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基于CT图像纹理分析评价结直肠癌肝转移新辅助治疗后疗效的价值
目的:探讨治疗前基线CT门静脉期图像的直方图分析预测结直肠癌肝转移(colorectal liver metastasis,CRLM)新辅助治疗后疗效的价值.方法:选取34例CRLM患者,共计132枚病灶,经FOLFOX(氟尿嘧啶+亚叶酸钙+奥沙利铂)、FOLFIRI(氟尿嘧啶+亚叶酸钙+伊立替康)或CapeOX(奥沙利铂+卡培他滨或卡培他滨单用)方案化疗.所有患者均接受至少两次常规腹部平扫加增强三期CT扫描,于化疗前4周内行CT基线扫描,化疗开始后2~3个月内行第2次扫描以评估疗效.对患者门静脉期CT图像进行直方图分析,依据实体肿瘤疗效评价标准(Response Evaluation Criteria in Solid Tumors,RECIST)(Version 1.1)进行疗效评估,获得相应转移瘤的纹理参数,比较缓解与非缓解组患者治疗前基线CT直方图参数的差异.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析法计算各参数预测缓解的曲线下面积(area under curve,AUC)、灵敏度、特异度、阳性预计值、阴性预计值、准确率及截断值.由两名放射科医师达成一致意见后勾画感兴趣区.结果:34例患者中,缓解组21例,非缓解组13例.缓解组的均值、方差、偏度和百分位数(10%、50%、90%、99%)低于非缓解组,差异有统计学意义(P<0.05);但峰度值和1%百分位数无显著差异(P=0.769、0.06).90th百分位数在截断值为167时具有较高的准确率(81.82%),此时灵敏度、特异度、阳性预计值、阴性预计值及AUC分别为74.42%、95.65%、96.65%、66.97%和0.854.结论:CT门静脉期直方图分析对预测CRLM患者新辅助疗效具有潜在价值.
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18F-脱氧葡萄糖PET/CT影像纹理分析在头颈部和食管肿瘤研究中的进展
肿瘤的异质性无所不在,与肿瘤浸润、耐药和转移正相关.18F-脱氧葡萄糖(18F-fluorodeoxyglucose,18F-FDG)PET/CT分子影像是研究肿瘤异质性的佳手段,其纹理分析已成为异质性研究的热点.本文综述了其用于头颈部和食管肿瘤研究中普遍存在的问题和可能解决方法.
关键词： 18F-脱氧葡萄糖 正电子发射型计算机断层显像 纹理分析 肿瘤异质性 -
MRI图像纹理分析在胰腺神经内分泌肿瘤病理分级中的应用研究
目的:探讨MRI图像纹理分析在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用价值.方法:回顾性分析我院64例经手术或病理活检确诊为神经内分泌肿瘤患者的MRI图像,运用MaZda软件通过手动勾画感兴趣区(region of interest,ROI)的方式提取病变的纹理特征,通过特征选择方法选出具鉴别胰腺神经内分泌肿瘤病理分级的纹理特征,方法包括Fisher系数(Fisher coefficient,Fisher)、分类错误概率联合平均相关系数(classification error probability combined average correlation coefficients,POE+ACC)、互信息(mutual information,MI)及上述3种方法的联合法(FPM).用特征分类统计方法,判别3种病理分级(G1、G2、G3),结果以判错率形式表示.结果:特征选择方法中,3种方法联合法(FPM)选择的纹理特征鉴别3种病理分级的判错率低,为9.38％(6/64);特征统计方法中,非线性判别分析(nonlinear discriminant analysis,NDA)区分G1、G2、G3 3种分级的判错率要低于原始数据分析(raw data analysis,RDA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别分析(linear diseriminant analysis,LDA).各序列中,表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图纹理分析判错率低,但各序列之间的差异尚无统计学意义.结论:MRI图像纹理分析可作为胰腺神经内分泌肿瘤术前分级的辅助工具,采用Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)和互信息(MI)3种方法联合(FPM)的MRI图像纹理特征选择技术,结合非线性判别分析(NDA)方法,有较低的错判率.
