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《华中科技大学》 2015年
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基于Spike神经网络的脑组织图像分割算法研究

黄鲲  
【摘要】:脑组织MR图像分割对诸如老年痴呆症、多发性硬化、癫痫症、精神分裂症等脑部病灶的研究和诊断有着至关重要的作用,在去除脑壳的脑部MR图像中通过应用不同标记来区分脑白质(White-Matter,WM)、脑灰质(Gray-Matter,GM)和脑脊髓液(Cerebrospinal Fluid,CSF)。当MR图像存在噪声如光强渐变时,现有多阈值灰度图像分割方法难于对WM、GM以及CSF区域进行有效分割。当噪声如光强渐变导致前景与背景难于区分时,多阈值灰度图像就会因未考虑邻域像素空间相关性而分割失败。为利用邻域像素的空间相关信息,拟采用Spike神经网络(Spike Neural Network,SNN)模拟像素及其之间的连接,利用SNN脉冲时间的同步与异步来分割脑组织不同区域。SNN采用精准脉冲时间编码方式模拟生物特性的神经元,比采用阈值和sigmoid等神经元的传统神经网络计算能力更强。采用高斯接受域的群体编码将像素灰度值编码成精准的SNN脉冲时间,然后基于脑组织图像的邻域像素空间信息以及SNN的时间编码特性,构造了基于延时Izhikevich神经元的双层反馈神经网络结构。在竞争处理层中采用兴奋、抑制神经元横向连接(兴奋与抑制神经元数量为8:2),在竞争处理层与输出结果层之间采用带反馈的全连接方式,输出结果层神经元的个数则由待分割的区域数确定。利用脑组织图像梯度信息初始化突触间延时,基于winner-takes-all竞争思想并利用脉冲时间依赖可塑性(Spike Timing-Dependent Plasticity,STDP),实现了突触之间权值的动态学习与调整。随着动态学习与调整过程的进行,脑组织图像相似部分的脉冲时间越来越同步,而不同部分的脉冲时间越来越异步。最终,不同脉冲时间解码成脑组织的不同掩膜,即完成了脑组织图像三个不同区域的分割。采用时钟驱动和事件驱动相结合的方式编程并进行了仿真实验,并与经典的K-means和Kohonen神经网络图像分割算法进行了对比。实验表明,基于SNN的脑组织图像分割算法比传统的分割方法更为准确。
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41;TP183

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