基于影像纹理分析对早期肺癌诊断的研究.pdf
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1、山西医药杂志2 0 2 3年9月第52 卷第17 期ShanxiMedJ,September2023,Vol.52.No.17:13 15影像诊断基于影像纹理分析对早期肺癌诊断的研究白利杰?王敏旋范正李欣文【摘要】目的探讨基于影像纹理分析对早期肺癌的诊断价值。方法选取2 0 2 0 年7 月至2 0 2 2 年3月在我院治疗的56 例早期肺癌患者为观察组,同期选取了6 0 例肺部良性病变患者为对照组。所有患者均行CT检查,并基于CT影像图提取纹理特征参数,包括直方图参数和灰度共生矩阵(CLGM)参数。比较2 组的直方图参数和GLGM参数,并绘制受试者工作特性曲线(ROC)评估各参数对早期肺癌的
2、诊断价值。结果基于CT影像图提取的纹理直方图参数中,2 组的偏度、峰度比较差异无统计学意义(P0.05),观察组的平均值、标准差均高于对照组,差异有统计学意义(P0.05),观察组的能量低于对照组,熵、相关性均高于对照组,差异有统计学意义(P0.5,P 10 年12 例,5 10 年19例,10 年14例,5 10 年18例,0.05)。1.2方法1.2.1CT检查:采用东芝32 0 排CT进行检查,患者取仰卧位,双臂上举,吸气后屏气进行肺部扫描。参数设置:管电压12 0 kV,管电流2 10 mAs,层厚2mm,重建层间距2 mm,矩阵512 x512,视野(FO V)350 x 350 m
3、 m。CT 平扫结束后进行增强扫描,采用高压注射器将7 0 9 0 ml的非离子型含碘造影剂注人患者肘静脉,注射速率2.5 3ml/s,注1316射时间约为30 s,注射结束后进行扫描检查,获得动脉期图像。1.2.2景影像图纹理特征分析:将获取的影像学图像利用MaZda软件进行纹理分析,由1名专业的影像学医师对病灶逐层边缘手动勾画ROI,确保ROI的大小与病灶大小、病灶边缘保持一致。通过软件自动计算获得高阶纹理特征参数,包括直方图参数和灰度共生矩阵(GLGM)参数,其中直方图参数包括平均值、标准差、偏度、峰度,GLGM参数包括能量、熵、相关性、均匀性。1.3数据处理将所有数据采用双录人校对的方
4、式录人Epi-data3.0软件整理成最终电子数据库,并导人SPSS21.0统计学软件进行处理。采用Kolmogorov-Smirnov检验分析直方图参数、GLGM的正态性,呈正态分布则以x士s表示,采用独立样本t检验;呈偏态分布则以M(Qi,Q3)表示,采用Mann-WhitneyU检验;对存在显著性差异的指标进行受试者工作特性(ROC)曲线分析,计算曲线下面积(AUC)获得各参数对早期肺癌的诊断价值,AUC0.5表示具有诊断价值;P0.05),观察组的平均值、标准差均高于对照组,差异有统计学意义(P0.05),观察组的能量低于对照组,熵、相关性均高于对照组,差异有统计学意义(P0.5,P0
5、.05),其中能量的AUC为0.944,其次为平均值和熵,分别为0.8 7 2、0.8 42,AUC最小的是相关性0.6 7 4。见表3,图 1,2。3讨论在图像分析领域,纹理分析是一种通过提取物体表面灰度分布信息进行纹理特征分析的一种技表12 组CT影像图纹理直方图参数比较(xs)例数平均值(Hu)60782.2125.856-245.760.428.940.001表2 2 组影像学纹理 GLGM 比较(xs)例数能量600.0160.003560.0110.00210.480.001表3各参数对早期肺癌的诊断价值分析AUC(95%CI)S0.872(0.806,0.939)0.0340.8
6、26(0.749,0.902)0.0390.944(0.893,0.994)0.0260.842(0.769,0.916)0.0380.674(0.574,0.774)0.0512结果2.12组CT影像图纹理直方图参数比较标准差(Hu)峰度165.941.00.710.31215.555.30.670.295.520.720.0010.475相关性6.2670.4102.541.166.8220.3913.190.977.453.260.0010.002偏度1.240.561.170.530.690.491均匀性1.310.531.400.600.860.393P值0.0010.0010.00
7、10.0010.001山西医药杂志2 0 2 3年9月第52 卷第17 期ShanxiMedJ,September2023,Vol.52.No.17:13 17 1.0和空间分布特征来评估异质性 8 。现阶段,异质性曲线源一平均值一标准差0.8一参考线0.6m.0.4-0.2-0.00.0图1直方图参数诊断早期肺癌的受试者工作特征曲线1.0曲线源一能量一婚0.8一相关性一参考线0.6TK0.40.2.0.00.0图2 直方图参数和灰度共生矩阵诊断早期肺癌的受试者工作特征曲线术,目前在图像检索、人脸识别、质量监测等方面均有一定的应用。在医疗领域,通过计算机技术对影像学图像进行纹理分析可以量化病灶
8、图像特征,尤其在肺部恶性肿瘤的诊断方面具有良好的应用前景 5。CT检查是临床诊断肺癌的常用手段,但传统的CT图像主要是依靠分叶、毛刺等影像特征来鉴别肺部良恶性结节,存在较高的假阳性和假阴性。CT影像学纹理分析可以定量分析肺部病灶图像灰度特征,为临床鉴别诊断两恶性结节提供视觉无法获取的信息。Suo等 6 研究表明,基于肺部病变的CT影像学纹理特征分析可以帮助区分肺癌组织和症状肺组织,提高早期肺癌的诊断敏感度和准确度。在Dennie等 7 研究中,其针对肺癌组织和肺部炎性病变组织的CT图像纹理特征进行分析显示,肺癌和炎性病变组织的纹理直方图参数和GLGM参数均有显著性差异。CT图像纹理特征分析是一
9、种新的CT图像后处理技术和量化评估工具,其主要是分析像素强度被认为是恶性肿瘤的重要特征之一,反映了较高的细胞密度、坏死以及黏性样变等信息。本研究结果显示,基于CT影像图提取的纹理特征参数中,观察组的平均值、标准差、熵、相关性均高于对照组,且能量低于对照组(P0.05),提示肺部CT图像纹理直方图参数、GLGM参数可作为鉴别肺癌组织和良性病变组织的有效指标。在国内的一项研究中,迟淑萍 9 选取了55例肺癌患者和55例肺部良性结节患者为研究对象,经CT平扫后提取纹理特征0.20.41-特异度0.20.41-特异度0.60.60.80.81.01.0参数分析显示,肺癌和肺部良性结节的能量、相关性等
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