MR图像纹理特征融合诊断前列腺癌

目的探讨三维空间自适应局部三元模式(LTP)纹理特征、常规纹理特征以及灰度统计特征融合用于诊断前列腺癌的价值。方法从MRI中分割出前列腺外周带,提取自适应LTP融合纹理特征纹理特征、常规纹理特征和灰度统计特征,采用Adaboost算法分别获得每个特征族群以及3个族群特征融合的模型,计算对前列腺癌的诊断效能。结果三维空间自适应LTP融合纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.79±0.04,敏感度为78.31%(65/83),特异度为80.81%(80/99),准确率为79.67%(145/182);常规纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.71±0.04,敏感度为72.29%(60/83),特异度为81.82%(81/99),准确率为77.47%(141/182);灰度统计特征诊断前列腺癌的AUC为0.80±0.04,敏感度为78.31%(65/83),特异度为82.83%(82/99),准确率80.77%(147/182);融合特征诊断前列腺癌的AUC为0.87±0.04,敏感度为86.75%(72/83),特异度为88.89%(88/99),准确率为87.91%(160/182)。结论通过融合局部三元模式特征、常规纹理特征、灰度统计特征,可有效提高诊断前列腺癌的效能。

一种用于前列腺区域分割的改进水平集算法

前列腺区域的精确分割是提高计算机辅助前列腺癌诊断准确率的重要前提.本文提出了一种新的精确的前列腺区域分割模型,分为4个步骤:首先,读取T2加权磁共振(MR)图像;其次,利用半径为5个像素的8邻域模板(8×5)的局部二值模式(LBP)特征模板计算前列腺磁共振图像的LBP特征图;然后,利用改进的距离正则化水平集(DRLSE)模型对特征图进行分割,提取前列腺粗轮廓;最后将原始水平集能量函数进行优化,构造一个新的能量函数,提取局部灰度信息和梯度信息,并在此新的能量函数的基础上,将粗轮廓迭代演化为最终的细轮廓.本文将该模型在203组来自于国际光学与光子学学会-美国医学物理学家协会-国家癌症研究所(SPIE-AAPM-NCI)前列腺MR分类挑战数据库的T2W磁共振图像上进行了测试,并与医生手工分割结果进行了比较,结果表明本文提出模型得到的分割结果的Dice系数为0.94±0.01,相对体积差(RVD)为-1.21%±2.44%,95%Hausdorff距离(HD)为6.15±0.66mm;与文献中现有的分割模型相比,使用本文提出的模型得到的前列腺区域分割结果更接近于手工分割的结果.

基于脑部磁共振图像三维局部模式变换特征提取进行阿尔茨海默病病程预测分类

本文提出一种三维局部模式变换提取进行纹理特征并与常规特征相融合的方法,基于脑部磁共振图像,对认知功能正常的健康人体(CN)、轻度认知障碍(MCI)患者和阿尔茨海默病(AD)患者进行预测分类.首先对46例CN对照组、61例MCI患者和25例AD患者的脑部磁共振图像提取感兴趣区域,然后提取双侧海马体组织、灰质和白质的三维局部模式变换纹理特征和常规特征,并将两类特征融合,使用支持向量机分类算法进行分类.结果显示利用本方法,基于双侧海马体组织对AD组和CN组进行分类的准确率为88.73%、敏感度为78.00%、特异度为95.7%、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.886 5;基于灰质的准确率为85.92%、敏感度为80.00%、特异度为86.6%、AUC为0.854 3.这证明基于海马体磁共振图像,利用本文提出的改进三维局部模式变换提取的纹理特征进行阿尔茨海默病病程分类效果较好,融合常规特征后更可提高分类预测的精度.