【摘 要】
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心血管疾病,是国外特别是西方国家的常见多发疾病,随着中国人民生活水平的提高,国内心血管疾病的发病率也逐年提高,超声心动图是心血管疾病诊断的重要依据.随着人工智能、计
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心血管疾病,是国外特别是西方国家的常见多发疾病,随着中国人民生活水平的提高,国内心血管疾病的发病率也逐年提高,超声心动图是心血管疾病诊断的重要依据.随着人工智能、计算机技术的发展,心血管疾病的自动诊断受到国内外科学工作才的重视,超声心动图的组织与结构的识别,是机器自动诊断的基础,目前正处于探索阶段. 该文在研究超声心动基础上,提出了一种超声心动图组织与结构的识别方法.该方法以神经网络与模糊聚类为基础,包括超声心动图的归一化,空间特征及纹理特征的提取,神经网络分类及形态滤波等过程,最后得到超声心动图中各组织及相对位置的识别结果.在空间特征提取中,应用了模糊聚类技术;纹理特征提取中应用了共发矩阵的特征提取方法,合得超声心动图的各个组织有较好的可分性.进而用神经网络进行识别,由于神经网络的学习功能,以及融合了超声心动图的空间特征及纹理特征,因而,有较好的识别结果.论文最后,给出了上述方法,在P
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