一种基于物理神经网络的生物图像数据处理预测方法

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一种基于物理神经网络的生物图像数据处理预测方法
申请号:CN202510445776
申请日期:2025-04-10
公开号:CN120375365A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于物理神经网络的生物图像数据处理预测方法,属于生物图像处理领域,包括生物图像去噪:构建多层忆阻神经网络结构,所述多层忆阻神经网络结构包含输入层、若干隐藏层和输出层,忆阻器分布于各层神经元之间以实现信号的加权与处理;准备大量含噪生物图像及其对应的清晰图像对作为训练数据集;本发明基于忆阻神经网络的去噪方法能够智能识别噪声,有效去除生物图像中的噪声干扰,同时最大程度保留图像细节,为后续图像分析提供高质量图像数据;利用模拟VLSI神经网络强大的并行处理能力和特征学习能力,能够准确分割生物图像中复杂的结构,提高分割精度和鲁棒性,有助于生物医学研究中对特定结构的准确分析。
技术关键词
忆阻神经网络 图像数据处理 生物 多尺度特征提取 更新网络参数 图像特征提取 相变材料 图像分割 保留图像细节 物理 忆阻器 噪声 场效应晶体管 神经网络模型 信号 传播算法 网络架构