基于图像复杂性特征分析的宫颈炎症诊断

• 作者: 刘清华 房庆海
• 来源期刊: 医学信息
• 学科: 医学
• 关键词: 宫颈炎症 复杂性分析 图像识别 BP人工神经网络 计算机辅助诊断
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 临床医学信息学
• 页码范围: 703-706
• 页数: 4页
• 分类号: R71
• 字数: 3414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1959.2007.05.001

摘要

目的 利用图像复杂性特征分析研究患者阴道镜宫颈图像的纹理改变,进而诊断宫颈炎症.方法 通过分析正常宫颈与病变宫颈图像的复杂度、近似熵和多尺度复杂度,组成特征矢量,利用BP人工神经网络对宫颈炎症进行计算机辅助诊断.结果 用90例样本建立识别模型,用60例样本进行验证,对正常宫颈的识别率达95%,轻度宫颈炎症识别率达85%,重度宫颈炎症识别率达90%.结论 复杂性分析能较好地描述宫颈图像的特征,对宫颈炎症的识别有着较好的性能,如再结合医生的临床经验能大大提高诊断的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	房庆海		9	65	4.0	8.0
2	刘清华		2	4	1.0	2.0