基于小波变换的肝脏B 超图像识别

摘要：

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。

关键词： 纹理分析 小波变换 多分辨分析 概率神经网络脂 图像识别

作者: 黄亚丽 李芬华

作者单位: 河北大学电子与信息工程学院 河北保定 071002

会议类型: 国内会议

会议名称: 首届国际医学影像学暨介入医学学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

在线出版日期: 2005-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）