基于分形和神经网络的B超图像识别

  • 李彩霞 ,
  • 李芬华 ,
  • 刘敏
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  • 河北大学,电子信息工程学院,河北,保定,071002

网络出版日期: 2004-09-25

基金资助

河北省教育厅科研项目

Medical Ultrasonic Image Recognition Based on Fractal and Artificial Neural Network

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Online published: 2004-09-25

摘要

为了给脂肪肝的辅助诊断提供科学依据,提高临床诊断的准确性,利用分形方法对脂肪肝和正常肝脏的B超图像进行了分析对比,获得两类肝脏图像具有多重分形的特性,并利用RBP神经网络进行分类,对提高脂肪肝诊断的正确率收到较好效果,具有一定的实际意义和理论价值.

本文引用格式

李彩霞 , 李芬华 , 刘敏 . 基于分形和神经网络的B超图像识别[J]. 河北大学学报(自然科学版), 2004 , 24(5) : 536 -540 . DOI: 10.3969/j.issn.1000-1565.2004.05.020

参考文献

[1] 高大启, 杨根兴. 改进的RBF神经网络模式分类方法理论研究 [J]. 华东理工大学学报(自然科学版) 2001.doi:10.3969/j.issn.1006-3080.2001.06.023
[2] Mandelbrot B B. The Fractal Geometry of Nature [M]. San Francisco W H, Freeman and Co 1982.
[3] ALEX P PENTLAND. Fractal-based description of natural scences [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1984.
[4] NIRUPAM SARKAR, CHAUDHURI B B. An efficient approach to estimate fractal dimension of tentural image [J]. 1992, 25(09).
[5] 张红文, 王永玲, 王俊. 基于BP神经网络的模式分类 [J]. 交通与计算机 1998, 16(06).
[6] 闻新, 周露. Matlab神经网络应用设计 [M]. 北京:科学出版社 2002.
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