本文關(guān)鍵詞：CT平掃圖像紋理分析對肝癌與肝血管瘤鑒別診斷的初步研究

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【摘要】：目的探討采用CT平掃圖像紋理分析的方法對肝癌和肝血管瘤進(jìn)行鑒別診斷的可行性。方法回顧性納入2014年1月至2014年9月期間在四川大學(xué)華西醫(yī)院行CT平掃檢查且經(jīng)病理檢查結(jié)果證實(shí)為肝癌和肝血管瘤患者共56例,男35例,女21例;年齡(52.4±12.079)歲。排除圖像有偽影干擾和病灶直徑小于1.0 cm的患者4例,剩余52例患者共57個病灶(肝癌25個、肝血管瘤32個)的CT平掃圖像用于紋理分析,從灰度直方圖、共生矩陣、絕對梯度、自回歸模型及小波變換中提取紋理特征值,再利用費(fèi)希爾參數(shù)法(Fisher)、最小分類誤差與最小平均相關(guān)系數(shù)法(POE+ACC)及相關(guān)信息測度法(MI)分別選擇10個最優(yōu)紋理特征值,然后用Mazda中的B11模塊提供的線性判別分析法(LDA)和非線性判別分析法(NDA)對紋理特征進(jìn)行分析,計算出其識別肝癌和肝血管瘤的最小錯誤率。LDA的最大分類特征應(yīng)用于K鄰近分類(KNN),NDA提取出的數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)進(jìn)行鑒別診斷。結(jié)果 NDA/ANN-POE+ACC法鑒別肝癌和肝血管瘤最好,最小錯誤率最低,該方法分別與LDA/KNN-Fisher、LDA/KNN-POE+ACC、LDA/KNN-MI、NDA/ANN-Fisher及NDA/ANN-MI法對比分析,差異均有統(tǒng)計學(xué)意義(χ~2值分別為4.56、4.26、3.14、3.14、3.33,P值分別為0.020、0.018、0.026、0.026、0.022)。結(jié)論 Mazda紋理分析軟件的不同紋理特征選擇方法以及不同分析方法對CT平掃圖像中肝癌和肝血管瘤鑒別的最小錯誤概率均較低,其中NDA/ANN-POE+ACC法鑒別效果最好。因此,利用CT平掃圖像紋理分析的方法對肝癌和肝血管瘤進(jìn)行鑒別診斷是可行的。
【作者單位】： 四川大學(xué)華西醫(yī)院放射科;成都大學(xué)附屬醫(yī)院放射科;
【分類號】：R735.7;R730.44
【正文快照】： 圖像紋理是指圖像中局部不規(guī)則而宏觀有規(guī)律的灰度變化[1],是一種客觀存在的、可反映出所研究對象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。圖像紋理分析即是對圖像像素灰度值的局部特征、像素灰度值變化規(guī)律及其分布模式進(jìn)行研究[2]。在醫(yī)學(xué)圖像中,紋理的定量或定性變化往往反映機(jī)體的病理改變。因此

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