基于神经网络的肝脏b超图像识别研究

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1、西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要根据肝脏B超图像进行脂肪肝的诊断，是病变确诊的主要方法。由于B超图像的质量较差，目前的诊断以定性为主，受主观因素影响较大。因此，研究肝脏B超图像的纹理特征，获取量化参数，采用计算机辅助手段进行分类识别，有助于提高临床诊断的准确性及效率。本文着重对肝脏B超图像的特征提取和分类识别两大中心问题进行了研究和仿真。特征提取部分以图像预处理为基础，采用灰度共生矩阵法，对正常肝和脂肪肝B超图像进行了特征值的计算。在对特征参数进行了比较和选择后，确定了最能反映图像特征的参数组合：能量(角二阶矩)、熵和反差分矩。在分类识别部分，利

2、用Matlab的神经网络工具箱设计了自组织特征映射(sOFM)和误差反向传播(BP)两种神经网络分类器。采用了两种样本选择方案对网络进行训练和仿真，取得了较好的识别效果。训练好的分类器既能识别出正常肝和脂肪肝，又能对脂肪肝的严重程度做出分类。本文建立的识别方法有助于医生快速、准确地对肝脏B超图像作出判断识别。关键词：脂肪肝B超图像灰度共生矩阵特征提取神经网络西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractThediagnosisaboutfattyliveronthebaseofultrasoundimageisanimponantmethod．H

3、oweVer，thequalityofultrasoundimagesisrelativelyp00r．Atpresent，thediagnosisabOutfattyliverisdeterminedbythenature，andtheconclusionofdiseaseisofteninnuencedbydoctors．Therefbre，itishelpfultostudythetexturalcharactersofliverB-Scanultrasonicimage，thequaIltmcationfeaturecharacters，aIld

4、recognizingtheseimagesbycomputerassistancewaystoincreasetheaccllracyande衢ciencyofclinicaldiagnosis．Inthispaper，bothfeatureextractionandclassincationrecognitionoffatty1iverB·Scanultrasonicimage8remainlystudiedaIldsimulated．Inthepartoffeatureextraction，mepapercalculatesthefeatureso

5、fnormalliverandfattyliVer’sB-ScanultrasonicimagesbyusingtllemethodofGray—LevelCo—occurreneeMatricesonthebaseofimagepreprocess．Anerfeaturescomparison柚dselection，wedeterminethebestfcaturescombination，includingangularsecondmoment，entropy柚dinversedifferentialmoment．Inthepanofclassinc

6、ationrecognition，wedesignSOFMandBPneuralnetworkclassifiersbyusingtheneuralnetwork100lboxofMatlab．Usingtwokindsofs锄pleselectionplanstoexerciseandsimulatetheclassifiersandobtaininggoodrecognitioneff色ct．TheexercisedneuralnetworkclassifiersnotonlycanrecognizetheB-Scanimagesofnormalli

7、verandfattyliverbutalsocanfunherclassifyitsdegree0fseriousness．TherecognitionmethodofthispapercanhelpdoctorstodiscernB—Scanimageofliverquicklyalldaccurately．KeyWords：f8nyliVer；B—Scaninlage；gray—levelco—oeeurrencematrix；featureextraction：neufalnetwork独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究

8、工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含