影像纹理分析
影像组学纹理特征
影像组学纹理特征引言：影像组学是结合医学影像和计算机科学的跨学科研究领域，旨在利用医学影像数据提取和分析大量的定量特征，以帮助医学诊断、治疗和预后评估。
纹理特征是影像组学中重要的一类特征，它们能够描述医学影像中的图像纹理信息，对于癌症等疾病的诊断和预后评估具有重要意义。
纹理特征分析方法：影像组学纹理特征分析可以通过多种方法实现，常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度运行长度矩阵（GLRLM）、灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）和灰度平均领域强度（GLDM）等。
这些方法可以从图像的灰度直方图、灰度级别之间的关系以及像素灰度值在空间上的分布等方面来描述图像的纹理特征。
常用的纹理特征：常用的纹理特征包括对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、熵（Entropy）、均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。
对比度反映了图像中相邻像素灰度级别之间的差异程度，同质性度量了图像中相似灰度级别像素的紧密程度，熵用于描述图像的复杂程度，均值和标准差反映了图像的平均亮度和像素分布的变化程度。
纹理特征在肿瘤分类中的应用：纹理特征可以用于肿瘤的分类和分级。
例如，对于乳腺钼靶影像，可以通过分析肿瘤区域的纹理特征来判定良性与恶性乳腺肿瘤。
研究表明，恶性肿瘤的纹理特征往往呈现出更高的对比度和熵，而良性肿瘤的纹理特征则较为均匀和一致。
因此，通过纹理特征的分析，可以提高对肿瘤的判别能力，对于指导临床治疗具有重要意义。
纹理特征在预后评估中的应用：纹理特征还可以用于预后评估。
例如，在头颈部肿瘤的影像组学研究中，研究人员发现一些纹理特征与患者的预后相关。
这些纹理特征包括逆关联（inverse correlation），指标相似度（similarity metrics）以及递增和递减（incremental and decremental）等。
通过对大量的影像数据进行纹理特征的提取和分析，可以建立预后评估模型，帮助决策医生制定个性化的治疗策略。
医学影像纹理分析改进办法
医学影像纹理分析改进办法一、医学影像纹理分析概述医学影像纹理分析是医学图像处理领域中的一个重要分支，它通过对医学影像中纹理特征的提取和分析，帮助医生进行疾病诊断和病情评估。
随着医疗技术的发展，纹理分析技术在提高诊断准确性和效率方面发挥着越来越重要的作用。
1.1 医学影像纹理分析的重要性医学影像纹理分析技术能够揭示图像中隐藏的微观结构信息，对于识别和区分不同的组织类型具有重要意义。
它可以帮助医生发现早期病变，评估病变的发展程度，以及监测治疗效果。
1.2 医学影像纹理分析的应用场景纹理分析技术在多个医学领域都有应用，包括但不限于：- 肿瘤学：通过分析肿瘤区域的纹理特征，辅助判断肿瘤的良恶性。
- 心血管疾病：分析心脏结构的纹理变化，评估心脏功能。
- 神经学：研究脑部结构的纹理特征，辅助诊断神经退行性疾病。
- 放射学：通过纹理分析提高影像的诊断精度，减少误诊率。
二、医学影像纹理分析技术的发展医学影像纹理分析技术经历了从简单到复杂的发展过程，随着计算机技术和图像处理技术的进步，纹理分析方法也在不断创新和完善。
2.1 传统纹理分析方法早期的纹理分析方法主要依赖于统计学原理，如灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差分矩阵等，这些方法能够提供一定的纹理信息，但在处理复杂纹理和噪声方面存在局限性。
2.2 基于模型的纹理分析方法随着模型理论的发展，基于模型的纹理分析方法逐渐兴起，如马尔可夫随机场（MRF）、小波变换等。
这些方法能够更好地描述纹理的局部特性和空间关系。
2.3 深度学习在纹理分析中的应用近年来，深度学习技术在纹理分析中的应用日益广泛。
卷积神经网络（CNN）等深度学习模型能够自动学习纹理特征，提高了纹理分析的准确性和鲁棒性。
2.4 多模态影像融合技术多模态影像融合技术结合了不同成像原理的医学影像数据，如CT、MRI、PET等，通过融合分析，可以提供更全面的纹理信息，有助于提高诊断的准确性。
三、医学影像纹理分析改进办法为了进一步提高医学影像纹理分析的准确性和临床应用价值，需要对现有技术进行改进和优化。
遥感影像纹理分析方法综述与展望
遥感影像纹理分析方法综述与展望遥感影像纹理分析是指利用遥感影像数据进行纹理特征提取和分析的方法，通过对影像中的纹理特征进行提取和分析，可以揭示地物的空间信息和场景的地貌特征，对土地利用分类、地质勘察、环境监测等领域具有重要的应用价值。
本文将对遥感影像纹理分析的方法进行综述和展望。
一、遥感影像纹理特征的提取方法1.统计纹理分析法：通过对影像中像元灰度值的一维或二维统计分布进行分析，提取纹理特征。
常用的统计纹理分析方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度平均值方差、灰度直方图等。
这些方法简单易行，适用于各种遥感影像类型。
2.频域纹理分析法：将影像从空域转换到频域，通过分析频谱分布来提取纹理特征。
常用的频域纹理分析方法有傅里叶变换、小波变换等。
这些方法能够较好地反映纹理的频域特征，适用于特定类型的遥感影像。
3.结构纹理分析法：通过分析影像中物体的结构特征，提取纹理信息。
常用的结构纹理分析方法有形态学运算、区域分割、纹理滤波等。
