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目的：对新疆高发病肝包虫病CT图像进行特征提取与特征分析，选择具有较强分类能力的特征，进一步探讨该特征在肝包虫病图像分类中的应用，为基于内容的新疆高发病肝包虫病医学图像的检索系统奠定基础。方法：使用Matlab图像处理软件，对CT图像进行预处理，改善图像的质量，保存有效信息，删除无用信息；进而对处理后图像提取基于灰度直方图、灰度共生矩阵和柯尔莫戈洛夫复杂性的特征。使用SPSS统计分析软件，对图像特征进行最大类间距法分析和显著性分析，并且根据分析结果组成图像的综合特征；进一步使用分析所得特征对新疆高发病肝包虫病CT图像分类。结果：对新疆高发病肝包虫病CT图像灰度直方图、灰度共生矩阵和柯尔莫戈洛夫复杂性特征，使用最大类间距方法分析，结果显示，用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和综合特征分类中，分类正常肝脏图像和单囊型肝包虫病图像时，分类准确率分别是81%和71%，85%和66%，91%和87%；分类正常肝脏图像和多囊型肝包虫病图像时，分类准确率分别为89%和82%，81%和72%，90%和93%；分类单囊型肝包虫病图像和多囊型肝包虫病图像时，分类准确率分别是75%和74%，75%和76%，85%和80%。对图像灰度直方图、灰度共生矩阵和柯尔莫戈洛夫复杂性特征，使用显著性方法分析，结果显示，用灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和综合特征分类正常肝脏图像、单囊型肝包虫病图像和多囊型肝包虫病图像时，分类准确率分别为84%、58%和77%，82%、77%和87%，96%、86%和86%。结论：将图像特征提取方法成功引入新疆高发病肝包虫病CT图像的分析中，对肝包虫病CT图像进行特征提取和特征分析并生成图像的综合特征，该特征对新疆高发病肝包虫病CT图像的分类准确率相对单一特征较高，在一定程度上满足分类需求，且特征分析结果可以进一步应用到基于内容的新疆高发病肝包虫病医学图像检索系统中，具有一定的应用价值。