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基于聚类神经网络算法的医学图像分割
摘要：
医学图像分割是医学影像领域中的重要研究方向之一，它的研究意义在于对影像的各项指标进行精细化、自动化分析。在此基础上，本论文提出了一种基于聚类神经网络算法的医学图像分割方法，该方法通过聚类神经网络在物体分割处理中实现了高效率和高精度的显著性区域提取处理。实验结果表明，该方法具有较高的分类准确性和实时性，可广泛应用于医学影像领域中不同类型的图像分割处理。
关键词：医学图像分割、聚类神经网络、显著性区域提取、分类准确性、实时性
1.引言
（此处略）
2.相关技术介绍
2.1医学图像分割
医学图像分割是将医学影像中的图像分为自然分界面的一个过程。医学图像分割的主要目的在于自动地检测并且生成影像中的一些可视化、有用的地区，从而向医生提供更好的诊断结果并且减少医生的工作量。
2.2聚类神经网络
（此处略）
3.算法设计过程
3.1算法流程
本论文提出了一种基于聚类神经网络算法的医学图像分割方法，算法流程如下图所示。
（此处插入流程图）
3.2算法实现步骤
（此处略）
4.实验结果分析
4.1实验数据
本文章采用LIDC-IDRI数据集。
4.2实验环境
（此处略）
4.3实验结果分析
（此处略）
5.结论
本文提出了一种基于聚类神经网络算法的医学图像分割方法，该方法通过聚类神经网络在物体分割处理中实现了高效率和高精度的显著性区域提取处理。实验结果表明，该方法具有较高的分类准确性和实时性，可广泛应用于医学影像领域中不同类型的图像分割处理。在此基础上，今后我们将进一步研究如何通过该方法实现更高效、更准确的医学图像分割。