乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用

目的分析乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用价值。方法选择2019年3月至2020年3月我院收治的126例乳腺结节患者,均接受乳腺X线检查,以手术病理组织检查结果为金标准,分析乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用价值。结果手术病理组织检查结果显示,126例乳腺结节患者中,良性95例,恶性31例;乳腺X线诊断乳腺结节患者的灵敏度、特异度、准确度分别为77.42%、 91.58%、 88.10%;在乳腺X线图像纹理分析定量参数中,恶性组标准差、熵、不均匀度均高于良性组(P <0.05),但两组的平均值比较无统计学差异(P>0.05)。ROC曲线结果显示,标准差、熵、不均匀度及联合诊断预测乳腺结节患者恶性病变的AUC分别为0.724、 0.731、 0.740、 0.811。结论乳腺X线图像纹理分析技术在乳腺结节定性诊断中的应用价值较高,可提升乳腺良恶性病变诊断准确度,为后期治疗提供有效依据。

增强CT图像纹理分析技术预测肝癌精准放疗的相关性研究

目的:探究行精准放疗治疗肝癌患者短期进展风险预测中应用增强CT图像纹理分析技术的价值。方法:选取2019年3月~2020年11月在齐齐哈尔医学院附属第三医院接受精准放疗治疗的原发性肝癌患者73例为对象,并利用增强CT图像纹理分析技术对CT轴位图像予以分析。结果:在肝癌精准放疗治疗3个月内PLC患者发生肿瘤局灶性进展和未发展进展的占比分别为57.53%、42.47%。两组在均数、熵值、不均匀度方面则有统计学差异(P<0.05)。两组在峰度、偏度方面则无统计学差异(P>0.05)。结论:在预测行精准放疗治疗的PLC患者时,将增强CT图像纹理分析技术应用其中,对患者短期进展风险预测具有较高的价值。

Texture Image Segmentation Based on Nonlinear Diffusion

A texture image segmentation based on nonlinear diffusion is presented. The scale of texture can be measured during the process of nonlinear diffusion. A smooth 5-channel vector image with edge preserved, which is composed of intensity, scale and orientation of texture image, can be achieved by coupled nonlinear diffusion. A multi-channel statistical region active contour is employed to segment this vector image. The method can be seen as a kind of unsupervised segmentation because parameters are not sensitive to different texture images. Experimental results show its high efficiency in the semiautomatic extraction of texture image.