学术投稿

基于图像复杂性特征分析的宫颈炎症诊断

刘清华;房庆海

关键词:宫颈炎症, 复杂性分析, 图像识别, BP人工神经网络, 计算机辅助诊断
摘要:目的 利用图像复杂性特征分析研究患者阴道镜宫颈图像的纹理改变,进而诊断宫颈炎症.方法 通过分析正常宫颈与病变宫颈图像的复杂度、近似熵和多尺度复杂度,组成特征矢量,利用BP人工神经网络对宫颈炎症进行计算机辅助诊断.结果 用90例样本建立识别模型,用60例样本进行验证,对正常宫颈的识别率达95%,轻度宫颈炎症识别率达85%,重度宫颈炎症识别率达90%.结论 复杂性分析能较好地描述宫颈图像的特征,对宫颈炎症的识别有着较好的性能,如再结合医生的临床经验能大大提高诊断的准确性.
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