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基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别
被引量：
9
1
作者
张建炜
汪天富
+2 位作者
殷杰
查晓霞
罗燕
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2009年第7期1289-1292,共4页
目的采用多重分形谱纹理分析法以及模式识别技术,建立一种识别正常肝脏和不同程度脂肪肝B超图像的计算机辅助诊断方法。方法通过提取每幅B超图像多重分形谱曲线的奇异标度差和多重谱面积两个特征量,再结合近远场灰度比特征量,组成三维...
目的采用多重分形谱纹理分析法以及模式识别技术,建立一种识别正常肝脏和不同程度脂肪肝B超图像的计算机辅助诊断方法。方法通过提取每幅B超图像多重分形谱曲线的奇异标度差和多重谱面积两个特征量,再结合近远场灰度比特征量,组成三维特征矢量输入BP人工神经网络进行分类识别。结果正常肝脏正确识别率96.00%,轻度脂肪肝识别率80.00%,中度脂肪肝识别率88.00%,重度脂肪肝识别率92.00%。结论特征矢量结合BP网络的识别方法在B超图像上能较好地识别肝脏脂肪化程度,可作为一种辅助诊断方法。
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关键词
超声检查
脂肪肝
多重分形谱法
计算机辅助诊断
人工神经网络
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职称材料
题名
基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别
被引量：
9
1
作者
张建炜
汪天富
殷杰
查晓霞
罗燕
机构
成都医
学院
医学
物理
教研室
深圳大学信息
工程
学院
四川理工学院生物医学工程教研室
成都医
学院
第一附属医院超声科
四川
大学华西医院超声科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2009年第7期1289-1292,共4页
文摘
目的采用多重分形谱纹理分析法以及模式识别技术,建立一种识别正常肝脏和不同程度脂肪肝B超图像的计算机辅助诊断方法。方法通过提取每幅B超图像多重分形谱曲线的奇异标度差和多重谱面积两个特征量,再结合近远场灰度比特征量,组成三维特征矢量输入BP人工神经网络进行分类识别。结果正常肝脏正确识别率96.00%,轻度脂肪肝识别率80.00%,中度脂肪肝识别率88.00%,重度脂肪肝识别率92.00%。结论特征矢量结合BP网络的识别方法在B超图像上能较好地识别肝脏脂肪化程度,可作为一种辅助诊断方法。
关键词
超声检查
脂肪肝
多重分形谱法
计算机辅助诊断
人工神经网络
Keywords
Uhrasonography
Fatty liver
Multi-fractal spectrum
Compute-aided diagnosis
Artificial neural network
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
R575 [医药卫生—消化系统]
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1
基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别
张建炜
汪天富
殷杰
查晓霞
罗燕
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2009
9
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