神经网络在超声脂肪肝图像识别中的应用研究

摘要：

本论文通过利用人工神经网络来研究脂肪肝超声图像的识别算法.通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征的特征提取,采用两层BP神经网络对正常肝脏,轻、中和重度脂肪肝脏共四类超声图像进行分类识别.实验结果表明神经网络分类器对四种肝脏超声图像的分类可以达到95.33%的正确率,其结果对实际辅助诊断很有用.

关键词：脂肪肝、神经网络、图像特征、灰度共生矩阵

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60274022F030112

在线出版日期：2007-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：302-303,278