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《孤立性肺结节在 HDCT 的计算机辅助诊断-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、医学影像学杂志2015年第25卷第6期JMedImagingVo1.25No.62015孤立性肺结节在HDCT的计算机辅助诊断张泽文,张才擎,王广丽。,张成琪。(1.山东中医药大学山东济南250014;2.山东省千佛山医院呼吸科山东济南250014;3.山东省千佛山医院影像科山东济南250014)【摘要】目的本文尝试设计一款基于高清晰度CT(HDCT)图像的孤立性肺结节(SPN)计算机辅助诊断系统(CADS),以提高恶性SPN的检出率,使诊断更加客观、科学。方法收集经临床病理证实的孤立性肺结节120
2、例,包括恶性肿瘤、良性肿瘤、结核和炎性假瘤,随机抽取6O例作为实验集,6O例作为验证集。实验集HDCT图像经图像预处理、感兴趣区域(ROI)基于标记的分水岭算法分割和ROI纹理特征参数提取,对获得的5项纹理特征参数做统计学处理,将统计结果应用于系统以对SPN做良恶性分析并给出提示信息。验证集HDCT图像输入系统后,对比系统预测结果与主任医师和住院医师预测结果来评价系统的可靠性。结果对比度、相关性、熵、平稳度和二阶矩t检验P值分别为0.000、0.002、0.914、0.295、0.002。对比度、相
3、关性和二阶矩良性区间分别为(903,2003)、(2.76,3.48)、(0.01,1.54),恶性区间分别为(502,898)、(3.49,3.71)、(1.79,29.86)。系统、主任医师和住院医师的敏感度分别为83.3、93.3%、76.7,假阳性率分别为13.3、16.7、26.7,正确率分别为85、88.3、75。结论基于标记的分水岭算法对与胸壁或纵隔粘连的结节及磨玻璃病变等均可以较好地将其分割提取出来。对比度、相关性和二阶矩有统计学意义。系统在预测SPN良恶性具有较高的敏感性和准确性及
4、最低的假阳性。CAD在SPN良恶性诊断具有一定的临床使用价值,本系统可以辅助临床医师诊断SPN良恶性。【关键词】计算机辅助诊断系统;孤立性肺结节;基于标记的分水岭算法;纹理特征提取;体层摄影术,x线计算机中图分类号:R563;R814.42文献标识码:A文章编号:1006—9011(2O15)06—0993-05Thecomputered。aideddiagnosisofsolitarypulmonarynodulebasedonHDCTZHANGZe—wen,ZHANGCai—qing。,WANG
5、Guang—li。,ZHANGCheng—qi。1.ShandongUniversityofTraditionalChineseMedicine,Jinan250014,P.R.China2.DepartmentofRespiration,ShandongProvincialQianfoshanHospital,Jinan250014,P.R.China3.DepartmentofRadiology,ShandongProvincialOianfoshanHospital,Jinan250014,P
6、.R.China[Abstract]0bjectiveInthispaper,wetrytodesignacomputered—aideddiagnosticsystem(CADS)ofsolitarypulmona—rynodule(SPN)basedonhighdefinitionCT(HDCT)imagesinordertoimprovethedetectionrateofmalignantSPNandtomakethediagnosismoreobjectiveandscientific.M
7、ethods120casesofSPNconfirmedbypathologywerecollected,in-cludingmalignanttumors,benigntumors,tuberculosisandinflammatorypseudotumors.60caseswererandomlyselectedastheexperimentalset,60casesasthevalidationset.WeacquiredfivetexturefeatureparametersfromHDCT
8、imagesoftheexperimentalsetbyimagespreprocessed,regionsofinterest(RODsegmentedbywatershedalgorithmbasedonthemarkandtexturefeatureparametersofROIextracted.Astatisticalmethodwasusedtoprocessthefivetexturefeaturepa—rameters.Thestatisticalre
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