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基于MATLAB的医学图像识别系统：图像分割与BP神经网络集成方案
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现医学图像的自动识别，通过图像分割技术提取感兴趣区域，并结合BP神经网络进行特征学习和分类，可辅助医生快速识别病理特征，提升诊断效率。
详 情 说 明
基于图像分割与BP神经网络的医学图像识别系统
项目介绍
本项目实现一个完整的医学图像识别流程，首先通过图像分割技术提取医学图像中的感兴趣区域（ROI），然后使用BP神经网络对分割后的区域进行特征学习和分类识别。系统能够自动识别医学图像中的病理特征，辅助医生进行疾病诊断，支持多种常见医学影像格式的处理和分析。
功能特性
- 图像预处理：支持DICOM、JPEG、PNG等多种医学图像格式的读取和预处理
- 智能分割：基于阈值分割和区域生长算法的医学图像感兴趣区域提取
- 精准识别：采用BP神经网络进行特征学习和疾病分类识别
- 可视化分析：提供原图、分割效果图和分类结果的对比展示
- 报告生成：自动生成包含诊断建议的文本报告
使用方法
- 准备符合要求的医学图像数据（DICOM、JPEG或PNG格式）
- 运行主程序启动医学图像识别系统
- 选择输入图像文件或目录
- 系统自动完成图像分割和分类识别
- 查看生成的分割图像、分类结果和诊断报告
系统要求
- 操作系统：Windows 10/11 或 Linux Ubuntu 16.04+
- MATLAB版本：R2018b或更高版本
- 内存：至少8GB RAM（推荐16GB）
- 存储空间：至少2GB可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括医学图像的加载与预处理、感兴趣区域的分割提取、基于BP神经网络的病理特征分类识别，以及最终结果的可视化展示与诊断报告生成等功能模块的协调运行。
