1、医学影像中基于人工神经网络的计算智能

医学影像中基于人工神经网络的计算智能

1 引言

医学影像是现代医学不可或缺的一部分，它不仅促进了医疗图像的捕捉、传输和分析，还大大提升了医疗诊断的准确性。随着技术的进步，医学影像的应用范围不断扩大，新的成像方式不断涌现，设备性能也日益提升。近年来，计算智能技术在医学影像处理中的应用取得了显著进展，尤其是在传统方法难以或无法解决问题时，计算智能技术展现出了独特的优势。

人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）作为一种模拟生物神经系统的信息处理系统，已经在多个领域取得了成功，尤其是在医学影像处理方面。本文将重点介绍人工神经网络在医学影像中的应用，探讨其在计算机辅助诊断（CAD）、图像分割、边缘检测和图像配准等方面的技术细节和发展趋势。

2 神经网络基础

2.1 单个神经元的理论模型

人工神经网络的基本单元是神经元。一个典型的神经元模型如图1所示，其中 (X = {x_1, x_2, …, x_n}) 是神经元的输入，(Y) 是输出。每个输入 (x_i) 都与一个权重 (w_i) 相关联，还有一个偏置 (b)。所有输入的加权和加上偏置后，经过一个传递函数 (f)，产生最终的输出 (Y)。数学表示如下：

[ Y = f\left(\sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b\right) ]

传递函数的选择决定了神经网络的行为。常见的传递函数包括硬限幅函数、线性函数、径向基函数（RBF）和Sigmoid函数，如图2所示。

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