一种基于单连通性的直线段消除算法

在表格图像分析过程中,直线段消除是一个重要的预处理内容.以前的图像处理大多利用基于Hough变换的直线检测算法等进行检测与消除,但这些算法没有利用表格直线的特有性质,造成计算代价大且效率低。鉴于此,本文提出了一种基于单连通性的直线段消除算法,给出了实现过程并分析了该算法的性能,最后,对该算法的进一步改进提出一些思考。     

应用时间序列方法分析菌痢季节性分布特性

目的 分析菌痢是否存在季节性周期分布特征，为研究致病因素、考核防治措施提供科学依据。方法 对构成双向有序列联表时间序列数据的深圳市宝安区1993-2004年菌痢逐月发病资料，利用游程检验和有序对数比检验两种不同统计方法进行季节性分布分析。结果 游程检验示P〈O．05，有序对数比检验示P〉0．05。结论 两种方法所得结果具有一致性，菌痢发病具有季节性升高的特征。     

应用时间序列方法分析菌痢季节性分布特性

目的:分析菌痢是否存在季节性周期分布特征,为研究致病因素、考核防治措施提供科学依据。方法:对构成双向有序列联表时间序列数据的深圳市龙岗区1993~2004年菌痢逐月发病资料,利用游程检验和有序对数比检验两种不同统计方法进行季节性分布分析。结果:游程检验示P<0.05,有序对数比检验示P>0.05。结论:两种方法所得结果具有一致性,菌痢发病具有季节性升高的特征。     

基于MRI T2WI图像的游程矩阵纹理分析联合ADC值对前列腺癌分化程度的评估

目的探究MRI T2WI图像游程矩阵纹理分析技术联合ADC值在评估前列腺癌分化程度应用中的可行性,以期术前量化评估前列腺癌的分化程度。方法回顾性分析50例经手术病理证实的前列腺癌患者MRI影像资料,并依据Gleason评分将≤6分归为高分化组(25例);将>6分归为低分化组(25例)。对前列腺进行标准化分区,依据病理结果分别选取病变T2WI横断位图像最大层面,采用Mazda纹理分析软件勾画感兴趣区并进行游程矩阵纹理分析,并在DWI图像选取相应感兴趣区测定ADC值,对高、低分化两组前列腺癌进行数据统计分析。建立ROC曲线并计算联合预测因子进行诊断效能比较分析,对纹理参数及ADC值与分化程度之间的相关性进行检测。结果采用游程矩阵提取的5类参数中,水平方向(Horzl-GLNU)、垂直方向(Vertl-GLNU)、45度方向(45dgr-GLNU)、135度方向(135dgr-GLNU)上的灰度不均匀性(GLNU)在高、低分化两组间有显著差异(P值均<0.05)。ADC值在不同分化程度之间有显著差异(P<0.05)。Horzl-GLNU、Vertl-GLNU、45dgr-GLNU、135dgr-GLNU与分化程度呈负相关(r值分别为-0.450、-0.442、-0.470、-0.464,P值均<0.05)。ADC值与分化程度呈正相关(r值为0.423,P值<0.05)。纹理参数中,45dgr-GLNU的ROC曲线下面积(AUC)最大(0.771),敏感性和特异性分别为56.0%、92.0%。ADC值的AUC值为0.837,敏感性和特异性分别为64.0%、76.0%。联合预测因子AUC值为0.869,敏感性和特异性分别为72.0%、88.0%,诊断效能得到提升。结论基于MRI T2WI图像的游程矩阵纹理分析联合ADC值可提高对术前前列腺癌分化程度的评估效能。     

应用季节移动平均比率法预测细菌性痢疾发病人数

目的探讨葫芦岛市细菌性痢疾发病人数的变动规律并进行外推预测。方法收集辽宁省葫芦岛市1990-2009年的逐月和逐年细菌性痢疾疫情资料。首先应用von Neumann秩趋势游程检验判定年发病人数是否存在随年代变动的长期趋势,然后利用移动平均比率法进行季节趋势拟合分析及外推预测。结果趋势游程检验提示发病人数存在下降趋势。移动平均比率法中,指数模型决定系数R2为0.895,具有统计学意义。结论移动平均比率法综合考虑长期、季节、周期及随机趋势,预测效果较好。     

