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由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法.分割实验的结果表明,在同等条件下,模糊神经网络分割算法的收敛速度比BP神经网络分割算法快三倍以上;与最大似然法、模糊c均值聚类和BP神经网络分割算法相比,FNN分割算法的抗噪声和抗模糊能力更强.