摘要
摘要目的通过观察研究B超图像中的特征及有用信息来判断脂肪肝的严重程度，给予较为准确的分级诊断。方法采用图像纹理分析方法和模式识别技术对48例脂肪肝患者的B超图像进行研究分析，以临床诊断不同程度脂肪肝B超图像纹理的变化和标准来研究的出发点，选择每一幅图像上感兴趣的区域，计算远场灰度比、多重谱面积、奇异标度差和基于小波变换的角二阶距等特征量。根据每一幅图像的特征矢量进行分类识别，识别方法有无监督识别—C-均值聚类和有监督识别—基于反向神经传播方向两种。结果正常肝脏识别率为96.0%，重度脂肪肝识别率为92.0%，中度脂肪肝识别率为88.0%，轻度脂肪肝识别率为80.0%。结论根据B超图像的特征能够有效的区分出正常肝脏与轻中重度脂肪肝，应用于脂肪肝的常规检查，能减少医生的工作量，避免造成误诊漏诊。
出版日期
2012年12月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
