换一批摘要针对皮肤镜黑色素细胞瘤图像,提出一种基于自生成神经网络(self-generating neural net-work,SGNN)的自动分割算法.算法首先采用区域生长的方法将图像进行粗分割;然后将每一个子区域看作一个叶节点,根据节点之间的相邻关系定义连接规则;最后采用SGNN对这些节点进行聚类.完成黑色素细胞瘤图像的分割.本文方法克服了传统SGNN算法对样本训练顺序敏感的缺陷,提高了效率,实验结果表明,该方法能够自适应确定聚类数目并准确分割黑色素细胞瘤图像.
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DOI
10.3969/j.issn.1007-1482.2008.04.005
发布时间
2009-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（606721525）
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