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兽用B超图像数据如何挖掘?

2017年-08月-25日 字体:
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     在自然界图像中,轮廓是指那些灰度变化剧烈的部分,能够被近似地用阶梯矩阵轮廓来建模。在兽用医学方面,兽用B超图片中的小斑点,可以提供关于微观组织的有用信息。细胞神经网络,首先是作为一个工具,来代替全局连通的Hopfield神经网络,广泛应用于图像处理、生物视觉、高级脑功能等研究。特别是一些细胞神经网络模板用于图像处理中微小物体的清除、边缘探测、凸角探测、对角线探测、大范围连通性探测等。
     运用CD细胞神经网络对患者的肝脏兽用B超图片进行探测,每例患病动物处理的数据用十次多项式拟合,发现十次多项式系数和患病动物肝脏的损伤程度似乎有关。
     利用细胞神经网络方法对肝脏兽用B超图像进行轮廓探测,由此得到动物肝脏兽用B超图像里面所有轮廓信息,然后用数学方法对该兽用B超图像进行数据分析,找到每个兽用B超图像对应的数据,能够确定图形和数据关系,从而通过数据描述肝脏的病变情况。给兽医临床诊断提供一个定量分析方法,由此协助兽医对动物病情的诊断。
    有研究暗示着以CD细胞神经网络状态方程的平衡点信息对于分析动物肝脏兽用B超图像是有意义的。许多未知的与细胞神经网络有关的工程和数学领域还有待于进一步探索。
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