基于贝叶斯理论的超声肝图像识别系统研究

• 作者: 陈菲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 图像识别 超声肝图像 Bayesian决策 纹理特征提取
• 年，卷（期）: 2007,（21）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 306-308
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.21.123

摘要

超声肝图像识别是医学图像图像处理的重要分支,也是计算机辅助诊断中的一个重要应用,在医院常规检查和远程医疗中有广泛的实际意义和应用价值.本系统对获取的图像进行处理,通过将共生矩阵和多分辨率提取分形特征方法结合来提取和选择超声肝图像特征并采用贝叶斯理论设计判别规则进行分类.实验证明,该系统对普通超声肝检查中的正常肝、肝硬化和肿瘤肝识别性能好,具有很强的扩展性、可操作性.