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针对传统反向传播(BP)神经网络对血管进行分割存在耗时长且识别率不高的问题,本研究提出一种新的基于Stein-Weiss解析函数的BP神经网络算法用于血管分割。首先为每个体素构建一个Stein-Weiss函数,然后根据Stein-Weiss解析函数的解析性,计算出相应体素的16个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,采用BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习,最后通过BP神经网络的泛化能力来获取血管边缘。对肝脏血管分割的实验结果表明,相对于传统的BP神经网络分割算法,该算法提取的函数血管边缘识别率高、细节丰富,分割效率也明显提高。 相似文献
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一氧化碳气调包装肉的亚慢性毒性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
目前,气调包装是延长冷却肉货架期的最有效和最常用的方法之一。在CO2 N2气体比例中添加低浓度的CO,利用CO与肌红蛋白结合可形成比氧合肌红蛋白MbO2更稳定的一氧化碳肌红蛋白(MbCO),而使冷却肉具有吸引人的樱桃红色。这样即保证了冷却肉在贮存过程中保持稳定的红色[1],又发挥了CO2对微生物的抑菌作用。然而CO具有一定的毒性,有害于人体的健康,它的安全性备受关注。为了更好地评价CO作为肉品护色剂的安全性,本研究对CO气调包装肉进行了大鼠90 d喂养试验。1材料与方法1·1样品处理取冷却成熟24 h的猪通脊肉,切成重约100 g的肉块,用真… 相似文献
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