基于脉冲神经网络的医学图像分类与分割研究.pdf
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华中科技大学硕士学位论文
摘要
医学图像能够可视化患者生理结构和病灶位置，是目前临床诊断的主要依据之
一。目前主流的计算机辅助诊断方法通常基于人工神经网络实现，但其存在能耗高，
可解释性低等问题。脑启发的脉冲神经网络具有低功耗、事件驱动计算和生物可解释
性等优点。然而由于网络模型、学习算法等限制，已有的脉冲神经网络模型在图像分
类和分割方面的表现与人工神经网络有一定差距。因此，本文提出三种脉冲神经网络
模型，用于肺部CT、眼底血管等医学图像的分类和分割。主要研究
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