X射线成像质量的BP神经网络预测

发布时间：2018-04-30 06:32

  本文选题：X射线成像 + 模型预测　； 参考：《电子器件》2017年03期

【摘要】：研究X射线成像的影响因素如X射线管电压等,并对成像质量进行较为科学的评估预测,对于X射线成像质量的优化控制具有重要意义。我们首先确立了BP神经网络模型的基本框架,之后搭建实验平台获取样本数据并对该网络进行训练,得到X射线成像质量和其影响因素之间的大致关系。实验结果表明,利用该模型得到的预测数据和实际值的平均误差在2%左右。因此,该模型对X射线成像质量的预测是相当有效的。
[Abstract]:It is of great significance to study the influencing factors of X-ray imaging such as the voltage of X-ray tube and to evaluate and predict the quality of X-ray imaging scientifically. Firstly, the basic framework of BP neural network model is established, and then the experimental platform is built to obtain the sample data and train the network to obtain the approximate relationship between the quality of X-ray imaging and its influencing factors. The experimental results show that the average error between the predicted data and the actual values obtained by the model is about 2%. Therefore, the model is quite effective in predicting the quality of X-ray imaging.
【作者单位】： 东南大学电子科学与工程学院;
【基金】：江苏省高校品牌专业建设工程项目
【分类号】：O434.19;TP183

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本文编号：1823463