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18F-FDG PET/CT纹理分析预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效的价值
背景与目的:近年来,影像组学方法评价肿瘤异质性、早期预测肿瘤放化疗疗效及预后已显示出良好的应用前景.本研究利用18F-FDG PET/CT影像的纹理分析参数预测局部晚期直肠癌(locally advanced rectal cancer,LARC)新辅助放化疗后的病理反应.方法:回顾性纳入48例新诊断为T3-4期和(或)N+的LARC患者,所有患者在接受新辅助放化疗前均进行18F-FDG PET/CT基线检查(PET1),治疗结束后1周内进行第2次18F-FDG PET/CT检查(PET2),并于放化疗后6~8周行手术.PET图像再处理获得原发灶标准化大摄取值(maximal standard uptake,SUVmax)、肿瘤代谢体积(metabolic tumor volume,MTV)和纹理分析参数,包括使用归一化共生矩阵计算的熵(entropy)、对比度参数(contrast)以及基于局部灰度差分矩阵计算的粗糙度参数(coarseness).应用Kruskal-Wallis检验分析各参数与肿瘤退缩分级(grade of tumor regression,TRG)的相关性,并采用受试者工作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)对各参数的诊断效能进行评价.同时还利用支持向量机(support vector machine,SVM)方法分析了这些病例.结果:所有患者中,有病理反应20例(41.7%),无病理反应28例(58.3%).基于PET2测得病理有反应组和无反应组的对比度参数2值分别为84.2±31.2和65.6±21.8,差异有统计学意义(P=0.038),AUC为0.677.两次PET/CT检查的SUVmax、MTV、熵、粗糙度参数及其变化和对比度参数1差异均无统计学意义.通过SVM方法利用PET1和PET2数据获得的灵敏度分别为25.0%和57.1%,特异度均为100.0%,有反应预测率均为100.0%,无反应预测率为53.9%和66.7%,总的预测准确率为60.0%和76.9%.结论:利用SVM方法和治疗后早期18F-FDG PET/CT检查图像contrast2值可以预测LARC新辅助放化疗后病理反应的结果.
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肝脏磁共振T2WI图像纹理特征预测肝细胞癌患者微血管侵犯的价值
背景与目的:微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)是肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)术后肿瘤复发的重要危险因素之一,术前能否准确预测微血管侵犯会影响肿瘤治疗方案的选择,本研究旨在探讨肝脏MRI T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)图像纹理特征预测HCC MVI的价值.方法:回顾性分析220例病理证实为HCC的T2WI图像及临床资料,并根据手术病理结果将患者分为MVI阳性组和MVI阴性组.分析两组HCC患者的T2WI图像纹理特征,应用纹理分析方法测定均值、标准差、偏度、峰度、方差、能量、熵、自相关、惯量、逆差距和反差共11个纹理参数,并对所得数据进行统计学分析.结果:220例HCC患者中,男性186例,女性34例,年龄27～84岁,中位年龄54岁;病理证实MVI阳性者71例,阴性者149例.220例HCC患者中,T2WI上检出MVI阳性患者93例,阴性患者127例,灵敏度和特异度分别为60.6％和66.4％.220例HCC患者T2WI图像纹理分析结果显示,MVI阳性组峰度、逆差距及自相关值均高于MVI阴性组,而惯量、熵值低于MVI阴性组,且这些纹理参数值差异均有统计学意义(P<0.05);其余纹理特征参数值差异无统计学意义(P>0.05).峰度、熵、惯量、自相关和逆差距的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.621、0.318、0.355、0.698和0.677.T2WI、纹理特征和T2WI联合纹理特征判断MVI的AUC分别为0.635、0.719和0.782;纹理特征和T2WI联合纹理特征诊断MVI的灵敏度分别为74.6％和88.1％,特异度分别为70.5％和74.5％.结论:T2WI图像纹理参数对HCC患者MVI有一定的预测作用,且T2WI联合纹理特征诊断MVI的效能高于单独T2WI及图像纹理分析.
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胃粘膜下肿瘤超声内镜声像图的组织定征研究
目的:研究胃粘膜下肿瘤超声内镜声像图的纹理特征,使诊断定量化.方法:采用纹理参数熵、方差及长程度对18例胃粘膜下平滑肌瘤和11例胃粘膜下平滑肌肉瘤的超声内镜声像图进行了检测和比较.结果:(1) 平滑肌瘤的熵值大于平滑肌肉瘤,平滑肌瘤的方差值和长程度值则小于平滑肌肉瘤,且差异显著;(2) 两病种间熵值、方差值和长程度值的变化与肿瘤的声像图特征相关联.结论:纹理分析有助于提高超声内镜对胃粘膜下肿瘤性质的判断准确性.
