超声成像由于具有灵敏度高,操作简便,成本低廉和没有创伤等优点,而在医学领域得到了广泛的应用,近年来的发展速度和普及程度成为医学影像之首。但超声图像大都存在噪声和分辨率不够高等不足,而医生又往往是通过肉眼观察来诊断病情,很容易导致误诊和漏诊。这就需要一种辅助手段,来帮助医生正确的识别超声图像,提高诊断的准确率。本文基于分形基础上的孔隙度理论在肝脏超声图像分析中的应用进行了很好的尝试。近年来,孔隙度理论在医学图像处理方面得到了广泛的应用。本文尝试将孔隙度理论应用于肝脏超声图像的分析中,从而进一步提高肝癌的诊断正确率。目的用孔隙度参数描述肝脏超声图像的纹理特征。方法以盒柱平均值法计算肝脏超声图像表面灰度的孔隙度数值,并用支持向量机方法进行分类识别。通过分析,得出如下结论：(1)相同尺度下,正常肝脏超声图像表面的孔隙度数值明显小于肝癌超声图像表面的孔隙度数值；(2)盒柱平均值孔隙度具有较强的表征肝脏超声图像纹理特征的能力。通过仿真实验证明,孔隙度数值表征了肝脏超声图像的纹理特征,孔隙度参数对于肝脏超声图像能够很好的识别,具有很高的识别准确率,可以作为医生进行肝脏疾病诊断的有效辅助手段。