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目的：探讨超声图像后处理的临床诊断价值。方法：采用小波变换方法对脂肪肝和正常肝的B超图像进行多分辨分析，对小波变换系数进行统计分析，提取变换系数的均值和方差参数，根据提取的特征参数训练概率神经网络对图像进行模式识别。结果：对30幅正常和30幅脂肪肝图片的RIO提取特征参数，训练后的网络对脂肪肝和正常肝识别的正确率分别为87﹪和82﹪。结论：提高了脂肪肝临床诊断的效率。