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    训练集, ,是一组由特征向量[F-(20)]的N个候选组成的,且分类的结果(C1和C2:血管和非血管)已知

     (2.22)

    由于F中的 功能有非常不同的范围以及价值,这些功能是标准化到零均值和单位方差的独立应用

     (2.23)
     功能中 和 代表平均值和标准差参与计算了 .

    一旦 建立,神经网络NN的训练是通过错误的解释进行权重连接。反向传播训练算法(参考文献[62])被用于此方案。
     图2.5
    2)神经网络的应用:在这个阶段,经过训练的神经网络NN是一个从“看不见”的眼底图像中生成的一个从视网膜背景中标识出血管的二进制图像,像素的数学描述为逐个通过全部神经网络NN,在我们的例子中,神经网络输入单位d调用由式(2.6)-(2.10),(2.19),(2.20)所提供的功能集。由式(2.23)正常化。因为逻辑的S形激活功能对应输出层的单一神经元,神经网络NN确定了一个0~1之间的阀值,因此,生产血管概率图显示该像素是血管的一部分的概率。由此产生的概率图对应图2.5(a)所示为数据库中的图像。 2.5(b)。在此图像中明亮的像素表示该像素血管像素的概率较高。为了获得血管二元抽取,通过一个真值Th决定一个特定的像素是否是血管的一部分。这样,分类程序将每个候选像素分类到类C1(血管)或C2(无血管)之中,这取决于如果其关联的概率是大于真值Th。因此, 输出图像[图2.5(c)],关联类C1和C2的灰度值分别为255和0,在数学上
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