人工神经网络及其在医学影像分析中的应用

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1、人工神经网络及其在医学影像分析中的应用摘要：人工神经网络（ANN）是在结构上模仿生物神经联结型系统，能够设计来进行模式分析，信号处理等工作。为了使医学生和医务工作者能对神经网络，特别是人工神经网络及其在医学图像和信号检测与分析中的应用有个全面了解，本文避免了繁琐的数学分析与推导，以阐明物理概念为主，深入浅出地就有关问题加以阐述，期望有所裨益。关键词：人工神经网络；产生；原理；特点；应用Applicationofman-madeneuraledicalImagetoanalysesAbstract

2、:Man-madeneuralonstructuretoimitatebiologicalneuraltolink.Itcancarryonpatterndiscriminate,Signalprocessinget.inordertoletthemedicalstudentsandan-madeneuraledicalimagetoanalyses,thearticleavoidsplicatedfigure’sanalysisandreasoning.Itexplainstheconcern

3、edprofoundquestions,mainlyaboutthephysicalconcept.Insimpleterms.Ihopeitcanadeneuralcculloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。随后F.Rosenblatt、Widrow和Hopf、J.J.Hopfield等学者先后又提出了感知模型，使人工神经网络技术有了新的发展。1.2.2人工神经网络的工作原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现

4、以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明：为了讨论方便，先规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。因此网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减小下次犯同样错误的可能性。首先，给网络各连接权值赋予（0，1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出是完全随机的，“1”和“0”的概率各为50%。这时如果输出为“1

5、”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。如果输出为“0”（结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多

6、。1.2.3人工神经网络的特点人工神经网络的特点是高速信息处理能力和知识存储容量很大。人工神经网络同现行的计算机所不同的是，它是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超出某一门限值后才能输出一个信号。因此，神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。2人工神经网络的种类人工神经网络分为误差逆传播神经网络（多层感知网络）、竞争型(KOHONEN)

7、神经网络、前馈神经网络和Hopfield神经网络四种。3人工神经网络的应用领域3.1民用领域人工神经网络在民用领域主要用于语言识别，图像识别与理解，计算机视觉，智能机器人故障检测，实时信息翻译，企业管理，市场分析，决策优化，物资调运，自适应控制，专家系统，智能接口，神经生理学，心理学和认知科学研究等。3.2军用领域人工神经网络在军用领域主要用于语音，图像信息的录取与处理，雷达、声纳的多目标识别与跟踪，战场管理与决策支持系统，军用机器人控制，信息的快速录取，分类与查询，导弹的智能引导，保密通讯，航

8、天器的姿态控制等。3.3生物医学工程领域人工神经网络在生物医学工程领域主要是解决用常规方法难以解决和无法解决的问题。在生物医学信号的检测和分析处理中主要集中对心电、脑电、肌电、胃肠电等信号的识别，脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取，Holter系统的心电信号数据的压缩，医学图像的识别和数据压缩处理。即广泛应用和解释许多复杂的生理、病理现象。例如：CT脑切片。人工神经网络从MR图像分割组织和解剖物体，如肿瘤。这种基于二次扫描的方法包括无指导聚类分析，维数减少和通过非线性拓扑映射的纹理特征可视化