【摘 要】
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目的为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段.方法通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的纹理特征,包括灰度共生矩阵的角二阶矩、熵和反差分矩统计特征,组成特征矢量,再用k-平均聚
【机 构】
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四川大学生物医学工程系,四川大学生物力学工程实验室,成都市第一人民医院超声科
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目的为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段.方法通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的纹理特征,包括灰度共生矩阵的角二阶矩、熵和反差分矩统计特征,组成特征矢量,再用k-平均聚类算法和自组织特征映射人工神经网络算法对特征矢量进行分类处理.结果 k-平均聚类算法对正常肝的识别率为63.6%,对脂肪肝的识别正确率达90.9%;自组织特征映射人工神经网络对正常肝的识别正确率达84.8%,对脂肪肝的识别正确率达90.9%.结论本文中建立的方法能较肉眼更精确地反映正常肝和脂肪肝B超图像的特征,如果再结合医生的临床经验能大大
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