79、模糊逻辑在超声心动图识别中的应用

模糊逻辑在超声心动图识别中的应用

1. 引言

超声心动图是一种常用的非侵入性医学成像技术，用于诊断心脏疾病。然而，由于图像中存在斑点噪声、低对比度和信号丢失等问题，超声心动图的自动识别一直是一个具有挑战性的任务。为了解决这些问题，研究者们不断探索新的优化方法。本文将介绍如何使用引力搜索算法（GSA）结合模糊逻辑来优化模块化神经网络（MNN），从而提高超声心动图的识别效果。

2. 超声心动图的特点与挑战

超声心动图的图像质量通常受到以下因素的影响：

• 斑点噪声 ：图像中存在大量的随机噪声点，这些噪声点会影响心脏结构边界的清晰度。
• 低对比度 ：图像的对比度较低，使得心脏结构的边界难以区分。
• 信号丢失 ：由于信号传输问题，图像中可能会有部分区域缺失或失真。

这些因素共同作用，使得超声心动图的自动识别变得更加困难。因此，开发一种有效的优化方法显得尤为重要。

图像预处理

为了减少噪声对图像识别的影响，我们对图像进行了预处理。具体步骤如下：

1. 将图像大小从 200 × 125 像素减少到 80 × 80 像素。
2. 选择感兴趣区域（ROI），以尽可能消除噪声。
3. 使用滤波器进一步去除图像中的斑点噪声。

3. 方法论

3.1 模块化神经网络（MNN）

模块化神经网络（M