基于BP神经网络的超声图像识别方法的研究

• 作者: 刘晓 刘晓东 姚晓帅 郭兴明
• 来源期刊: 中国医疗器械杂志
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 反向传播 模式识别 超声图像识别
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与论著
• 页码范围: 395-397
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7104.2004.06.002

摘要

在B型超声肾脏图像的特征提取和基于BP神经网络的超声图像识别方法上进行理论和实践上的探讨,包括图像特征区域的选取与特征点的提取,BP网络结构的输入、输出层的设计和隐层节点数的选取等问题.对由80幅肾脏超声图像(其中36幅为正常图像,44幅为异常图像)组成的数据做识别实验,结果表明BP神经网络具有很强的自适应性,对超声图像正常与否的自动识别效果较好,能达到较高的正确率.