原发性肝癌CT图像纹理分析

• 作者: 张智 郝涛
• 来源期刊: 现代仪器与医疗
• 关键词: 原发性肝癌 特征提取 特征选择 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 研制开发
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: R318.6
• 语种: 中文

摘要

目的 探索图像纹理分析方法对原发性肝癌CT图像的识别能力.方法 首先从一阶统计特征、灰度共生矩阵、灰度行程矩阵3方面提取正常肝脏和原发性肝癌CT图像的纹理特征,然后采用t检验进行特征选择,最后利用BP神经网络对保留的特征进行分类识别.结果 BP神经网络对正常肝的识别率是100±0.00％,对原发性肝癌的识别率是93.60±5.35％.结论 BP神经网络经设计优化后能达到较高的识别准确率,对于原发性肝癌的计算机辅助诊断具有一定实际意义和理论价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智	华中科技大学生命科学与技术学院	12	83	5.0	9.0
2	郝涛		1	12	1.0	1.0