阿尔茨海默病患者MR图像偏差场修正和脑组织分割的研究

目的探索适用于阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease,AD）患者MR图像脑组织的分割的方法。方法结合阿尔茨海默病患者MR图像中组织区域和边缘的特性对传统水平集进行改进,利用同态滤波对图像进行偏差场修正,增加了UNSHARP MASK处理方法,有效避免了水平集边界泄漏问题。结果标准体膜和真实数据实验证实,该改进算法分割结果优于SPM5。结论利用修正偏差场和添加UNSHARP MASK方法有可能提高AD患者MR图像脑组织分割的准确性和鲁棒性,本研究为MR图像脑组织的精确分割和进一步准确测量作了有益探索。     

基于支持向量机的肝纤维化CT图像分类

基于统计学习理论中结构风险最小化原则的支持向量机是易于小样本的机器学习方法.本文使用支持向量机和二叉树的方法对肝纤维化CT图像进行分类,并与k近邻法和BP神经网络等其它算法进行比较,结果显示对于肝纤维化图像,支持向量机的分类效果和鲁棒性要高于其他两种算法.     

基于MRI的多发性硬化患者和阿尔茨海默病患者纹理特征对比

目的比较多发性硬化(multiple sclerosis,MS)患者与阿尔茨海默病(Alzheimer's disease,AD)患者脑部常规MRI的纹理特征。方法选取MS和AD患者以及健康对照者各13例,提取其MR矢状位T1加权图像的大脑实质作为感兴趣区,映射成灰度共生矩阵,然后提取能量、熵、对比度和逆差距4个纹理特征参数,比较上述3组之间的纹理特征差异是否有统计学意义。结果3组的能量、熵及逆差距纹理特征两两之间的差异有统计学意义(P<0.05);在对比度上,MS组和对照组、AD组与对照组的差异有统计学意义(P<0.05),而MS组与AD组之间的差异无统计学意义(P=0.332)。结论MS患者MRI的纹理特征与健康对照组显著不同,表明纹理分析方法有可能揭示MS患者脑实质的病理改变,有助于辅助疾病的早期诊断;同时MS患者与AD患者的纹理特征差异具有统计学意义,表明纹理分析方法有可能揭示MS和AD等其他脑实质病变的病理差异,有助于MS与AD等疾病的鉴别诊断。以上结论还需扩大样本量并采用多种方法进一步证实。     

基于分形维理论的多发性硬化患者脑白质的纹理特征分析

多发性硬化是一种以脱髓鞘和轴索损伤为病理特征的慢性炎性疾病,可造成严重的神经功能障碍,近年来在中国的发病率有所上升.MRI是诊断多发性硬化的重要工具,在MRI上可见有形病灶,但无法检测出肉眼不可见的隐匿性损伤.本文采用基于分形维理论的纹理分析方法对患者和健康对照组的MR图像脑白质区域提取分形维纹理特征参数,然后进行统计学分析,发现患者非病灶区的脑白质和健康对照组脑白质之间存在显著性差异.此特征参数有可能检测出MS患者MR图像上表现正常脑白质内的隐匿性损伤,为MS的研究提供了新的方法.     

人脑导纳微分环面积比值对血管弹性的评估价值

目的：探讨脑导纳环重搏波相（Ⅲ相）面积对高血压病患者的血管弹性判定的诊断价值。方法：高血压组患者选自2002-12-26／2003-01-20宣武医院的高血压门诊的就诊患者23例。对照组健康者选自2002—10—21／12—26某大学在校学生和教工63例。两组受试者均知情同意。应用深圳市辉大高科技发展有限公司研制和生产的HD-ENG导纳式双侧脑血流图自动检测仪及相应软件对两组受试者进行脑导纳微分环检测。由检测仪采集的脑导纳血流图信号（△Y），经微电脑自动微分后产生一阶导纳微分图（dy／dt）。以△Y为X轴坐标，dy／dt为Y轴坐标，自动拟合成脑导纳微分环。脑导纳环图可分为4个相限，以X轴为基线，从起点始，环绕X轴时相依次定为Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ相。Ⅲ相：为重搏波相，即从Y轴向右侧形成的一个小环所包含的区域，该面积大小反映脑动脉血管弹性。观察两组受试者脑导纳微分环第三象限面积及与导纳微分环总面积之比，为避免数据偏态分布，取自然对数（ln）调整后数据。结果：23例高血压患者和63名健康者均进入结果分析。①ln（脑导纳微分环的Ⅲ相面积）：高血压组左侧和右侧与对照组比较差别显著。（-05796&;#177;1．3730，-0．7027&;#177;1.4840比-1.7499&;#177;1．5325．-1．8828&;#177;1．4562．t=3．194，3．271，P〈0．05）。②ln（脑导纳微分环的Ⅲ相面积／导纳微分环的总面积）：高血压组左侧和右侧与对照组比较有显著差别（-0.3063&;#177;0．9780，-4．2510&;#177;1．0605比-0．9697&;#177;1．2519，-1．1907&;#177;1．3446，t=2．199，2．353，P〈0．05）。结论：脑导纳微分环可以定量检测脑血管弹性能力，对高血压患者的血管弹性能力的判断具有一定价值。     

多发性硬化磁共振图像纹理特征的研究

目的利用灰度-基元共生矩阵法研究多发性硬化(MS)MRI图像脑白质中肉眼可见病灶区(L-W)、表现正常区(A-W)及健康对照组脑白质区(N-W)的纹理特征,目的在于测试A-W与N-W的纹理特征间是否存在显著性差异。方法从26例MS患者MR的T2WI图像中提取L-W和A-W,从26例健康对照者提取与A-W对应部位的N-W,组成三组数据样本集。经灰度-基元共生矩阵映射,提取能量、对比度、逆差矩和熵等纹理参数,并比较三组纹理参数是否显著不同。结果L-W、A-W、N-W三组样本的所有纹理参量均显示,A-W组与N-W组之间存在显著性差异,与L-W组也显著不同(P<0.01)。结论常规MR的T2WI图像纹理分析显示,MS患者侧脑室表现正常脑白质与健康对照组显著不同。通过纹理分析有可能揭示MS患者隐匿性病。     

MRI医学图像纹理分析系统的研制与开发

很多研究都已经证实当人体的组织发生病理变化时,图像纹理特征也会相应改变,如何从MRI图像中提取表征这种常规MRI无法观察到的微观结构改变的特征是本文研究的重点.本文旨在开发一个对MRI医学图像进行纹理分析的系统,其功能包括实现图像的显示及图像信息的读取.选取ROI(Regions of Interest,感兴趣区),对感兴趣区提取5个纹理特征,形成样本,存入样本库,以及对样本进行分类和统计检验.本系统的开发为从纹理分析的角度研究MRI医学图像提供了方便,具有较高的实用价值.     

关于CT图像肝纤维化评定标准的研究

肝脏疾病严重威胁着人民的健康.本文通过对肝纤维化生理病理特点以及在 CT图像上表现的分析,利用灰度共生矩阵的算法对纤维化病人与正常人的 CT图像进行纹理分析,探索区分两者的有效参数,为肝纤维化的 CT图像诊断提供依据.