基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别

### 基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别 #### 研究背景及意义 脂肪肝是一种常见的肝脏疾病，其发生和发展与多种因素有关，包括饮食习惯、生活方式等。传统的脂肪肝诊断主要依靠肝功能检测、临床症状评估以及肝脏组织活检等方法。然而，这些方法往往存在一定的局限性，如肝组织活检具有侵入性，可能给患者带来痛苦和风险；而基于血液检测的方法则敏感性和特异性有限。因此，开发一种无创且准确的脂肪肝诊断方法具有重要的临床意义。 #### 技术原理 本研究提出了一种基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别方法。该方法利用多重分形谱纹理分析技术和模式识别技术，通过对B超图像的多重分形谱曲线进行分析，提取出能够反映脂肪肝特征的关键参数，并结合BP人工神经网络进行分类识别，以实现对脂肪肝严重程度的准确评估。 #### 方法 1. **多重分形谱纹理分析**：多重分形谱是一种用于分析复杂图像纹理特征的有效工具。它能够捕捉到图像中不同尺度下的细节变化，对于识别脂肪肝病变区域具有较高的敏感性。本研究中，首先提取每幅B超图像的多重分形谱曲线，并从中计算出奇异标度差和多重谱面积两个特征量。奇异标度差反映了图像中不同尺度下纹理特征的变化程度，而多重谱面积则量化了整个图像的纹理复杂度。 2. **近远场灰度比特征量**：为了进一步提高识别的准确性，还考虑了近远场灰度比这一特征量。这是因为脂肪肝病变通常会导致肝脏内部结构的变化，这种变化会体现在图像的灰度分布上，尤其是在不同距离的场区（近场和远场）之间。 3. **特征向量构建**：将上述提取的三个特征量（奇异标度差、多重谱面积、近远场灰度比）组合成一个三维特征向量。 4. **BP人工神经网络训练与识别**：将构建好的特征向量作为输入，使用BP人工神经网络进行训练。BP网络是一种常用的前馈神经网络模型，能够通过反向传播算法调整网络权重，以达到最小化误差的目的。经过充分训练后，该网络能够对新的B超图像进行准确的分类，从而判断脂肪肝的严重程度。 #### 实验结果 实验结果显示，该方法对于正常肝脏的识别率为96.00%，轻度脂肪肝识别率为80.00%，中度脂肪肝识别率为88.00%，重度脂肪肝识别率为92.00%。这表明该方法不仅能够有效地区分正常肝脏与脂肪肝，而且还能根据脂肪肝的不同严重程度进行准确分类。 #### 结论 本研究提出的基于B超图像多重分形谱的脂肪肝严重程度识别方法，通过综合运用多重分形谱纹理分析技术和模式识别技术，实现了对脂肪肝的准确识别和分级。这种方法为脂肪肝的早期诊断提供了一种无创、准确的新途径，有望成为辅助医生进行脂肪肝诊断的重要工具。未来的研究可以进一步优化特征提取算法和神经网络模型，以提高识别的准确性和稳定性。