忆阻脉冲耦合神经网络及其在医学图像处理中的应用

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文件名称：忆阻脉冲耦合神经网络及其在医学图像处理中的应用
文件大小：896KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-03-25 13:58:48
研究论文 医学影像越来越成为现代医学技术不可或缺的一部分。 多模成像技术提供的图像信息可以相互补充。 融合计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）图像可以结合其独特的信息，以通过放射疗法诊断脑部疾病。 而且医学成像过程中很容易产生噪声，这将影响医生的诊断。 因此医学图像去噪具有重要意义。 另外，图像边缘提取有助于临床诊断。 因此，本文构建了用于医学图像处理的忆阻脉冲耦合神经网络（M-PCNN）。 大风忆阻器的忆阻随时间呈指数衰减，可用于在线调整脉冲耦合神经网络（PCNN）的阈值。 将忆阻器的可记忆性集成到PCNN中可以使网络具有生物学功能。 引入纳米级忆阻器也可以显着减小PCNN的规模，这可能会促进神经网络硬件实现的发展。 数值仿真验证了该网络在医学图像融合，图像去噪和图像边缘提取中的优越性。