这些方法能够较好地捕捉影像中物体的结构信息，适用于土地利用分类等方面。
二、遥感影像纹理分析的应用1.土地利用分类：通过分析不同土地利用类型的纹理特征，可以对土地利用进行自动分类。
纹理特征可以提供关于土地利用类型、空间分布和结构特征等信息，对土地资源管理和规划具有重要的意义。
2.地质勘察：通过分析地质图像中的纹理特征，可以获取地质结构和地质演化信息。
纹理特征的提取可以帮助地质学家进行地质构造分析、岩石分类和矿产勘查等工作。
3.环境监测：通过分析遥感影像中的纹理特征，可以对环境质量进行评估和监测。
例如，通过分析水域表面的纹理特征，可以判断水质的清澈程度和水藻的分布情况。
三、遥感影像纹理分析的展望随着遥感技术的不断发展和遥感影像数据的不断增多，遥感影像纹理分析面临着以下几个方面的挑战和发展方向：1.大数据处理：随着遥感影像数据量的不断增加，如何高效地处理大规模遥感影像数据，提取出有效的纹理特征，并进行分析和应用，是一个亟待解决的问题。
CT影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌鉴别诊断的价值
精准医学杂志2024年2月第39卷第1期 JP r e c i sM e d ,F e b r u a r y 2024,V o l .39,N o .1d o i :10.13362/j .j pm e d .202401005 文章编号:2096-529X (2024)01-0021-04[收稿日期]2023-07-19; [修订日期]2023-10-18[基金项目]青岛大学附属医院应用基础研究计划项目(2020-2-005-Y Y )[通讯作者]张传玉,E m a i l :z h a n g c h u a n yu 0926@163.c o m C T 影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌鉴别诊断的价值徐江1,2张传玉1 王刚1(1 青岛大学附属医院放射科,山东青岛 266100; 2 青岛市第八人民医院放射科)[摘要] 目的 探讨C T 影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌(A C C P )鉴别诊断的价值㊂方法 回顾性分析2017年1月 2018年10月我院病理学诊断为A C C P ㊁胰腺导管腺癌(P D C A )㊁胰腺实性假乳头状瘤(S P N )患者的临床资料,对其临床表现㊁肿瘤标志物情况㊁C T 表现及纹理特征参数等进行比较分析㊂结果 5例增强C T 影像显示,A C C P 病变多呈囊实性密度影,体积较大且实性成分居多;12例P D C A 病变C T 影像多呈实性密度影,且体积多数较小;12例S P N 病变C T 影像多呈囊实性密度影,病变体积常大于A C C P ,实性成分较少,可出现 浮云征 ㊂8个纹理特征参数对A C C P 与P D C A 鉴别诊断具有价值(Z =2.015~2.530,P <0.05),4个纹理特征参数对A C C P与S P N 鉴别诊断具有价值(Z =2.108~2.864,P <0.05)㊂结论 A C C P 的诊断相对困难,C T 影像特征及纹理分析有助于诊断并与P D C A 及S P N 进行鉴别㊂[关键词] 胰腺;癌,腺泡细胞;体层摄影术,X 线计算机;诊断,鉴别;图像处理,计算机辅助[中图分类号] R 735.9 [文献标志码] AV a l u e o f c o m p u t e d t o m o g r a p h y i m a g i n g f e a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s i n t h e d i f f e r e n t i a l d i a gn o s i s o f a c i n a r c e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s X U J i a n g ,Z HA N G C h u a n y u ,WA N G G a n g (D e p a r t m e n to fR a d i o l o g y ,T h eA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fQ i n g d a oU n i v e r s i t y ,Q i n gd a o 266100,C h i n a )[A B S T R A C T ] O b je c t i v e T o e x p l o r e t h e v a l u e of c o m p u t e d t o m og r a ph y (C T )i m a g i n g f e a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s i n t h e d i f f e r e n t i a l d i a g n o s i s o f a c i n a r c e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s (A C C P ). M e t h o d s T h e c l i n i c a l d a t a o f p a t i e n t sw h ow e r e p a t h o l o -g i c a l l y d i a g n o s e dw i t hA