3.0T磁共振T1WI对比增强图像纹理分析鉴别眼眶淋巴瘤与炎性假瘤

目的:探讨纹理分析在鉴别眼眶淋巴瘤与炎性假瘤中的价值。方法:纳入经手术病理证实的眼眶淋巴瘤25例和炎性假瘤24例,使用MaZda软件提取T 1WI对比增强(contrast-enhanced T 1-weighted images,CE-T 1W)肿瘤纹理特征。比较两组游程长矩阵(run-length matrix,RLM)的20个纹理特征参数,对差异有统计意义的参数进行主成分分析(principal component analysis,PCA)。采用多变量logistic回归模型分别对在两组间差异有统计学意义的特征参数及主成分进行建模,绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)以评价模型效能。结果:淋巴瘤组灰度不均匀度(grey level non-uniformity,GLNU)、长游程优势(long run emphasis,LRE)的4个参数高于炎性假瘤(P<0.001),短游程因子(short run emphasis,SRE)、游程图像分数(fraction of image in runs,FIR)的4个参数低于炎性假瘤组(P<0.001);游程长不均匀度(run length non-uniformity,RLNU)的4个参数在两组间差异无统计学意义(P>0.05)。在两组间差异有统计学意义的参数中,以GLNU的参数建立的多变量logistic回归模型的诊断效能最高,灵敏度、特异度及曲线下面积(area under curve,AUC)分别为95.9%、72.0%、0.905;PCA提取出的2个主成分建立的多变量logistic回归模型的灵敏度、特异度及AUC分别为87.5%、88.0%、0.913。结论:基于CE-T 1W的RLM特征可有效鉴别眼眶淋巴瘤与炎性假瘤,其中以GLNU的诊断效能最高。     

应用时间序列统计方法分析广东省1984～1993年乙型脑炎季节性分布特性

对构成双向有序列联表时间序列数据的广东 1984～ 1993年 10年乙型脑炎 (乙脑 )逐月发病资料 ,应用游程检验和有序对数比检验两种不同统计方法进行季节性分布分析 ,获一致的统计结论 ,乙脑发病呈明显的一年一峰 ( 6月或 7月 )季节性周期 ,这对流行病学工作者掌握两种统计方法的基本原理和方法有一定帮助。     

基于TIRM序列的游程矩阵纹理特征联合ADC值预测乳腺癌Ki-67表达水平

【摘要】目的：探讨基于MRI T2反转恢复压脂（TIRM）序列游程矩阵纹理特征联合ADC值对乳腺癌Ki-67表达水平的预测价值。方法：回顾性分析41例经手术病理证实的乳腺癌患者的影像资料。根据免疫组化结果,将患者分为Ki-67高表达组（21例）与Ki-67低表达组（20例）。采用MaZda软件,在TIRM图像上选取病变最大层面画感兴趣区（ROI）,提取病变的游程矩阵纹理参数,并在相同层面的DWI图像上采用相同的ROI测量ADC值,比较高表达组与低表达组之间各项参数的差异,绘制ROC曲线并计算联合预测模型的诊断效能,采用Spearman秩相关分析评价各纹理参数及ADC值与乳腺癌Ki-67表达水平的相关性。结果：Ki-67高表达组的水平方向（Horzl） 、垂直方向（Vertl）、45度方向（45dgr）、135度方向（135dgr）上的游程长不均匀度（RLNU）及水平方向、垂直方向和135°方向上的灰度不均匀度（GLNU）均高于低表达组,而ADC值低于低表达组,组间差异均有统计学意义（P＜0.05）。Horzl-RLNU、Vertl-RLNU、45dgr-RLNU和135dgr-RLNU与Ki-67指数之间呈正相关（P＜0.05）,而Horzl-GLNU、Vertl-GLNU和135dgr-GLNU与Ki-67指数间无显著相关性（P＞0.05）,ADC值与Ki-67指数呈负相关（P＜0.05）。游程矩阵纹理参数中,45dgr-RLNU对Ki-67表达水平的预测效能最高,AUC值为0.714,敏感度和特异度分别为76.2%和60.0%;ADC值的AUC值为0.840,敏感度和特异度分别为81.0%和80.0%。联合预测模型的AUC为0.886,其敏感度和特异度分别为90.5%和75.0%。结论：基于MRI TIRM序列的游程矩阵纹理特征联合ADC值可提高对乳腺癌Ki-67表达状态的预测效能,对指导临床治疗方案的选择和患者预后的评估具有重要作用。