THESIS&RESEARCH
REPORT研究论著
（像素）作为训练样本，取前述每个样本（像素）的均匀度等8个特征值，构成一个样本（像素）的特征矢量，作为网络的输入。隐层有100个节点，与训练的样本（像素）数对应。输出层有1个神经元对应输出图像的分类，输出0.9表示像素位于目标区域，而输出0.1则表示像素位于非目标区域，即把图像
——目标区域和非目标区域。分割成两部分—
3．4网络的仿真测试
分别提取测试样本（像素）的8个特征值作为输入矢量
输入到训练好的网络，对网络进行测试，网络的输出结果将集中在0.9附近或0.1附近，对其对应的图像像素进行二值化处理，便得到分割后的二值图像。
4结果和结论
图3（a）和图4（a）是提取颅内出血CT图像的感兴趣区域（RegionofInterest，ROI），高亮度区域是颅内病变区域，低亮度区域是颅内组织，不同区域之间的边界相当模糊，将这两幅图像作为测试图像，提取特征矢量输入上述GRBF神经网络进行二值化处理，得到图3（c）和图4（c）。可见，图像被成功分割成病变区域和非病变区域。如果仅改变网络的结构，而其他条件（如提取相同的特征矢量、设置相同的权值和运算过程中的参数等条件）相同的情况下，用RBF神经网络对图3（a）和图4（a）进行分割的结果如图3（b）和图4（b），可见图像二值化的结果不理想，且实验发现网络的泛化能力逊色于GRBF网络。
测试结果表明，尽管医学图像不同组织区域边界模糊，本文提出的基于纹理特征和GRBF神经网络的医学图像分割方法能有效地对其进行正确的分割。
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5结语
本文针对传统方法不易处理的医学图像等一类边界模
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糊的图像，提出了纹理特征和GRBF神经网络相结合的图像分割方法，实验表明，该方法可以成功应用于区域边界模糊的图像分割场合。
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(荨荨上接第24页荨荨）
项试验，显示该系统的综合误差小于2mm，完全达到了设计要求。误差主要来自以下几个方面：CT的系统误差；模型复位重复性误差；机械臂的加工、装配误差；人为误差等。
动都要靠手工来完成，运动的位置也是通过标尺人工设定的，其目的是避开难点，尽快实现功能。当最低目标完成后，下一步解决的主要问题是机械臂精确自主运动和运动状态反馈等难点问题。
4讨论
计算机辅助外科技术是一门逐渐成熟的技术，类似的
方法同时在一些精确治疗领域得到广泛应用，比如放射治疗的X刀和γ刀等。同时，随着计算机网络技术的深入发展，一些一度相当复杂的技术方法逐步在互联网上得以公布，这使得我们有机会充分利用现有技术去完成一些实用项目的组装与开发，从而更好地服务于临床需要。在本次设计中，软件的主要算法来自于MITK，定位的方法及框架完全等同于适形放疗，只有机械臂是自主设计的。通过对成熟技术的整合，我们在很短的周期内完成了项目的开发，这对于今后的工作是一个成功的借鉴。本次研究的穿刺系统只是CAS技术中较简单的一种，穿刺机械臂6个自由度的运
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医疗卫生装备·2008年11月第29卷第11期
ChineseMedicalEquipmentJournal·Vol．29No．11November2008
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