CT平扫图像纹理分析对肝癌与肝血管瘤鉴别诊断的初步研究

发布时间：2017-11-17 11:26

  本文关键词：CT平扫图像纹理分析对肝癌与肝血管瘤鉴别诊断的初步研究

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【摘要】：目的探讨采用CT平扫图像纹理分析的方法对肝癌和肝血管瘤进行鉴别诊断的可行性。方法回顾性纳入2014年1月至2014年9月期间在四川大学华西医院行CT平扫检查且经病理检查结果证实为肝癌和肝血管瘤患者共56例,男35例,女21例;年龄(52.4±12.079)岁。排除图像有伪影干扰和病灶直径小于1.0 cm的患者4例,剩余52例患者共57个病灶(肝癌25个、肝血管瘤32个)的CT平扫图像用于纹理分析,从灰度直方图、共生矩阵、绝对梯度、自回归模型及小波变换中提取纹理特征值,再利用费希尔参数法(Fisher)、最小分类误差与最小平均相关系数法(POE+ACC)及相关信息测度法(MI)分别选择10个最优纹理特征值,然后用Mazda中的B11模块提供的线性判别分析法(LDA)和非线性判别分析法(NDA)对纹理特征进行分析,计算出其识别肝癌和肝血管瘤的最小错误率。LDA的最大分类特征应用于K邻近分类(KNN),NDA提取出的数据用于神经网络(ANN)进行鉴别诊断。结果 NDA/ANN-POE+ACC法鉴别肝癌和肝血管瘤最好,最小错误率最低,该方法分别与LDA/KNN-Fisher、LDA/KNN-POE+ACC、LDA/KNN-MI、NDA/ANN-Fisher及NDA/ANN-MI法对比分析,差异均有统计学意义(χ~2值分别为4.56、4.26、3.14、3.14、3.33,P值分别为0.020、0.018、0.026、0.026、0.022)。结论 Mazda纹理分析软件的不同纹理特征选择方法以及不同分析方法对CT平扫图像中肝癌和肝血管瘤鉴别的最小错误概率均较低,其中NDA/ANN-POE+ACC法鉴别效果最好。因此,利用CT平扫图像纹理分析的方法对肝癌和肝血管瘤进行鉴别诊断是可行的。
【作者单位】： 四川大学华西医院放射科;成都大学附属医院放射科;
【分类号】：R735.7;R730.44
【正文快照】： 图像纹理是指图像中局部不规则而宏观有规律的灰度变化[1],是一种客观存在的、可反映出所研究对象的内部结构特点。图像纹理分析即是对图像像素灰度值的局部特征、像素灰度值变化规律及其分布模式进行研究[2]。在医学图像中,纹理的定量或定性变化往往反映机体的病理改变。因此

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