Resumen

El diagnóstico automático y preciso de lesiones en el hígado y bazo en imágenes ultrasónicas es de gran importancia para el desarrollo de diagnósticos clínicos automáticos. Con el fin de lograr un diagnóstico más preciso de lesiones en el hígado y bazo en imágenes ultrasónicas, se propuso un algoritmo de clasificación y diagnóstico de lesiones hepáticas y esplénicas basado en una red neuronal convolucional de doble canal. En primer lugar, se utiliza un modelo de filtrado de difusión anisotrópica para realizar un preprocesamiento de datos de imágenes ultrasónicas del hígado y bazo con el fin de mejorar la calidad de imagen. En segundo lugar, se detecta el borde externo de la ubicación de la lesión para obtener las características del borde externo. Luego, se toma la característica de modo binario local invariante a la rotación de la imagen extraída como la característica de textura interna de la imagen. Finalmente, la característica del borde externo y la característica de textura interna

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Diagnóstico; Hígado; Bazo; Imágenes ultrasónicas; Red neuronal convolucional; Clasificación
• Keywords:Diagnosis; Liver; Spleen; Ultrasonic images; Convolutional neural network; Classification