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基于BP神经网络的超声肝图像识别
被引量：
4
1
作者
陈菲
《兵工自动化》
2007年第8期43-44,共2页
肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别。首先提取图像特征并归一化特征向量集。再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类...
肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别。首先提取图像特征并归一化特征向量集。再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类,分别出正常和非正常肝脏。然后用第2隐层对非正常肝进行分类,区别出肝癌和肝硬化图像。最后通过不断调整网络参数,达到理想分类结果。
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关键词
肝超声图像识别
双隐层BP神经网络
图像
特征提取
超声
波
图像
分类
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职称材料
题名
基于BP神经网络的超声肝图像识别
被引量：
4
1
作者
陈菲
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
出处
《兵工自动化》
2007年第8期43-44,共2页
基金
国家自然科学基金(60274022F030112)
文摘
肝超声图像识别,通过基于空间灰度独立矩阵,空间频率分解和分形特征进行特征提取,采用双隐层BP神经网络对正常肝脏,肝硬化和肝癌超声图像进行分类识别。首先提取图像特征并归一化特征向量集。再使用第1隐层对取样肝脏超声波图像进行分类,分别出正常和非正常肝脏。然后用第2隐层对非正常肝进行分类,区别出肝癌和肝硬化图像。最后通过不断调整网络参数,达到理想分类结果。
关键词
肝超声图像识别
双隐层BP神经网络
图像
特征提取
超声
波
图像
分类
Keywords
Identifying ultrasonic liver images
Two covers layer BP neural network
Image feature extraction
Ultrasonic image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BP神经网络的超声肝图像识别
陈菲
《兵工自动化》
2007
4
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