神经网络在超声脂肪肝图像识别中的应用研究

• 作者: 陈菲
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 脂肪肝 神经网络 图像特征 灰度共生矩阵
• 年，卷（期）: 2007,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 302-303,278
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.12.121

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.