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肝脏超声图像是肝病辅助诊断的重要手段。通过选择图像特征向量来研究肝脏超声图像的识别算法;通过空间灰度独立矩阵、空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用神经网络对正常肝脏、肝硬化和肝癌三类肝脏超声图像进行分类识别。实验结果表明神经网络分类器对三种肝脏超声图像的分类可以达到93.5%的正确率。
基于神经网络的超声肝图像识别研究
【摘 要】
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肝脏超声图像是肝病辅助诊断的重要手段。通过选择图像特征向量来研究肝脏超声图像的识别算法;通过空间灰度独立矩阵、空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用神经网络对正常肝脏、肝硬化和肝癌三类肝脏超声图像进行分类识别。实验结果表明神经网络分类器对三种肝脏超声图像的分类可以达到93.5%的正确率。
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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西南科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2006年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金（No：60274022F030112）.
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