基于模煳聚类和神经网络的医学图像分类.pdf

摘 要 本文探讨了不同成像方式下医学图像的分 类识别算法，提取了具有代表性的图像特 征，如图像面积熵、灰度共生矩阵、图像 细小纹理区域个数等，并通过设计模糊聚 类、BP 神经网络图像分类器，实现对 CT 图 像、MR 图像、X 线图像及 B 超图像的分类。 结果表明本文提出的分类器对医学图像的 分类识别取得了一定的效果 医学图像分类是一个重要的领域，它涉及图像处理算法和人工智能技术，旨在提高医学图像识别的准确性，辅助医生进行疾病诊断。本文主要关注的是基于模糊聚类和BP神经网络的医学图像分类方法，尤其针对CT图像、MRI（磁共振成像）、X射线图像以及B超图像的分类。 特征提取是图像分类的基础。文章提到了三种关键的图像特征：面积熵、灰度共生矩阵和细小纹理区域个数。面积熵是衡量图像中小区域分布的随机性，对于B超和X光图像，由于它们通常包含更多的小区域，面积熵较高；而CT和MRI图像通常表现为大色块，面积熵较低。因此，面积熵可以作为初步分类图像的依据。灰度共生矩阵则用于描述图像纹理特征，通过计算相邻像素间的灰度差异来反映图像的纹理信息，如能量、对比度、相关性等参数。这些参数有助于区分CT和MRI图像的不同特性。通过比较B超和X光图像的细小纹理区域个数，可以进一步区分这两类图像。 接下来，文章介绍了模糊K均值算法，这是一种模糊聚类方法，用于将医学图像分为B超和X光两类，以及CT和MRI两类。模糊聚类算法允许样本同时属于多个类别的可能性，使得分类更具灵活性。算法通过迭代寻找最优的聚类中心和样本的隶属度，直到达到收敛状态。 然后，BP（Backpropagation）神经网络被用于对CT和MRI图像进行更精细的分类。BP神经网络是一种监督学习的多层前馈网络，能够通过反向传播误差来调整权重，从而优化分类性能。在这个应用中，网络可能被训练来学习从前面特征提取阶段获取的特征到不同图像类型的映射关系。 本文提出的医学图像分类方法结合了特征工程和机器学习技术，首先通过模糊聚类对图像进行粗略分类，然后利用BP神经网络进行精细化分类。这种方法在实际应用中能有效提升医学图像识别的准确性和效率，对临床诊断提供有力支持。然而，实际应用中还需要考虑更多因素，如图像质量、噪声以及不同设备产生的图像差异，这可能需要更复杂的预处理步骤和更强大的模型来应对。