目的:利用計算機(jī)斷層紋理分析（Computer tomography texture analysis,CTTA）技術(shù),回顧性分析肺腺癌（Lungadenocarcinoma,LAC）的計算機(jī)斷層（Computer tomography,CT）平掃及增強(qiáng)圖像,探尋該技術(shù)對普通野生型LAC及表皮生長因子受體（epidermal growth factor receptor,EGFR）基因突變LAC的鑒別及預(yù)測能力。方法:選取2014.01～2016.12間做過EGFR基因檢測的連續(xù)性病例資料。排除無效病例后,對入組病例采集基本信息及CT圖像,剔除無效病例后分為平掃組及增強(qiáng)組。運(yùn)用ImageSegmenter軟件對CT圖像進(jìn)行切割。切割后的圖像提取21個紋理參數(shù),對該參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,建立預(yù)測模型。計數(shù)參數(shù)采用卡方檢驗。符合正態(tài)分布的資料進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗、ANOVA或Welch’sANOVA檢驗,基因突變亞組間采用Bonferroni或者Games-Howell檢驗,并求得均值及標(biāo)準(zhǔn)差。不符合正態(tài)分布的資料,采用Kruskal-Wallis檢驗進(jìn)行組間檢驗。采用主成分分析法提取因子,建立... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：107 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２．１?ＣＴ球管的滑環(huán)技術(shù)及周圍探測器結(jié)構(gòu)（Ｇｏｌｄｍａｎ，?Ｌ?Ｗ，?２００７）??

ＣＴ圖像的實質(zhì)是由黑到白的不同灰度值的像素點(diǎn)所構(gòu)成的矩陣圖。各點(diǎn)對??應(yīng)的ＣＴ值反映各組織的不同吸收系數(shù)，人體各種組織有著不同的吸收系數(shù)，因??此也有著不同的ＣＴ值，在ＣＴ圖像上顯示出不同的灰度（圖２．３）。由圖中可見??ＣＴ值最高的是骨皮質(zhì)，這個在ＣＴ上顯示為白色，而最低的是空氣，在ＣＴ上顯??示是黑色，正常軟組織的密度在４０Ｈｕ？８０Ｈｕ之間，這個數(shù)值也通常是平掃肺結(jié)??節(jié)的ＣＴ值范圍，這個值與正常肺組織－４００Ｈｕ？－６００Ｈｕ有很好的對比度。??ＩＩ??

?Ｉ?ｔｙｐｉｃａｌ?ｓｌｉｃｅ?ｐｌａｎｅ??圖２．２螺旋ＣＴ的采集過程。床動態(tài)前進(jìn)，探測器環(huán)形采集Ｘ線，采集軌跡呈螺旋狀。??（Ｇｏｌｄｍａｎ，?Ｌ?Ｗ，?２００７）??２．１．２ＣＴ?值??ＣＴ圖像是數(shù)字化圖像，數(shù)字灰階的分辨率較高，可以達(dá)到２ＩＧ－２１２。人體各種??組織有著不一樣的Ｘ線吸收系數(shù)，因此產(chǎn)生不同灰度的Ｘ線圖像。不同組織在??ＣＴ圖像上也有其對應(yīng)的灰階數(shù)，用ＣＴ值（公式２．１）來表示。這里仏代表某物??質(zhì)的吸收系數(shù)，代表水的吸收系數(shù)，Ｋ為１０００，最后的單位是Ｈｕ。??ＣＴ?值＝—￣—ｘＫ??Ｋ水??公式２．１?ＣＴ值計算公式??ＣＴ值范圍從－１０００ＨＵ到ｌＯＯＯＨｕ之間，但是肉眼對灰度的識別能力卻無法達(dá)??到這么高的辨識程度。研宄顯示，在正常光線的室內(nèi)環(huán)境中觀察顯示屏幕，采用??０？２５５個灰階圖進(jìn)行測試

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3394274