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近年来计算机辅助诊断成为医学影像学中的研究热点课题之一,将基于灰度共生矩阵和BP神经网络的计算机辅助诊断技术应用到脑CT图像诊断中。首先,在分析灰度共生矩阵的基础上提取了能量、对比度、相关度和熵等纹理特征参数;然后,利用BP神经网络设计了一个分类器,用来对特征向量进行分类;最后,实验结果表明此方法可以有效的区分正常与异常的脑部CT图像,为医师的诊断提供辅助信息。