子工业出版社.2003,

[6]

小波变换的工程分析与应用.[M].杨福生著;.科学出版社.1999,