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自組性類神經網路應用於乳房X光影像之偵測
(2007) 郭泰榕; Tai-Jung Kuo
醫學影像的研究，從早期的X光片、超音波顯像，到現在的核磁共振（MRI）、電腦斷層掃瞄（CT），使得全世界在醫學技術及醫療品質有了大幅的提昇。然而在國內，此等醫療技術的應用仍大量仰賴國外高科技產品的輸入，例如MRI的掃描器，仍是完全倚靠國外的輸入；相關的使用軟體也是購自國外。為了解決此問題，並降低全民醫療成本，實有必要自行發展醫學影像辨認系統。本論文結合圖形識別與類神經網路之演算法則，提出一套改善乳房X光影像的辨認技術，以供乳癌診斷參考。本論文所提出的概念，主要利用自組性類神經網路（SOM）的演算法則，實施特徵萃取、分類定義及聚類的工作，使乳癌的鈣化組織與腫瘤區塊較準確的顯示出來，並配合影像處理之分析，達到提升辨識速度及診斷準確度的目標。所開發出來的影像處理工具箱，包括影像濾波、SOM特徵擷取與影像邊界描述等。經由本研究的模擬實驗後，在運算複雜度與速度上，均已獲得改善。