B超肝臟圖像分類器研究.pdf

1、隨著B 超機性能的提高以及廣泛應用，B 超在肝臟檢查中的優(yōu)勢也日漸顯現(xiàn)。 但是由于其它因素比如觀察者的視覺疲勞、疏忽及診斷水平的限制等，并不是所有的醫(yī)生都能準確地診斷出肝癌，特別是早期的肝癌。這也是長期困擾醫(yī)生的一個難題，所以研制出一種計算機輔助診斷系統(tǒng)不僅具有理論研究價值，而且也具有較大的臨床實際意義。一方面它可以提高診斷的準確率，另一方面可以有效預警肝癌存在的可能性，提醒醫(yī)生及患者進行更進一步的醫(yī)學檢查和診斷，減少誤診及漏診

2、率。 論文根據B超圖像的特點，研究了使用模糊增強預處理方法對超聲肝癌圖像的識別效果，重點研究了對采用不同分類器分類結果的影響。其中包括使用K 均值、BP 神經網絡和支持向量機（SVM）三種不同分類器分類識別效果的比較，以及采用不同圖像特征對于正確識別概率的影響，從而為進一步篩選確定診斷所使用的圖像特征奠定了基礎。本文的主要研究內容包括有： 1）提出了在肝臟超聲圖像的預處理中使用模糊增強方法，重點研究了該方法在以上三種分類

3、方法下對肝癌識別的效果。通過大量實驗證明了模糊增強方法對提高肝癌的識別率有一定幫助。 2）在使用大量特征的同時，對其中各類特征進行組合實驗，分析各種不同分類方法對肝癌識別率有較大影響的特征組合。同時，通過實驗證明使用哪些圖像特征可獲得最優(yōu)的分類結果。 3）采用實驗的方法，詳細分析了K 均值、BP 神經網絡、SVM 在各種分類結構下的分類效果和穩(wěn)定性，并發(fā)現(xiàn)SVM 分類方法在這兩方面擁有最優(yōu)的性能。最后，在影響SVM 分類