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舌象图像分析中点刺与瘀点特征的识别
为进行舌象的客观化研究,对舌象中点刺与瘀点的表现特征,依据景物匹配的原则,对其进行量化、定义和分类,建立相应的图像识别方法,并将该方法应用与临床舌象的判别.结果:总体识别准确率为77.10%,为舌象计算机诊断识别的进一步展开奠定了基础.
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基于差分统计方法的舌象纹理特征的分析与识别
为探讨舌诊客观化的方法,依据中医纹理判断的特点,针对舌象纹理特征分析,应用灰度差分统计方法,从对比度（CON）、角度方向二阶矩（ASM）、熵（ENT）、平均值（MEAN）四个参数,进行舌象纹理的量化和定义分类,并尝试将舌质老嫩的判别方法应用与临床舌质的判别,总体识别率为74％.
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甲状腺意外结节增强CT的纹理特征分析对良恶性鉴别的价值研究
目的:探讨基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征值测量技术在甲状腺良恶性结节鉴别中的价值.方法:回顾性分析经病理证实的具有甲状腺意外结节患者(46例,结节共61个)的增强CT资料,其中甲状腺良性结节23个,甲状腺恶性结节38个.使用Image J软件剪影病灶同一层面的平扫图像与动脉期图像后,测量结节内部的纹理特征值(对比度、熵和FD值).结果:甲状腺恶性结节的熵为5.170±0.404,FD值为1.374±0.093,均高于甲状腺良性结节(熵为4.194±1.625,FD值为1.210±0.169),且组间差异有统计学意义(P＜0.01).而对比度在良恶性结节间测量差异无统计学意义(P＞0.05).经ROC曲线分析,判断FD佳临界点为1.300,此时诊断的灵敏度为78.9％,特异度为65.2％;Entropy佳临界点为5.000,其诊断的灵敏度为65.8％,特异度为60.9％.结论:甲状腺结节内部CT增强前后剪影图像的纹理特征值(熵和FD值)可以为定性诊断提供相对可靠的特征参数.
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图像纹理分析技术在肝纤维化CT图像分析中的应用研究进展
图像纹理特征分析技术可以应用于肝脏CT图像分析.对肝脏CT图像纹理特征提取的常用方法有:基于图像分形维数的特征分析,基于灰度共生矩阵的特征分析,基于灰度直方图的特征分析以及其他的特征提取方法.目前国内外学者在此方面进行了有益地探索和研究.随着图像纹理分析技术和计算机技术的发展,通过借助专业的图像分析软件,将使大量肝脏CT图像的图像分析工作变得更加方便和快捷,有利于肝纤维化和肝硬化的早期诊断.
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基于特征融合的低倍镜下大鼠骨质疏松识别
低倍镜下纹理特征不清晰,并且相较于高倍镜更易受到方向和距离的影响.为此我们提出改进的纹理特征计算方法,结合形状分析方法,进行特征级融合以提高骨质疏松识别准确率. 通过对纹理参数在方向和距离上的分析,发现相关和短游程矩对方向非常敏感,并且距离在等于3时各参数变化趋于稳定.基于变异系数法利用相关和短游程矩计算各个方向权重系数,使用距离等于3时的纹理数据得到终纹理参数结果,融合形状参数,用线性支持向量机、K-近邻分类算法和线性判别分析方法进行分类识别. 采用加权纹理参数比常规未加权的纹理参数识别准确率高,同时融合了形状参数后识别准确率比仅用纹理参数高.线性判别分析识别率高达到了92.3%. 采用加权纹理融合形状参数的方法识别准确率显著提高,具有诊断应用价值.
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基于超声图像的纹理特征分析算法的应用
探讨纹理特征分析算法在超声图像定量分析中的应用.提取了正常肝脏与脂肪肝B超图像的近远场平均灰度比特征,以及用于超声医学图像分析的纹理特征模型-灰度共生矩阵和灰度游程矩阵,并用基于假设检验的特征选择方法进行了对比研究.结果表明:近远场灰度比(MIR)、灰度共生矩阵的角二阶矩(ASM)、对比度(CON)、熵(ENT)和反差分矩(IDM)、灰度游程矩阵的灰度分布的不均匀性特征(GLN)6个特征量可以描述肝脏超声图像.说明全面分析超声图像的纹理特征,对B超图像的定量分析有很大帮助.
