胸主動(dòng)脈CT圖像中夾層的診斷分析
本文關(guān)鍵詞: CT圖像 胸主動(dòng)脈夾層 灰度共生矩陣 紋理特征 診斷技術(shù) 出處:《福州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期 論文類型:期刊論文
【摘要】:醫(yī)療影像數(shù)據(jù)是醫(yī)生進(jìn)行臨床診斷、跟蹤病情發(fā)展、制定手術(shù)計(jì)劃的重要客觀依據(jù).為了使影像數(shù)據(jù)的利用更加準(zhǔn)確和高效,將紋理統(tǒng)計(jì)分析方法應(yīng)用至胸主動(dòng)脈CT圖像的紋理特征分析中,以像素對間的方向參數(shù)和距離參數(shù)構(gòu)造灰度共生矩陣,并從該矩陣中提取出有意義的統(tǒng)計(jì)量來表征紋理.實(shí)驗(yàn)證明,使用該共生矩陣提取出的特征能夠區(qū)分正常主動(dòng)脈和夾層主動(dòng)脈,為進(jìn)一步建立醫(yī)學(xué)圖像輔助診斷系統(tǒng)提供基礎(chǔ).
[Abstract]:Medical imaging data is an important objective basis for doctors to make clinical diagnosis, to track the development of the disease and to formulate surgical plans. In order to make the use of image data more accurate and efficient. The texture statistical analysis method is applied to the texture analysis of thoracic aorta CT image. The gray level co-occurrence matrix is constructed by the direction parameter and distance parameter between pixel pairs. Significant statistics were extracted from the matrix to characterize the texture. Experimental results show that the characteristics extracted from the co-occurrence matrix can distinguish the normal aorta from the dissected aorta. It provides the foundation for further establishment of medical image aided diagnosis system.
【作者單位】: 福州大學(xué)石油化工學(xué)院;
【基金】:國家質(zhì)檢總局科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2010QK032)
【分類號】:R816.2;TP391.41
【正文快照】: 0引言隨著醫(yī)學(xué)圖像設(shè)備在醫(yī)院中廣泛應(yīng)用,對數(shù)字圖像數(shù)據(jù)處理技術(shù)進(jìn)行定量分析,獲得基于圖像分析的臨床輔助診斷技術(shù),具有重要的理論意義與臨床應(yīng)用價(jià)值[1].計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography,CT)檢查因其對比分辨率低和圖像后處理能力豐富的優(yōu)勢,逐漸成為檢查主動(dòng)脈疾病的
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