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基于统计学纹理特征的阿尔兹海默病MR图像研究
阿尔兹海默病（Alzheimer's disease,AD）是一种老年神经系统退行性疾病.流行病学研究显示,在过去的50年里,AD的发病率增加了4倍,是目前威胁老年健康的重要疾病.对AD的影像学研究目前主要采用对图像上特征线、面积、体积测量的方法,还没有发现对AD具有特异性的影像学指标.本文尝试采用基于统计学理论的灰度共生矩阵、游程长矩阵的纹理分析方法提取AD患者MR图像上感兴趣区的纹理特征参数,通过筛选得到的参数,对AD患者和健康对照组进行分类识别,并对采用不同分类方法得到的识别结果进行比较.研究结果显示对统计学纹理特征参数使用非线性判别分析的分类方法得到的识别率高达到90.12%.可以预见,此项研究对AD的早期诊断具有积极作用.阿尔兹海默病（Alzheimer's disease,AD）是一种老年神经系统退行性疾病.流行病学研究显示,在过去的50年里,AD的发病率增加了4倍,是目前威胁老年健康的重要疾病.对AD的影像学研究目前主要采用对图像上特征线、面积、体积测量的方法,还没有发现对AD具有特异性的影像学指标.本文尝试采用基于统计学理论的灰度共生矩阵、游程长矩阵的纹理分析方法提取AD患者MR图像上感兴趣区的纹理特征参数,通过筛选得到的参数,对AD患者和健康对照组进行分类识别,并对采用不同分类方法得到的识别结果进行比较.研究结果显示对统计学纹理特征参数使用非线性判别分析的分类方法得到的识别率高达到90.12%.可以预见,此项研究对AD的早期诊断具有积极作用.
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脑梗塞患者MR图像纹理特征的研究
目的:本文基于灰度共生矩阵和游程长矩阵方法研究脑梗塞患者MR图像的纹理特征,目的在于揭示脑梗塞患者与健康对照组MR图像纹理是否存在显著性差异,从而借助这一微观改变实现脑梗塞患者的早期诊断.方法:提取患病组和健康对照组纹理特征参量,利用fisher系数进行有效纹理特征参量的筛选,构建分类器.结果:LDA分类器识别率为88.31%.说明脑梗塞患者和对照组MR图像纹理特征存在差异.结论:利用基于统计学的纹理分析方法可以有效的揭示脑梗塞患者脑组织纹理的细微改变,进而实现对脑梗塞疾病的早期诊断.
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纹理分析鉴别成人毛细胞型星形细胞瘤和血管母细胞瘤
目的 探讨纹理分析鉴别成人毛细胞型星形细胞瘤(PA)与血管母细胞瘤(HB)的应用价值.方法 回顾性分析本院经手术病理证实的22例成人PA与20例 HB的常规MRI的影像特征及纹理特征.本研究采用游程长矩阵(RLM)提取8个纹理参数,应用独立样本 t检验比较2组样本各纹理参数间的差异.结果 在成人PA组中,短游程因子(SRE)、灰度不均匀度(GLNU)、游程长不均匀度(RLNU)、高灰度游程因子(HGRE)及短游程高灰度因子(SRHGE)较HB组数值高,而长游程因子(LRE)、低灰度游程因子(LGRE)及短游程低灰度因子(SRLGE)较 HB组数值低.8个纹理参数2组间相比较均有显著性差异(P<0.05).结论纹理分析可用于鉴别成人PA与HB,为鉴别两者提供可靠的客观证据.
