基于MR图像的计算机辅助的肝硬化分类识别研究

发布时间：2017-04-02 18:10

  本文关键词：基于MR图像的计算机辅助的肝硬化分类识别研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目的:利用计算机辅助诊断方法分期识别早期及中晚期肝硬化,探讨基于多序列MR图像的计算机辅助诊断方法在肝硬化分期识别中的应用价值。方法:选择186例接受上腹部MRI增强扫描的图像,男120例,女66例,平均年龄(49±12.0)岁。将186个病例分为肝硬化组(n=148)和正常肝脏组(n=38),其中肝硬化组又分为早期肝硬化组(n=53)及中晚期肝硬化组(n=95)。首先①通过MRI的5个序列图像比较正常肝脏、早期肝硬化组及中晚期肝硬化组,手动选取感兴趣区域(region of interest,ROI),大小30*30,总数2675个,其中526个正常肝组织ROI,814个早期肝硬化的ROI及1335个中晚期肝硬化的ROI图像。②通过灰度共生矩阵法分别提取0°、45°、90°、135°四个方向的相关信息度1、相关信息度2、归一化逆差及归一化逆差距等14个特征参数的56个纹理特征。③利用十倍交叉验证法的BP神经网络分类器识别正常肝脏、早期及中晚期肝硬化。然后①选取门静脉期图像,通过灰度共生矩阵分别提取0°、45°、90°、135°四个方向的突出聚类、阴暗聚类、非相似聚类、能量、同质度、差熵等20个特征参数的80个纹理特征。②通过盒状图的方法进行特征选择。③利用神经网络分类器对早期肝硬化与正常肝脏、正常肝脏与中晚期肝硬化及早期肝硬化与中晚期肝硬化进行两两分类识别。结果:基于56个纹理特征结果显示:早期肝硬化、中晚期肝硬化及正常肝脏的分类准确率最高、效果最明显的是增强扫描门静脉期,正确率为87.68%(555/633),T2WI分类效果显示最差,准确率仅为68.50%(261/381),平衡期图像效果显示位居第二,准确率为84.35%(528/626),T1WI及动脉期图像对于早期肝硬化、中晚期肝硬化及正常肝脏分类的准确率分别为71.82%(339/472)、70.17%(374/533),两者之间差距不大。在5个序列MR图像中,T1WI序列对正常肝组织识别准确率最高,正确率为93.88%(138/147),早期肝硬化识别准确率最高的是增强扫描门静脉期,正确率86.43%(172/199),中晚期肝硬化识别准确率最高的是增强扫描平衡期,正确率为92.31%(348/377)。基于80个纹理特征,通过纹理特征选择,对门静脉期图像的52个纹理特征分析。实验结果显示,通过纹理特征选择后正常肝脏与早期肝硬化、正常肝脏与中晚期肝硬化及早期肝硬化与中晚期肝硬化识别的正确率分别为88.53%、78.95%、74.49%,均高于无特征选择的86.74%、75.94%、72.30%。结论:基于计算机辅助诊断的肝硬化识别:①多序列MR图像可以通过纹理特征的十倍交叉验证法的神经网络分类器对正常肝脏、较早期肝硬化及中晚期肝硬化分类识别有一定帮助。多序列MRI的计算机辅助的肝硬化识别中,增强门静脉期图像可为首选,其次可选图像为平衡期、T1WI、动脉期及T2WI。②经过特征选择后的纹理特征可以提高正常肝脏、早期及中晚期肝硬化的识别率。
【关键词】：肝硬化 纹理特征 磁共振成像 神经网络
【学位授予单位】：大连医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R575.2;R445.2
【目录】：

• 中文摘要6-8
• 英文摘要8-11
• 前言11-13
• 资料与方法13-22
• 结果22-23
• 讨论23-25
• 实验的局限性25-26
• 结论26-27
• 参考文献27-29
• 综述29-36
• 参考文献34-36
• 致谢36-37

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