不规则图像灰度共生矩阵生成方式的比较

目的:对不规则图形的灰度共生矩阵生成方法进行对比,通过实验总结出不同方法的适用范围。方法:勾勒图像中感兴趣区域(ROI),采用取原始图像中相应点法和邻域近似法分别生成灰度共生矩阵,并计算相应的纹理特征,将得到的纹理特征进行t检验。结果:对乳腺癌图像,2种不同方法生成的灰度共生矩阵没有表现出统计学差异;然而在膀胱癌组和正常膀胱壁组,统计显示不同方法生成的灰度共生矩阵存在差异。结论:在图像中ROI与周围区域不存在强对比且ROI边界点数量有限的情况下,2种方法差别不大,采用取原始图像中相应点灰度值的方法更简单;当ROI与周围区域存在强烈对比并且ROI较为狭长、边界点较多的情况下,邻域近似求解的方法更为适用。

膀胱赘生物影像学特征的计算机辅助诊断

目的:从影像图像中挖掘深层次诊断信息,为膀胱赘生物的计算机辅助诊断提供理论依据。方法:对膀胱赘生物磁共振图像予以降噪、锐化等处理,选取平均灰度强度、熵、均匀度作为图像纹理特征;计算感兴趣区域中膀胱赘生物与正常膀胱壁组织的纹理特征,最后将数据进行统计分析。结果:纹理特征中熵与均匀度t检验P<0.05,提示这些纹理特征在膀胱赘生物(肿瘤)和正常膀胱壁组织之间存在显著性差异,而平均灰度强度t检验P>0.05,故不能认为该特征在两种组织间存在显著性差异。结论:上述纹理特征在两种组织之间明显不同,使它们可用于膀胱肿瘤浸润膀胱壁深度的判断,进而可确定肿瘤的分级。

基于内容的医学图像检索中对Tamura纹理特征的算法改进

目的:对Tamura纹理特征的算法进行改进,使之在医学图像检索中适用于不规则图形的计算。方法:对乳腺图像进行分割,提取出感兴趣区域(ROI)。在样本(包含正常乳腺图片和乳腺肿瘤图片共281幅)中使用传统算法Tamura纹理特征和改进算法的Tamura纹理特征进行图像内容检索,比较2种算法的检索结果。结果:初次检索时,传统Tamura算法在样本中检索出93幅相关图像,175幅不相关图像;改进后的算法检索出91幅相关图像,131幅不相关图像。结论:使用改进算法的Tamura纹理特征进行查询,在保证查全率的基础上查准率有较大提高。提示改进算法后的Tamura纹理特征更适用于医学图像中不规则区域的特征计算。

基于信息化与临床路径指导下的单病种费用控制

"单病种定额收费制度"已经被临床广为接受,但在实际执行过程中会出现了服务质量降低现象,而引发医疗纠纷。将"临床路径"的思想应用于"单病种"费用控制,制定详细的技术标准和经济标准加以规范,可以有效地监督医疗治疗。而将这一设计思想用软件来实现,更可以在减轻工作量的同时,提高工作效率。

基于MRI图像纹理特征的膀胱肿瘤浸润深度检测

对膀胱肿瘤浸润深度进行无创检测,为膀胱肿瘤的检测及分期判断提供参考。基于膀胱MRI图像,利用尿液和膀胱壁的天然密度对比,结合统计分析,得到在肿瘤及膀胱壁组织有统计差异的纹理特征。通过提取肿瘤及周围膀胱壁组织的均值、均匀度、标准差、粗糙度、自协方差系数和对比度等特征,再经分类器判断,得到感兴趣区域肿瘤浸润情况的伪彩图。就16位患者MRI扫描数据及术后病理分析结果,用于测试的56幅图像中,判断准确率为82.1%;15位患者的标记结果与病理分期相符,正确率为93.8%,与病理分析吻合较好。利用分类器和纹理特征判别肿瘤区域的属性,实现了膀胱肿瘤浸润深度标记和边界的初步划分,为膀胱肿瘤的无创检测提供了新的可能手段。

基于MRI图像纹理特征的膀胱肿瘤浸润深度检测

肿瘤浸润深度对于判断膀胱肿瘤分期及随后治疗有重要意义。本研究基于膀胱MRI图像,利用尿液和膀胱壁对比强的特点,结合经统计分析表明在肿瘤及膀胱壁组织有统计差异的纹理特征,通过提取肿瘤及周围膀胱壁组织的均值、均匀度、标准差、粗糙度等纹理特征,结合分类器识别,实现了对膀胱肿瘤浸润膀胱壁平滑肌深度的标记和边界划分。临床患者MRI图像分析结果表明该方法能够有效标记肿瘤浸润深度,为膀胱肿瘤的无创检测提供了新的手段。