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脂肪肝超声图像的分形指数研究
研究脂肪肝超声图像的分形指数与脂肪肝病变程度的相关性.采用10只家兔建立实验模型,用高频探头采集一组正常时的超声图像,然后用高脂饲料喂养,从而使其脂肪肝逐渐加重,1个月、2个月和3个月时,分别采集3组超声图像.采用双毯法,对获得图像的感兴趣区求得其分形指数,然后对其进行分析.结果表明:脂肪肝超声图像纹理呈多重分形特点,在两重分形指数中,其中一个指数变化不具有分辨性,对脂肪肝的病变程度反映不明显,另一分形指数分辨性很强,随着脂肪肝程度的增加,每个时期的分形指数增加0.1～0.2,由分析可看出,不同时期的分形维数与脂肪肝病变程度具有一致性.利用合理的分形模型所求得分形指数,可以反映脂肪肝的病变程度,为计算机辅助诊断提供依据.
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基于纹理统计特征的医学图像颜色映射方法
为提高灰度医学图像颜色增强的有效性和视觉合理性,提出了一种基于纹理统计特征的颜色增强处理方法.此方法的颜色映射机理不是传统的在灰度级和颜色模型间经验性构筑一对一或多对一的映射关系函数,而是借助彩色可视化人体(VHP)解剖断层源图像数据,利用共生矩阵纹理统计特征信息,实现颜色在图像间的传输.实验结果证明了此方法的可行性,高维度、高阶数统计量的运用提高了颜色映射的准确性和有效性.
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基于MRI图像纹理分析肿瘤异质性的临床应用
恶性肿瘤的一个普遍特征是生物异质性.MRI纹理分析(MTA)是一项新的图像后处理技术,可作为量化病灶异质性的工具.越来越多的研究显示MTA在肿瘤成像上是一项具有潜力的技术,能为临床诊疗提供很多重要的、有价值的信息,包括肿瘤的特征分析、预后判断以及肿瘤治疗反应的预测与监测等.本文通过对MTA在评估肿瘤异质性及其临床应用的文献进行综述,总结MTA与放化疗反应、预后、生存期的关系以及作为影像学标志物在肿瘤临床中的作用,以便进一步探讨其在临床应用中的潜能.
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医学图像纹理分析综述
医学图像分析是医学图像处理的较高阶段,通过对医学图像作进一步后处理分析,以给出某一具体医学图像与其它医学图像相区别的特征.在医学图像的分析中,图像纹理分析已被应用于各种图像处理过程,如图像分割、图像识别等.其主要的作用是为计算机理解(如模式识别)提供基础,目前已广泛应用于医学图像辅助检测与诊断(computer aided diagnosis,CAD)的定量分析中.
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定量X线纹理分析鉴别诊断乳腺纤维腺瘤与浸润性导管癌
目的:探讨定量X线纹理分析对鉴别乳腺纤维腺瘤与浸润性导管癌的临床价值.方法:收集经手术病理证实的纤维腺瘤患者73例,浸润性导管癌患者110例,X线上均示单发肿块.使用纹理分析软件,提取肿块X线纹理参数,包括均值、标准偏差、偏度、峰度、不均匀度和熵等.采用两独立样本t检验和Mann-WhitneyU检验进行比较分析并绘制ROC曲线,分析乳腺X线、纹理特征、乳腺X线联合纹理特征鉴别乳腺肿块良恶性的诊断效能.结果:均值、偏度、峰度及不均匀度值在纤维腺瘤和浸润性导管癌肿块间差异无统计学意义(P>0.05),熵值和标准偏差在浸润性导管癌中高于纤维腺瘤(P<0.05).熵值和标准偏差鉴别两者的曲线下面积(AUC)分别为0.652和0.614(P<0.05).将2种纹理特征与X线联合后,纹理特征和X线联合纹理特征鉴别诊断的敏感度分别为54.5％ 及77.3％;特异度分别为76.7％ 及89.0％;准确度分别为63.4％ 及82.0％.结论:定量X线纹理分析可以区分乳腺纤维腺瘤与浸润性导管癌,应用纹理分析技术可以提高X线对浸润性导管癌的诊断灵敏度和准确度.
