基于SOFM的脑部MRI图像分割算法研究

中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章 绪论	第8-16页
·课题研究背景	第8-9页
·医学图像分割	第9-11页
·医学图像分割的概念	第9页
·医学图像分割的目的及意义	第9-10页
·医学图像分割技术的进展	第10-11页
·国内外研究现状	第11-14页
·医学图像分割技术的研究现状	第11-12页
·自组织特征映射神经网络的研究现状	第12-14页
·研究内容及论文结构	第14-16页
第二章 自组织特征映射神经网络	第16-32页
·人工神经网络	第16-24页
·神经元模型	第16-19页
·神经网络的分类	第19-20页
·人工神经网络的学习方式	第20-22页
·神经网络的学习规则	第22-24页
·自组织特征映射神经网络	第24-31页
·生物系统中的竞争	第24-25页
·Kohonen 神经网络的结构	第25-27页
·Kohonen 神经网络的学习算法	第27-31页
·小结	第31-32页
第三章 基于多小波分析与SOFM 的图像分割算法	第32-41页
·小波理论	第32-35页
·小波理论简介	第32-33页
·多小波理论	第33-35页
·SOFM 神经网络	第35页
·SOFM 网络结构	第35页
·SOFM 算法	第35页
·MWSOFM 算法	第35-38页
·MWSOFM 算法描述	第35-38页
·仿真结果与分析	第38-40页
·小结	第40-41页
第四章 基于改进的TGSOM 图像分割算法	第41-53页
·引言	第41页
·动态自组织映射神经网络	第41-45页
·标准TGSOM 算法	第42-43页
·改进的TGSOM 训练	第43-45页
·平衡多小波去噪	第45-48页
·平衡多小波	第45-46页
·图像去噪	第46-48页
·BTSOFM 算法	第48-50页
·实验结果与分析	第50-52页
·小结	第52-53页
第五章 总结与展望	第53-55页
·工作总结	第53-54页
·展望	第54-55页
参考文献	第55-59页
致谢	第59-60页
研究生在读期间取得的研究成果	第60-61页