XiaoMi-AI文件搜索系统
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引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
使用选择性搜索和脉冲耦合神经网络特征提取进行脑肿瘤检测
摘要。基于磁共振图像 (MRI) 分析识别脑中的肿瘤组织是一项具有挑战性且耗时的任务，高度依赖于放射科医生的专业知识。由于肿瘤的及时诊断往往是患者生存的固有因素，因此，减少花在 MRI 手动分析上的时间，同时提高检测过程的准确性至关重要。为了解决这些问题，许多研究工作已经调查了高效的计算机视觉系统。它们为协助医疗保健提供者建立快速、更准确的肿瘤检测、分类和分割提供了新的机会。然而，这些解决方案通常基于深度学习方法，开发和调整这些解决方案仍然耗时耗力，同时导致决策系统缺乏可解释性。在本研究中，我们通过使用选择性搜索 (SS) 算法结合简化的脉冲耦合神经网络 (PCNN) 进行视觉特征提取和检测验证来解决脑肿瘤检测任务，以应对这些问题。
使用脉冲耦合神经网络
摘要：图像处理可以定义为校正和更改图像及其解释的功能结构。数字图像处理的应用之一是使用组件和图像分割中的图像处理技术。这些技术之一是医疗世界中的磁共振成像（MRI）。在本文中，介绍了脑肿瘤检测系统以及各种异常和异常，其中图像预处理和制备包括图像增强，滤波和降低噪声。然后，图像分割是通过脉冲神经网络完成的。接下来，提取图像特征，最后，通过算法将肿瘤和异常区域与正常区域分离。在这项研究中，使用特征选择和集成方法，并使用脑MRI图像的最重要统计特征来改善脑肿瘤检测。以及进行的研究和肿瘤检测系统的实施，可以为将来的研究提供以下建议，并且肿瘤检测系统将更有效地工作。脉冲耦合神经网络（PCNN）可在预处理阶段进行图像分割，尤其是在图像过滤中。