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基于Tirm序列联合直方图及纹理特征分析鉴别乳腺良恶性病变
目的 分析乳腺良恶性病变在T2反转恢复压脂序列上的直方图及纹理特征,并评价诊断乳腺良恶性病变的效能.方法 回顾性分析100例行MRI检查并经病理证实的乳腺肿瘤资料.纹理特征提取采用灰度共生矩阵法得到病灶能量值、熵值、惯量值、自相关性、逆差矩及群显著性;直方图分析得到平均值、偏度、峰度.分别评价不同参数值在乳腺良恶性病变中的诊断效能.构建受试者工作特征曲线(ROC)结合临床实际评价乳腺良恶性组间的差异,确定诊断临界值.结果 各参数在良恶性组间比较,自相关性、群显著性、平均值及峰度值差异均有统计学意义(均P＜0.001);能量值、熵值、惯量值、逆差距及偏度值差异无统计学意义(P＞0.05).构建ROC将自相关性、群显著性、平均值及峰度值分别用于诊断乳腺良恶性病变,均有统计学意义(P＜0.001),联合四组参数诊断良恶性病变,曲线下面积为0.868,敏感度为90.57％,特异性为72.34％.结论 基于Tirm序列的直方图及纹理分析可用于乳腺良恶性病变的鉴别诊断,自相关性、群显著性、平均值及峰度值在Tirm序列上对诊断乳腺良恶性病变有一定意义,联合诊断可提高诊断效能.
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纹理分析在小脑半球原发性中枢神经系统淋巴瘤和单发转移瘤鉴别诊断中的应用价值
目的:探讨MRI图像纹理分析在小脑半球原发性脑淋巴瘤和单发转移瘤鉴别诊断中的应用价值.方法:回顾性收集经手术病理证实的位于小脑半球的原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)20例和实性单发转移瘤22例的增强MRI图像.采用纹理分析方法在增强T1WI轴位图像上获取整个瘤体的平均值、中位数、标准差、峰度、熵值、偏度和异质性等定量参数,并进行统计学分析.结果:在纹理分析中,PCNSL组标准差、熵值、偏度及异质性明显低于转移瘤组,而峰度明显高于转移瘤组(均P<0.05);异质性参数鉴别诊断效能明显优于其它参数值,有较高的敏感性、特异性及准确性;对标准差、熵值、偏度、峰度及异质性5个纹理分析定量参数进行多参数联合分析,其鉴别效能较利用单个纹理分析定量参数鉴别的效能高.结论:纹理分析部分定量参数(标准差、熵值、偏度、峰度及异质性)有助于鉴别小脑半球PCNSL和单发转移瘤.
关键词： 纹理分析 磁共振成像 原发性中枢神经系统淋巴瘤 转移瘤 单发 -
常规MRI纹理分析鉴别WHOⅡ级与Ⅲ级胶质瘤的价值
目的 探讨常规MRI纹理分析在WHOⅡ级与Ⅲ级胶质瘤鉴别中的临床价值.方法 回顾性分析经病理证实的40例WHOⅡ级和46例WHOⅢ级胶质瘤的常规MRI影像.在MaZda上勾画肿瘤大层面进行纹理分析,选出与肿瘤级别显著相关的特征纹理参数并统计分析各特征纹理参数的诊断效能.结果 四种MRI序列(包括T1WI、T2WI、FLAIR、T1WI增强)鉴别WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤的小误判率为9.30%,出现在T2WI序列中.多元Logistic回归分析显示,T2WI序列中熵(OR=2.497;P=0.009 )及游程长非均匀度因子(OR=1.844;P=0.011)与胶质瘤级别独立相关.根据ROC曲线分析结果,以熵=2.46为阈值鉴别WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤的曲线下面积为0.843,敏感性、特异性分别为0.814、0.767;以游程长非均匀度因子=363.22为阈值鉴别WHOⅡ级和Ⅲ级胶质瘤的曲线下面积为0.808,敏感性、特异性分别为0.794、0.778.结论 常规MRI纹理分析有助于鉴别WHOⅡ级与Ⅲ级胶质瘤,T2WI纹理参数中熵及游程长非均匀度因子的鉴别诊断价值高.
