利用神经网络分类器对医学图像分割时首先需要对神经网络分类器进行训练，常用的训练算法是（）。

A.集合中的元素与二值医学影像中像素值为0的像素点坐标对应
B.集合的补集可以用二值医学影像的取非运算代替
C.集合的并集可以用二值医学影像的相或运算代替
D.集合的交集可以用二值医学影像的相与运算代替

A.利用拉普拉斯锐化模板对需要锐化的像素点滤波，滤波值与对需要锐化的像素点的像素值相加，相加结果就是该点锐化结果
B.利用拉普拉斯锐化模板对需要锐化的像素点求梯度值，梯度值就是该点锐化结果
C.利用拉普拉斯锐化模板对需要锐化的像素点求梯度值，梯度值与对需要锐化的像素点的像素值相加
D.利用拉普拉斯锐化模板对需要锐化的像素点滤波，滤波值就是该点锐化结果

A.原始医学影像减去包含低频信息的影像，得到包含高频信息的影像
B.高频影像乘高频补偿系数加原始医学影像，得到锐化后的影像
C.原始医学影像加高斯滤波后的影像得锐化影像
D.利用高斯低通滤波器对原始医学影像进行滤波得到包含低频信息的影像