生物医学工程学杂志
生物醫學工程學雜誌
생물의학공정학잡지
2006年
4期
726-729
,共4页
汪小毅%林江莉%李德玉%汪天富%郑昌琼%程印蓉
汪小毅%林江莉%李德玉%汪天富%鄭昌瓊%程印蓉
왕소의%림강리%리덕옥%왕천부%정창경%정인용
脂肪肝%图像分析%辅助诊断%人工神经网络
脂肪肝%圖像分析%輔助診斷%人工神經網絡
지방간%도상분석%보조진단%인공신경망락
本研究为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段.通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的图像特征,包括图像的近远场灰度比特征,以及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,再分别用κ-平均聚类算法、自组织特征映射人工神经网络和反向传播人工神经网络对特征矢量进行分类处理.κ-平均聚类算法对正常肝的识别率为100%,对脂肪肝的识别正确率为63.6%;自组织特征映射人工神经网络对正常肝的识别正确率达100%,对脂肪肝的识别正确率达93.94%;反向传播人工神经网络对正常肝和脂肪肝的识别率均为100%.本文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提高脂肪肝的诊断准确性.
本研究為B超診斷脂肪肝建立計算機輔助診斷手段.通過分析正常肝和脂肪肝B超圖像的圖像特徵,包括圖像的近遠場灰度比特徵,以及灰度共生矩陣的角二階矩、熵和反差分矩統計特徵,組成特徵矢量,再分彆用κ-平均聚類算法、自組織特徵映射人工神經網絡和反嚮傳播人工神經網絡對特徵矢量進行分類處理.κ-平均聚類算法對正常肝的識彆率為100%,對脂肪肝的識彆正確率為63.6%;自組織特徵映射人工神經網絡對正常肝的識彆正確率達100%,對脂肪肝的識彆正確率達93.94%;反嚮傳播人工神經網絡對正常肝和脂肪肝的識彆率均為100%.本文建立的方法能較肉眼更精確地反映正常肝和脂肪肝B超圖像的特徵,如果再結閤醫生的臨床經驗能大大提高脂肪肝的診斷準確性.
본연구위B초진단지방간건립계산궤보조진단수단.통과분석정상간화지방간B초도상적도상특정,포괄도상적근원장회도비특정,이급회도공생구진적각이계구、적화반차분구통계특정,조성특정시량,재분별용κ-평균취류산법、자조직특정영사인공신경망락화반향전파인공신경망락대특정시량진행분류처리.κ-평균취류산법대정상간적식별솔위100%,대지방간적식별정학솔위63.6%;자조직특정영사인공신경망락대정상간적식별정학솔체100%,대지방간적식별정학솔체93.94%;반향전파인공신경망락대정상간화지방간적식별솔균위100%.본문건립적방법능교육안경정학지반영정상간화지방간B초도상적특정,여과재결합의생적림상경험능대대제고지방간적진단준학성.
