基于圖像硬度和邊緣紋理特征量的肝纖維化診斷研究.pdf

1、肝硬化是臨床上常見的慢性肝臟疾病，是由多種因素長(zhǎng)期反復(fù)導(dǎo)致的彌漫性肝損害。肝纖維化是肝硬化早期的臨床病理癥狀，研究發(fā)現(xiàn)肝纖維化是可逆的，因而對(duì)肝纖維化的早期發(fā)現(xiàn)和及時(shí)治療可以極大的減小肝病死亡率。目前，肝硬化和肝纖維化的診斷主要是依靠活檢化驗(yàn)的方法，這種有創(chuàng)檢查不僅損害患者身心健康，而且醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)也會(huì)直接影響診斷結(jié)果。因而人們迫切尋找一種肝纖維化的早期無(wú)創(chuàng)診斷方法。
　　隨著醫(yī)療技術(shù)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，人們?cè)诟卫w維化的診

2、斷過程中引入計(jì)算機(jī)輔助診斷(Computer-Aided Diagnosis，CAD)技術(shù)，極大提高了診斷的效率和準(zhǔn)確率。針對(duì)目前肝纖維化診斷中基于形狀特征量診斷耗時(shí)、擴(kuò)展性差和紋理特征量診斷效果不好的缺點(diǎn)，本文提出一種基于圖像硬度和邊緣紋理特征量的肝纖維化計(jì)算機(jī)輔助診斷研究方法，主要工作內(nèi)容如下:
　　(1)對(duì)基于網(wǎng)格狀的肝臟形變圖像進(jìn)行圖像處理來分析診斷肝臟的柔軟度。在空域采用薄板樣條(Thin-Plate Splines，T

3、PS)算法計(jì)算形變的最小彎曲能量值;在頻域采用快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT)算法計(jì)算變形前后特征區(qū)域的頻譜值。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn):最小彎曲能量值和功率譜值都與肝臟柔軟度呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系，且其聯(lián)合分布能很好的區(qū)分正常肝和非正常肝。
　　(2)利用灰度共生矩陣（Gray Level Co-occurrence Matrix，GLCM）計(jì)算肝臟CT圖像紋理信息，提取肝臟輪廓邊緣信息:平均灰度值、灰度方差值

4、和14個(gè)邊緣紋理特征量，對(duì)提取的16個(gè)邊緣紋理信息進(jìn)行肝纖維化分類診斷實(shí)驗(yàn)。
　　(3)肝纖維化分類診斷實(shí)驗(yàn)中采用基于徑向基核函數(shù)的支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)算法，采用時(shí)間和成本代價(jià)最高的窮舉遍歷法和留一法循環(huán)遍歷所有特征組合進(jìn)行分類診斷實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明當(dāng)邊緣紋理特征量數(shù)目為3至7個(gè)時(shí)，分類實(shí)驗(yàn)有最佳診斷效果;分析邊緣紋理特征量的權(quán)重排序發(fā)現(xiàn):最大相關(guān)系數(shù)、對(duì)比度、共生差方差、差異平方和和