可拓倒傳遞類神經網路應用於腦部核磁共振造影分類

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題名:	可拓倒傳遞類神經網路應用於腦部核磁共振造影分類
作者:	王圳木陳建鴻
貢獻者:	勤益科技大學
關鍵詞:	可拓理論(Extension Theory) 類神經網路(Artificial Neural Network) 分類(Classification) 核磁共振造影(MRI)
日期:	2010-06
上傳時間:	2010-09-16 16:08:18 (UTC+8)
摘要:	MRI 具有影像資訊量大、敏感度高的特性，造成了雜訊和假影，因此目前最常使用組織分類、判斷之方式為交由專業醫師判斷，或者是使用電腦輔助演算法來判斷之。可拓倒傳遞類神經網路，將多頻譜中所含的資訊處理後以單一的影像來顯示，進行腦部組織分割，進而減少醫療資源的浪費與提升效率。一般影像處理之分類技術是以單純像素基礎，而可拓倒傳遞類神經網路是架構在以一個影像像素為不同物質組成出來的像素混合模型，可拓倒傳遞類神經網路結合了可拓理論以及倒傳遞類神經網路方法，在傳統倒傳遞類神經網路中加入了可拓理論之距離的觀念，成為一個新的方法。最後將其分類出來的腦部組織提供給醫師，讓診斷結果更加準確、快速。
關聯:	第五屆智慧生活科技研討會論文集(上)
顯示於類別:	[資訊工程系(所)] 第五屆智慧生活科技研討會

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