"这篇研究论文详细探讨了超声图像中肾脏异常的自动检测技术的发展和应用。随着肾脏疾病如囊肿、结石、感染和肿瘤等的增多，早期发现和预防变得至关重要。论文涵盖了计算机辅助诊断系统在检测肾脏异常中的作用，特别是在低对比度、噪声和伪像问题突出的B模式超声图像中。作者Gurjeet Kaur、Sukhwinder Singh和Sukhdev Singh探讨了预处理和分类技术，包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)算法，以及基于强度阈值变化和纹理分类的方法，以改善图像质量和提取关键特征，从而提高肾脏异常检测的准确性。"
这篇研究论文深入分析了当前用于超声图像中肾脏异常检测的技术。肾脏疾病是全球公共卫生的一大问题，因此，开发有效的自动检测方法对于早期诊断和治疗至关重要。论文指出，B模式超声图像常常面临低对比度、斑点噪声、高斯噪声和伪像等问题，这些都对准确识别肾脏异常构成了挑战。
为了解决这些问题，研究人员提出了多种图像处理技术，包括预处理技术和分类技术。预处理技术旨在改善图像质量，减少噪声，提高对比度，以便更好地提取肾脏结构的特征。分类技术则涉及使用机器学习算法，如人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)，这些算法能够学习和识别肾脏异常的模式，从而实现自动化检测。
人工神经网络(ANN)是一种模仿人脑神经元工作方式的计算模型，能通过训练数据学习并建立预测模型。在肾脏异常检测中，ANN可以学习和识别不同类型的肾脏病变，从而提高检测精度。
支持向量机(SVM)是一种监督学习模型，擅长处理小样本数据集，并且在分类任务中表现优秀。在肾脏异常检测中，SVM通过构建决策边界来区分正常和异常的肾脏图像。
K近邻(KNN)算法是一种非参数机器学习方法，它基于实例学习，将新样本分类为其最近邻最多的类别。在肾脏异常检测中，KNN可以用来确定一个图像是否属于异常类别，基于其与训练集中已知类别样本的距离。
此外，论文还强调了强度阈值变化和纹理分类在肾脏异常检测中的应用。强度阈值变化可以帮助分割肾脏区域，而纹理分类则可以从图像的纹理特性中提取有用信息，进一步区分正常和异常区域。
这篇研究论文全面总结了超声图像中肾脏异常检测的最新进展，为未来的研究提供了方向，并可能推动医疗影像分析技术的发展，提升临床诊断效率和准确性。
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