7、利用自组织映射进行生物医学图像边缘检测

利用自组织映射进行生物医学图像边缘检测

1. 引言

自组织映射（SOM）在生物医学图像边缘检测中的应用备受关注。SOM算法已在MATLAB程序套件中实现，具备多种可选参数，可根据用户需求调整模型。为方便应用，还开发了图形用户界面。边缘检测是生物医学图像分析的关键步骤，能检测异常结构或识别不同类型的组织。SOM为边缘检测任务提供了快速简便的方法，且输出质量令人满意，这已通过高分辨率计算机断层扫描（CT）图像得到验证。

2. 自组织映射

2.1 自组织映射在边缘检测中的性能

自组织映射（SOM）广泛应用于聚类和模式识别，可用于图像处理的多个阶段，如彩色图像分割、光谱向量全局排序生成、图像压缩、文档二值化等。虽然基于SOM的边缘检测方法使用并不广泛，但也有一些应用实例，如纹理边缘检测、轮廓边缘检测，或与传统边缘检测器及图像去噪方法结合使用。在本文中，SOM用于降低图像强度级别。

2.2 自组织映射的结构

SOM有两层神经元：
- 输入层（大小为Nx1）：代表输入数据x1, x2, …, xM（M个输入，每个输入为N维）。
- 输出层（大小为KxL）：可以是线性或二维排列，代表输入数据将被分组的聚类。输入层的每个神经元通过权重W（权重矩阵大小为KxLxN）与输出层的所有神经元相连。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke: