基于游程长度分析的超声有向性纹理定量测量研究

目的基于游程长度分析的超声有向性纹理定量测量方法和技术细节基本确定后,了解典型的超声有向性纹理的正常值范围和彼此间的差异,并了解目前确立的纹理测量方法在超声有向性纹理定量测量中的准确性。方法本研究分正常神经组、骨骼肌组、乳腺腺体组三组,各组对象分别在规定体位及仪器条件下取神经、骨骼肌、乳腺腺体超声图像,用自行研制的软件、以64×64像素点的正方形取样框对所取图像中最典型的有向性纹理进行取样,计算其游程长度纹理参数,用单因素方差分析三组参数测值的差异。结果三组的参数中大部分有显著差异,其中4个纵横比参数(参数9~12)在三组间不仅差异显著(P0.05),而且参数的大小与实验前的设想一致。结论基于游程长度分析的超声有向性纹理定量测量方法,不仅能够准确地测量各种超声有向性纹理,而且能够将不同长短粗细的超声有向性纹理区分开。     

犬急性心肌梗塞超声图像纹理特征分析的初步探讨

目的 :探讨图像纹理分析法在急性心肌梗塞心肌超声图像分析上的应用价值。方法 :11只犬进行左冠状动脉前降支结扎术制作急性心肌梗塞模型 ,于胸骨旁左心长轴切面的前间隔及短轴切面的前壁声像图作为研究对象 ,采用 4种纹理参数 (二次角矩、对比度、熵和反差矩 )对急性心肌梗塞实验犬的二维超声图像进行了检测和比较。结果 :四种纹理参数在急性心肌梗塞前、后均存在明显差异 ,P值小于 0 .0 0 1。结论 :计算机纹理分析法可用于急性心肌梗塞超声图像纹理特征的分析 ,为评价病变心肌的声学图像特征提供了一种客观定量的分析方法     

年龄对肌肉超声图像纹理特征的影响

目的:利用肌骨超声获得年轻人和老年人肌肉图像,分析肌肉形态学差异,并结合图像处理技术分析肌肉纹理特征随年龄的变化。方法:本试验于2018年5-7月招募健康成年志愿者50例,根据年龄分为青年组(<30岁)和老年组(≥60岁),青年组22例,老年组28例。使用肌骨超声获得两组志愿者内侧腓肠肌横切和纵切图像,直接测量肌肉厚度和羽状角。将所获得的图像进行兴趣区域的选择并从中提取9个纹理特征,包括基于灰度直方图的灰度均值和灰度方差;基于灰度共生矩阵的对比度和同质性;基于灰度梯度共生矩阵的灰度熵;基于游程长度矩阵的灰度不均匀性、游程长度不均匀性、低灰度游程优势和高灰度游程优势。结果:肌肉形态学上,老年组内侧腓肠肌肌肉厚度显著小于青年组(P<0.05),两组间羽状角无显著差异(P>0.05)。肌肉纹理上,与青年组相比,老年组的灰度方差、对比度、灰度熵、灰度不均匀性、低灰度游程优势显著降低(P<0.05);同质性、游程长度不均匀性显著增加(P<0.05)。两组间的灰度均值、高灰度游程优势无显著差异。结论:通过分析肌肉超声图像发现老年人有更大的同质性、游程长度不均匀性和更小的灰度方差、对比度、灰度熵、灰度不均匀性及低灰度游程优势。肌肉超声图像纹理分析技术能够反映肌肉内部组织随年龄增长的不利改变,可作为一种研究年龄相关的肌肉变化的生物学标志物。     

超声纹理分析技术在乳腺肿瘤诊疗中的研究进展

乳腺肿瘤在全球女性患者中发病率不断上升,早诊断、早治疗对患者预后至关重要。超声纹理分析技术通过高通量提取图像信息,筛选适当纹理特征来反映疾病的异质性。超声纹理分析技术已应用于乳腺肿瘤的诊断、治疗及预后等方面。本文就超声纹理分析技术在乳腺肿瘤诊疗中的应用展开综述。     

骨骼肌超声灰阶分析的研究进展

<正>超声(ultrasound)作为一种肌肉形态(morphology)评估和肌肉形态测量(morphometry)的技术手段,在康复领域中应用越来越广,一些学者将用于康复领域的超声称之为"康复超声"(rehabilitation ultrasound imaging,RUSI)~[1]。骨骼肌结构改变在超声中表现为回声强度(echo intensity,EI)的变化,在超声图像中以不同的灰度显示~[2]。目测分级是一种骨     

实时三维超声心动图的应用现状及研究进展

实时三维超声心动图(RT-3DE)是近年来超声医学技术领域中的新突破,也是对二维超声的一种补充.它能够通过所获取和存储的体积参数进行分析重组获得立体三维图像,更好的显示组织结构的解剖特征和空间关系.现就RT-3DE的临床应用现状作一综述.     

肌肉高频超声成像及其纹理分析

目的：观察正常肌肉及萎缩肌肉高频超声（13MHZ）成像特点,进一步研究计算机纹理分析在超声图像中的应用价值和临床意义。方法：检测12例神经源性肌萎缩患者,18例肌源性肌萎缩患者及32例正常人的双侧大腿中下部内侧,前侧,后侧肌群,观察二维图像特征和差异,对获取的单幅图像做计算机纹理分析。结果：萎缩肌肉的二维超声图像与正常肌肉存在较明显的差异,以进行性肌营养不良最为显著,纹理分析中的各个特征参量能定量分析描述肉眼难以分辨的细节变化,但具体的临床意义需要大量病例,病理的对照性研究确定。结论：纹理分析在临床超声图像分析中具有相当的应用价值。     

MR T2WI单序列纹理分析对类风湿性关节炎和痛风性关节炎的鉴别诊断价值

目的 探讨基于MR T2WI图像纹理分析鉴别类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)和痛风性关节炎(gouty arthritis,GA)的可行性.材料与方法 回顾性分析经临床综合确诊的RA患者81个关节和GA患者61个关节的MRI图像,从T2WI脂肪抑制图像中提取纹理特征,筛选出一致性较好(ICC>0.75)的纹理特征进行统计分析.结果 一阶统计量、灰度共生矩阵、灰度长度矩阵、灰度形状矩阵特征纹理分析分别有10、9、6、5个组间差异具有统计学意义(P<0.05),对应AUC值分别为0.898、0.826、0.831、0.830.多特征集联合分析的AUC值为0.902.一阶统计量特征中的Minimum在所有单个纹理特征中AUC值(0.836)最大.结论 基于MR T2WI抑脂单序列图像纹理分析能有效鉴别RA与GA,不同特征集纹理分析对于鉴别RA与GA具有一定价值,以一阶统计量特征最佳.     

利用共生矩阵的纹理分析方法对肝脏病变组织的诊断

一、前言利用超声波可以无损伤地获得病人体内脏器的形态或机能信息。超声图像呈现出一种典型的颗粒状结构,我们称它为纹理。超声图像的纹理是由于在成像系统中可分辨的最小单元内存在许多不可分辨的微小散射体造成的。超声波在人体内传播时,遇到这些细微组织发生散射,散射波之间相互干涉,导致回波幅度波动,形成了超声图像     

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Ma Zda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最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最低,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 discriminant analysis,LDA)。各序列中,表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图纹理分析判错率最低,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。     

基于DCE-MRI的兔糖尿病合并严重肢体缺血骨骼肌微血管渗透性和纹理分析研究

目的探索动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)渗透参数及基于Ktrans纹理参数定量评估兔糖尿病(diabetes mellitus,DM)合并严重肢体缺血(critical limb ischemia,CLI)模型骨骼肌血流灌注和微血管通透性的可行性。材料与方法雄性日本大耳白兔随机分为实验组(n=12)和假手术组(n=12)。造模后第1、2、3周对所有兔股外侧肌行轴位DCE-MRI检查,获取渗透参数及纹理参数。采用独立样本t检验和重复测量的方差分析比较两组渗透参数差异。对两组第3周提取的纹理特征进行特征筛选,并进行ROC曲线分析,获得AUC。分析渗透参数、纹理参数与微血管密度(microvessel density,MVD)(CD31)、外周血内皮祖细胞(endothelial progenitor cells,EPCs)的相关性。结果 Ktrans值在实验组各时间点差异具有统计学意义。基于Ktrans纹理分析参数在实验组和假手术组中有显著性差异。病理学参数与纹理参数有相关性。结论 DCE-MRI渗透参数及基于Ktrans纹理分析参数在监测DM合并CLI骨骼肌血流灌注和微血管通透性变化方面是可行的。     

正常兔肝在不同频率探头下纹理参数的对比

目的　研究在不同频率探头的情况下,同一种组织的超声纹理参数的变化,探讨Ｂ 超探头的工作频率对Ｂ超图像纹理参数数值的影响。方法　分别采用３５ 兆赫及５ 兆赫的探头对１０ 只新西兰家兔的肝脏Ｂ超图像进行采集,并进行图像纹理分析。结果　发现对应的各项纹理参数其平均值均有不同程度的变化。结论　作为定量分析的一种方法,Ｂ超图像纹理参数的数值是与Ｂ超探头的工作频率有关的。在将这些参数用作临床诊断参考时必须了解这些变化规律     

基于腹腔镜超声的纹理分析鉴别诊断肾透明细胞癌和非透明细胞癌的价值初探

目的 探讨基于腹腔镜超声图像的纹理分析在鉴别诊断肾透明细胞癌与非透明细胞癌中的价值.方法 回顾性分析我院经病理证实的83例肾细胞癌患者的腹腔镜超声检查资料,其中肾透明细胞癌66例,非透明细胞癌17例.在腹腔镜二维超声图像上通过ITK-SNAP软件手工勾画感兴趣区,采用Pyradiomics工具包提取纹理特征.使用组内相关系数选择具有良好稳定性和可重复性的特征;使用最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行特征选择并构建预测模型;绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析该预测模型的诊断效能.结果 基于6个纹理特征构建的预测模型为:Y=-1.452+0.329×wavelet.LL glszm SmallAreaLowGrayLevelEmphasis-0.187×wavelet.LH firstorder Mean-0.209×wavelet.HH glszm SmallAreaLowGrayLevelEmphasis-0.107×original gldm DependenceVariance+0.351×wavelet.LH glrlm RunEntropy+0.058×wavelet.HH glszm ZonePercentage.该模型鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌的ROC曲线下面积、敏感性、特异性和准确率及其对应的95例可信区间分别为0.860(0.771～0.945)、0.765(0.529～0.941)、0.864(0.788～0.939)、0.843(0.747～0.914).结论 基于腹腔镜超声图像的纹理分析可以准确鉴别肾透明细胞癌与非透明细胞癌.     

头颈部肿瘤分子生物纹理分析与生物靶区自适应勾画

目的探讨头颈部肿瘤分子生物纹理分析和自适应生物靶区(BTV)勾画方法。方法根据肿瘤PET图像的标准摄取值(SUV)及其分子生物"方差"(VAR)纹理特征,提出一种改进的两阶段自适应三维体生长肿瘤BTV勾画方法:首先根据PET图像灰度共生矩阵,提取肿瘤分子生物VAR纹理特征;之后联合肿瘤生物VAR纹理特征,改进先前提出的两阶段自适应三维体生长方法,并进行头颈部肿瘤BTV的自适应勾画。结果鼻咽癌临床PET影像试验和应用结果表明,改进的两阶段自适应三维体生长方法能自适应地勾画鼻咽癌BTV,结果正确合理。结论改进的两阶段自适应三维体生长方法能够更精确地自适应勾画头颈部肿瘤。     

基于分形特征序列的乳腺X线图像分类方法

目的表征乳腺图像中肿块部分纹理特征,通过纹理分析实现乳腺图像中肿块部分与正常腺体部分的分类。方法应用分形特征值表征乳腺图像纹理特征,利用多级分形特征提取法将乳腺图像分解成一系列细节图像,提取出多个分形特征值;利用分类精度、ROC曲线及曲线下面积(AUC)进行特征选择构建分形特征序列,最后应用支持向量机(SVM)方法进行分类。结果对60幅图像的可疑病变区域进行分形特征序列提取分析,SVM交叉验证分类精度达84.50%。结论基于分形维数的乳腺图像分类方法不仅能对肿块与正常腺体进行图像分类,还可有效表征乳腺图像的纹理信息,有助于提高乳腺肿块诊断的准确率。     

基于常规磁共振成像的图像纹理分析对肝局灶性病变的鉴别诊断价值

目的:探讨常规磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像纹理分析对肝血管瘤和原发性肝癌的鉴别诊断价值。方法:应用Mazda软件分析59例患者(共128个病灶)的磁共振T1WI和T2WI图像纹理。分别采用Fisher系数(Fisher coefficient,Fisher)、分类错误概率联合平均相关系数(classification error probability combined with average correlation coefficients,POE+ACC)、交互信息(mutual information,MI)和3种方法联合等纹理特征提取方法提取肝局灶性病变的纹理特征;运用原始数据分析(raw data analysis,RDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、非线性判别分析(nonlinear discriminant analysis,NDA)和主要成分分析(principal component analysis,PCA)等4种统计学方法进行判别分类,结果以错判率表示。用非参数检验方法Mann-Whitney U检验比较两种成像序列图像纹理特征,判别分类的误判率差异。结果:基于T1WI图像纹理分析分类判别原发性肝癌和肝血管瘤的误判率在9.38%～35.16%,基于T2WI图像纹理分析分类判别的误判率在0.00%～26.56%,两组之间差异有统计学意义(P=0.002)。结论:常规MRI纹理分析可为肝血管瘤和原发性肝癌的鉴别诊断提供可靠的客观依据。     

不同技术级别超声医师对离体猪横纹肌理化损伤模型超声定性诊断的局限性分析

目的探讨离体猪横纹肌遭热损伤、化学损伤后超声图像及光镜组织学变化,探讨不同技术级别超声医师对其定性诊断的局限性。方法分别以微波消融、无水乙酸注射损伤离体猪横纹肌作为实验模型,在预先不提供2种不同损伤区域的横纹肌组织病理结果的前提下,比较肌肉超声诊断及消融治疗亚专业组内3名不同技术级别超声医师对各实验组横纹肌超声图像特征独立判读的差异。结果正常离体猪横纹肌在分别遭受热损伤、化学损伤后,高频超声显示损伤区域的横纹肌纹理回声模糊,网络样结构消失,光镜下显示热损伤区域的肌纤维以变性、缩窄、碳化、断裂和脱失为主,而化学损伤区域的肌纤维则以肿胀、变粗、染色变淡、境界模糊、肌纤维间隙变窄或消失、肌纤维融合为特征。主治级别以上超声医师之间（主治医师在亚专业组工作5年,主任医师在亚专业组工作20年）对于描述热损伤及化学损伤组损伤区域的边界、形态、肌纹理清晰度的超声图像特征判读一致性高（Kappa=0.933、0.845、0.789;Kappa=0.790、0.935、0.865,P均〈0.05）;但主任医师、主治医师分别与住院医师（亚专业组工作1年）相比,描述热损伤组回声强度、肌纹理清晰度的判读一致性差（Kappa=0.323、0.297;Kappa=0.259、0.112）。描述化学损伤组肌纹理清晰度的判读一致性差（Kappa=0.253、0.070）。结论微波与无水乙酸损伤猪横纹肌可致肌纤维发生不同的组织学改变,高频超声虽能清晰显示不同因素致损后横纹肌超声图像特征,但独立定性诊断时受不同技术级别超声医师的主观影响产生判读差异,不能客观定量分析。长期从事肌肉超声诊断及消融治疗工作的主治级别以上医师所做出的超声特征判读一致性程度较高,更贴近其病理组织学变化。     

基于DCE图像优化胶质瘤自动分级纹理模型

目的探讨不同纹理模型和灰阶对基于动态对比增强磁共振图像(dynamic contrast enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的支持向量机的胶质瘤自动分级影响。材料与方法收集经磁共振扫描且经病理证实为胶质瘤Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级的患者共117例,计算DCE-MRI图像血流动力学参数(NordicICE 4.0),利用不同纹理模型和灰阶提取参数图肿瘤区域相应纹理特征。支持向量机递归特征消除算法选择特征后,输入线性SVM对胶质瘤级别进行分类并使用留一法交叉验证。分类结果使用Graphpad Prism 6统计软件分析。结果灰阶对分类效能的影响差异无统计学意义(P=0.1589),纹理模型对分类效能的影响差异存在统计学意义(P0.0001)。在使用灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence matrix,GLCM)提取纹理特征并且灰阶为32和256时,分别选取前22个和前17个特征所得分类正确率最高(正确率=0.79)。结论基于DCE图像纹理对支持向量机胶质瘤分级中,纹理模型GLCM结合特征选择是胶质瘤分级的最优方案,并推荐在后期研究中使用。     

经直肠超声联合纹理分析对克罗恩病肛瘘与腺源性肛瘘的鉴别诊断价值

目的 探讨经直肠超声(TRUS)征象联合纹理分析对克罗恩肛瘘(PFCD)和腺源性肛瘘(CAF)的鉴别诊断价值。方法 回顾性分析110例肛瘘患者的TRUS图像(按确诊病史分为PFCD组,n=42;CAF组,n=68),对比其病灶TRUS征象。使用3D Slicer提取病灶的纹理特征,经套索回归和交叉验证降维筛选后与TRUS征象分别构建TRUS征象模型、纹理特征模型及联合模型,并通过ROC曲线评估各模型的诊断效能。结果 联合模型共筛选出克罗恩超声瘘管征(CUFS)、分叉支管、峰度、自相关性四个特征(p<0.05),曲线下面积(AUC)为0.761、0.676、0.730、0.770,其中CUFS的特异度最高为92.6%,PFCD组的峰度和自相关性都高于CAF组(OR=5.1、5.2,p<0.02),联合模型的AUC为0.927(95%CI 0.880~0.974)诊断效能强于TRUS征象模型与纹理特征模型(p<0.05)。结论 CUFS为PFCD的特异性征象,高峰度与高自相关性可能是兼有肠道炎症的瘘管的纹理特征表现,联合TRUS征象与纹理分析对PFCD与CAF有较好的鉴别诊断价值。     

原发性肝细胞肝癌Ki-67表达的影像组学预测

目的:基于影像组学方法,分析超声医学影像信息,评估影像组学方法预测原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)中Ki-67表达的可行性。方法:回顾性分析133例经术后病理证实的HCC患者的灰阶超声图像,通过图像分割、提取图像中肿瘤病灶的小波、纹理、形态特征,结合最大相关最小冗余(minimum-redundancy-maximum-relevance,m RMR)准则的遗传算法选出234个特征,之后再用稀疏表示(sparse representation coefficient,SRC)方法进一步筛选,得到最优特征子集并用于分类。结果:利用支持向量机(support vector machine,SVM)和留一法(leave-one-out cross validation,LOOCV)的预测模型对临床HCC超声图像进行分类和评价。结果显示,受试者操作特性曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)达到了0.75。结论:基于HCC超声灰阶图像的影像组学分析和Ki-67表达存在相关性,可以为临床合理诊疗和预后预测提供有用的信息。