Оглавление
Оглавление.
Введение.
Глава 1. Методы повышения информативности биомедицинских изображений.
1.1. Введение
1.2. Методы увеличения контраста.
1.3. Методы повышения резкости
1.4. Фильтрация шума
1.5. Методы сегментация изображений.
1.6. Выводы.
Глава 2. Иейроиносетевая идентификация бинарных рассеивателей
2.1. Введение.
2.2. Однонаправленные нейронные сети
2.2.1. Модель нейрона.
2.2.2. Обобщнная модель многослойного перцепгроиа
2.2.3. Архитектура перцептрона
2.2.4. Обучение перцептрона. Алгоритм обратного распространения.
2.3. Численное моделирование бинарных рассеивателей.
2.3.1. Геометрия задачи.
2.3.2. Модель обратной задачи рассеяния в слоистонеоднородной среде
2.3.3. Метод решения обратной задачи рассеяния с помощью
однонаправленных нейронных сетей
2.3.4. Численное моделирование задачи нейроиносетевой идентификации бинарных рассеивателей
2.4. Моделирование специализированных нейронных сетей для решения
обратной задачи рассеяния.
2.5. Выводы.
Глава 3. Нейронносетевая сегментация биомедицинских изображений.
3.1. Введение
3.2. Сегментация изображений с помощью нейронных сетей.
3.3. Нейронные сети встречного распространения.
3.3.1. Самоорганизующаяся нейронная есть Кохопена.
3.3.2. Нейронная сеть встречного распространения
3.2.3. Оценка плотности распределения вероятностей
3.2.4. Предварительная обработка входных векторов.
3.4. Метод сегментации биомедицинских изображений с использованием
нейронных сетей встречного распространения.
3.5. Выводы
Глава 4. Моделирование нейронносетевой сегментации ультразвуковых
изображений
4.1. Введение
4.2. Определение количественных характеристик локализованной в среде неоднородности.
4.3. Моделирование задачи ультразвукового сканирования.
4.3.1. Расчет падающего поля
4.3.2. Расчет рассеянного поля
4.3.3. Измерительные ульгразвуковые данные
4.4. Генерация тестовых ультразвуковых изображений.
4.5. Программная реализация алгоритма нейронносетевой сегментации
4.6. Выводы.
Заключение
Приложение
Основные термины
Список литературы
- Київ+380960830922