计算机应用 ›› 2010, Vol. 30 ›› Issue (10): 2857-2860.

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基于小波神经网络的医学图像分类方法

周涛1,蒋芸2,王勇3,张国荣3,王明芳1,明利特1   

  1. 1. 西北师范大学 数学与信息科学学院
    2. 西北工业大学计算机学院,西北师范大学数学与信息学院
    3.
  • 收稿日期:2010-04-01 修回日期:2010-05-19 发布日期:2010-09-21 出版日期:2010-10-01
  • 通讯作者: 周涛
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目;西北师范大学三期创新工程骨干项目;甘肃省科技计划资助自然科学基金资助项目

Medical image classification based on wavelet neural network

  • Received:2010-04-01 Revised:2010-05-19 Online:2010-09-21 Published:2010-10-01

摘要: 为了提高乳腺癌早期诊断的准确率,将小波理论与神经网络理论相结合提出改进的小波神经网络算法。将经过预处理的医学图像提取特征值,然后利用基于改进的小波神经网络算法的分类器对医学图像进行分类。通过实验表明此分类器具有较高的分类精度,是有效和可行的;与单独使用后向传播神经网络算法相比分类效果也得到了改善。

关键词: 乳腺X光图像, 小波变换, 脊波变换, 神经网络

Abstract: To improve early diagnosis accuracy of breast cancer, an improved wavelet neural network algorithm combining wavelet theory with neural network theory was proposed. It extracted eigenvalues from pretreated medical images, and then classified medical images by using classifier based on improved wavelet neural network algorithm. The experimental results show that the classifier has higher accuracy and the classification is effective and feasible. Compared with neural network algorithm using back-propagating alone, it improves classification results.

Key words: mammography, wavelet transform, ridgelet transform, neural network

中图分类号: