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良惡性肺小結(jié)節(jié)CT圖像基于灰度共生矩陣10種紋理特征研究 CT images'10 texture features of small solitary pulmonary nodules patients using gray level co-occurrence matrix |
| 作者： 王瓛;郭秀花;李坤成;梁志剛;姚新宇;何茜;王珍;程偉 |
| 單位：首都醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生與家庭醫(yī)學(xué)學(xué)院,北京,100069%首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像室,北京,100053%首都醫(yī)科大學(xué)附屬友誼醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像室,北京,100050%北京師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)院,北京,100875 |
| 關(guān)鍵詞： 紋理特征%CT圖像%肺小結(jié)節(jié)%多水平模型 |
| 分類號： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2008·27·6（561-564） |
| 摘要： |
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目的 建立多水平模型研究良惡性肺小結(jié)節(jié)CT圖像的灰度共生矩陣紋理特征,更好地描述肺小結(jié)節(jié)CT圖像,達(dá)到輔助肺小結(jié)節(jié)鑒別的目的.方法 對185例2171張肺小結(jié)節(jié)CT圖像基于灰度共生矩陣提取10個紋理特征,擬合多水平統(tǒng)計模型分析良惡性CT圖像的紋理特征的差異.結(jié)果 在考慮患者水平的基礎(chǔ)上能量、慣性矩等8個紋理特征,在良惡性肺小結(jié)節(jié)的CT圖像間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義.結(jié)論 基于灰度共生矩陣的一些紋理特征是反應(yīng)肺小結(jié)節(jié)CT圖像良惡性的有效特征參量,在一定程度上有助于早期肺癌的鑒別診斷. |
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| 參考文獻(xiàn)： |
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