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本设计主要针对脂肪肝B超图像进行特征识别方法的研究，对识别系统前期提取的有效特征进行分类，是建立脂肪肝B超图像识别系统的核心和关键。设计的主要任务在于特征识别方法的选择和分类器的构建。
由于模式识别近几年在医学图像的分析和识别方面的作用越来越大，成为了当前医学图像辅助诊断研究中最热门的技术之一。经过综合比较，因此在本设计中将模式识别方法作为选取的特征识别方法，利用模式识别方法构造自动处理某些信息的机器系统,以代替人完成分类和辨识的任务。
首先综合分析常用的模式识别方法，选定至少三种适用于脂肪肝B超图像识别的分类器，并进行搭建；然后对搭建的分类器分别进行Matlab仿真，将仿真结果进行比较，选择出最佳识别率的分类器；最后实现在Visual C++ 6.0平台中对分类器进行编程，并实现可视化。
