基于人工神经网络的B超图像识别与特征提取

"该文探讨了B超图像的特征提取问题，特别是在医学图像识别中的应用。文章指出，特征提取在B超图像识别中至关重要，它影响着图像分类器的性能和准确性。文中引用了多种方法，如小波变换、快速离散小波变换、分形理论、灰度共生矩阵等，用于B超图像的预处理和特征提取。此外，文章提到了人工神经网络在图像识别和分类中的应用，特别是BP神经网络和径向基函数神经网络(RBF)。" 在B超图像处理中，特征提取是一个核心步骤，因为它能够从复杂的图像中提取出有助于识别的关键信息。小波变换和快速离散小波变换能对图像进行预处理，增强图像的清晰度，提高识别的准确率。而分形理论则通过分析图像的纹理结构来提取特征，尤其适用于描述B超图像中不规则形状的物体。灰度共生矩阵则可以捕获图像的纹理信息，对于描述肝脏等器官的超声图像特别有用。 文章提到，针对肝脏B超图像，选择感兴趣区域(ROI)是特征提取前的重要步骤。ROI的选择通常基于医生的经验，目的是包含尽可能多的病理信息。选定ROI后，特征提取将专注于这些区域，以便更准确地分析和识别图像。 人工神经网络，如BP神经网络，是一种强大的模式识别工具，具有并行处理、分布式存储和自我学习的能力。在图像识别中，BP网络可以学习和调整权重，以优化识别性能。径向基函数神经网络(RBF)则以其快速收敛和高精度的特性，常用于医学图像的识别和分类。通过对比不同方法，RBF网络在处理医学图像时展现出良好的效果。 B超图像的特征提取和神经网络的应用是图像识别领域的关键研究方向，它们在提高医疗诊断效率和准确性方面发挥了重要作用。通过不断的研究和改进，这些技术有望进一步推动医学成像技术的发展。