可拓類神經網路於多頻譜影像之研究

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題名:	可拓類神經網路於多頻譜影像之研究 Research of Extension Neural Network Approach in MRI Classification
作者:	林建安 Lin, Jian-Ann
貢獻者:	資訊與電能科技研究所
關鍵詞:	核磁造影;可拓;感知機;腦部;ROC;FCM;多頻譜;分類 MRI;Extenics;Extension;Neural Network;brain;Receiver Operating Curve;Fuzzy C-Means;Multispectral;Classification
日期:	2006
上傳時間:	2008-10-07 09:32:14 (UTC+8)
摘要:	近年來核磁共振影像(MRI)被廣泛的應用於臨床上，經過證實MRI對人體無害，而且MRI可以由不同的頻率下對同一個切面做掃描，因此MRI的資訊量可以說是非常的龐大，但是對醫療人員來說，資訊量龐大或不足，都會影響判斷的結果，所以必須找出一個方法，在短時間內處理MRI產生出來的龐大資料。為了解決這個問題，可以藉助電腦的運算，因此問題轉向分類的演算法，本研究以可拓類神經網路(Extension Neural Network, ENN)為主，以可拓類神經網路做分類，為了進一步證實可拓類神經網路的成效，以ROC(Receiver Operating Curve)準測為評估的標準，並且與可拓理論、FCM、雙層感知機做比較，由實驗的結果可以得知可拓類神經網路皆優於其他三種演算法。
顯示於類別:	[資訊與電能科技研究所] 【資訊與電能科技研究所】博碩士論文

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