基于模糊聚类和神经网络的医学图像分类

摘要：

本文探讨了不同成像方式下医学图像的分类识别算法,提取了具有代表性的图像特征,如图像面积熵、灰度共生矩阵、图像细小纹理区域个数等,并通过设计模糊聚类、BP神经网络图像分类器,实现对CT图像、MR图像、X线图像及B超图像的分类.结果表明本文提出的分类器对医学图像的分类识别取得了一定的效果.

关键词：图像特征提取、模糊聚类、BP神经网络

分类号：TN9;X26

在线出版日期：2012-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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