C C P ,p a n c r e a t i c d u c t a l a d e n o c a r c i n o m a (P D A C ),o r s o l i d p s e u d o p a p i l l a r y n e o pl a s m (S P N )o f t h e p a n c r e a s i no u r h o s p i t a l f r o mJ a n u a r y 2017t oO c t o b e r 2018w e r e r e t r o s p e c t i v e l y a n a l y z e d .T h e c l i n i c a lm a n i f e s t a t i o n s ,t u m o rm a r k e r s ,C T i m a g i n g f e a t u r e s ,a n d t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e c o m p a r e d a n d a n a l y z e d . R e s u l t s T h e c o n t r a s t -e n h a n c e dC T i m a g e s o f 5p a t i e n t s w i t hA C C Ps h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e s i o n sw e r e s o l i d -c y s t i cm a s s e sw i t h a l a r g e s i z e a n dm o r e s o l i d c o m p o n e n t s .T h eC T i m a ge s of 12p a t i e n t sw i t hP D A Cs h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e s i o n sw e r e s o l i dm a s s e sw i t ha s m a l l s i z e .T h eC T i m ag e s o f 12p a t i e n t sw i th S P Ns h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e si o n sw e r e s o l i d -c y s t i cm a s s e sw i t h a s i z e g r e a t e r t h a n t h a t o fA C C P l e s i o n s a n d f e w e r s o l i d c o m p o -n e n t s ,s h o w i n g t h e f l o a t i n g c l o u d s i g n .E i g h t t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e v a l u a b l e f o r t h e d i f f e r e n t i a l d i a g n o s i s b e t w e e nA C C Pa n d P D A C (Z =2.015-2.530,P <0.05).F o u r t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e v a l u a b l e f o r t h e d i f f e r e n t i a l d i a gn o s i s b e t w e e nA C C Pa n dS P N (Z =2.108-2.864,P <0.05). C o n c l u s i o n T h ed i a g n o s i so fA C C P i s r e l a t i v e l y d i f f i c u l t .T h eC Ti m a g i n g fe a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s c o n t r i b u t e t o t h e d i a g n o s i s o fA C C Pa n d i t s d if f e r e n t i a t i o nw i t hP D A Ca n dS P N.[K E Y W O R D S ] P a n c r e a s ;C a r c i n o m a ,a c i n a rc e l l ;T o m og r a ph y ,X -r a y c o m p u t e d ;Di a g n o s i s ,d i f f e r e n t i a l ;I m a ge p r o c e s -s i n g ,c o m pu t e r -a s s i s t e d 胰腺腺泡细胞癌(A C C P )是一种罕见的胰腺外分泌恶性肿瘤,发病率仅占胰腺肿瘤的1%[1]㊂多发生于中老年男性,男女发病率约2ʒ1[2-3]㊂本病发病率低,虽然C T 影像学上具有一定特征性[4-5],但是鉴别诊断仍然困难,常常需要与胰腺导管腺癌(P D C A )㊁胰腺实性假乳头状瘤(S P N )及神经内分泌肿瘤等病变进行鉴别㊂近年来,基于部分影像组学纹理分析在临床诊断中应用逐渐增多,图像纹理是指图像中不规则而宏观有规律的灰度变化,可反映研究对象的内部结构特点[6-8]㊂目前还未见有关于A C C P 的多层螺旋C T 图像纹理分析的报道,本研究旨在采用C T 影像结合纹理分析的方法提升对于A C C P 的认识,提高该病诊断的正确率,并探索其诊断及鉴别诊断的新参考指标㊂1 对象与方法1.1 研究对象回顾性分析2017年1月 2018年10月我院手术后经病理学确诊为A C C P ㊁P D C A 及S P N 患者的临床资料㊂纳入标准:①患者在治疗前1个月内已进行上腹部C T 平扫及增强扫描;②既往无胰腺炎症及外伤史;③无其他系统恶性肿瘤史;④C T 图㊃12㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1像序列完整㊁质量佳且无伪影㊂根据病理学诊断结果将患者分为A C C P组㊁P D C A组和S P N组㊂1.2研究方法1.2.1一般资料的收集收集各入组患者的年龄㊁性别㊁临床表现,及血清癌胚抗原(C E A)㊁糖链抗原19-9(C A19-9)㊁甲胎蛋白(A F P)的检测结果,以及上腹部C T平扫及增强扫描影像资料等㊂1.2.2 C T图像分析每例患者影像学资料均由两名经验丰富的医师共同分析,分析C T平扫及增强影像,内容包括病变部位㊁大小㊁边界,胆管及胰管是否扩张,病灶有无出血㊁坏死或钙化,病变密度㊁强化方式,以及腹腔㊁腹膜后淋巴结情况㊂1.2.3影像组学纹理分析将患者C T增强静脉期1mm横轴位影像以D i c o m格式导入O m n i-K i n e-t i c s(V2.0.10)分析软件,由两名经验丰富的医师独立观察病灶后,共同商讨肿瘤感兴趣区(R O I),区域大小尽量与病灶边缘保持一致,但不超过病变边缘(减少部分容积效应)㊂若病变边界不清则选取可确定的病变最大边缘进行勾画㊂通过软件计算获得每组患者的图像形态㊁亮度等相关特征参数以及基于灰度共生矩阵和步长矩阵等的高阶纹理特征参数㊂1.3统计学方法采用S P S S22.0软件进行统计分析,纹理参数采用中位数(四分位数间距)[M(I Q R)]表示,使用M a n n-W h i t n e y U检验进行两组间纹理参数的比较,以P<0.05为差异有统计学意义㊂2结果2.1患者一般资料A C C P组患者共5例,男1例,女4例;年龄为44~63岁,平均(55.2ʃ11.3)岁;4例患者因腹痛就诊,1例体检偶然发现,1例出现乏力㊁体质量下降;1例患者血清C E A升高㊂P D C A组患者12例,男5例,女7例;年龄44~74岁,平均(58.6ʃ10.3)岁;7例因腹痛就诊,4例出现黄疸,2例腰背部疼痛,8例乏力纳差㊁体质量减轻;7例血清C E A升高,9例血清C A19-9升高㊂S P N组患者12例,男1例,女11例;年龄12~66岁,平均(36.0ʃ16.7)岁;4例因腹痛就诊,1例因自触及包块就诊,7例为体检偶然发现㊂3组患者血清A F P均正常,病灶均为单发㊂2.2各组肿瘤部位㊁大小㊁边界及胰胆管扩张情况A C C P组5例患者中,2例病变位于胰头,2例位于胰尾,1例位于胰体;瘤体最大直径为18.7~ 68.8mm,平均41.0mm;其中1例病变边界不清,1例合并胰管扩张(未合并胆管扩张),5例患者均未见胰腺萎缩㊂P D C A组12例患者中,8例病变位于胰头,2例位于胰体,2例位于胰尾;瘤体最大直径15.4~43.3mm,平均30.1mm;10例肿瘤边界不清;10例伴胰管扩张,4例伴胰胆管扩张,7例患者胰腺体尾部萎缩㊂S P N组12例患者中,3例病变位于胰头,2例位于胰体,7例位于胰尾,瘤体最大直径18.7~123.8mm,平均51.6mm;11例肿瘤边界清晰,其中1例合并胆管扩张,均未见胰管扩张,患者均未见胰腺萎缩㊂2.3各组C T平扫及增强扫描影像学特征A C C P组患者C T平扫结果显示,4例患者病变呈混杂密度,1例密度均匀,未见有出血或钙化情况,增强扫描呈渐进性轻度强化,强化程度均低于正常胰腺组织;1例发生腹腔淋巴结转移,1例发生肝脏转移;2例侵犯血管,1例与肿块相连血管内显示有癌栓㊂P D C A组患者C T平扫病变均呈混杂密度,未见钙化,1例合并瘤内出血,增强扫描强化程度均低于正常胰腺组织,其中3例呈渐进性强化;3例发生腹腔及腹膜后淋巴结转移,3例发生肝脏转移,1例侵犯脾动脉及脾静脉,1例发生肾上腺转移; 5例侵犯周围血管,但未发现有癌栓㊂S P N组患者C T平扫中,10例病变呈混杂密度,2例为囊性病变,6例病变内或病变边缘可见钙化,8例出现 浮云征 ,增强扫描实性成分轻度延迟强化;周围组织未见侵犯,腹腔及腹膜后未见淋巴结转移;12例病变周围均未见血管侵犯表现㊂2.4特征纹理分析结果通过O m n i-K i n e t i c s(V2.0.10)软件分析本研究总共获得特征纹理参数173种,M a n n-W h i t n e y U 检验结果显示,V o x e l V a l u e S u m㊁G r e y L e v e l N o n u n i-f o r m i t y㊁L o w G r e y L e v e l R u n E m p h a s i s㊁S h o r t R u n-L o w G r e y L e v e l E m p h a s i s㊁V o l u m e MM㊁V o l u m e C C㊁S u r f a c e A r e a㊁S p h e r i c a l D i s p r o p o r t i o n共8种参数在A C C P组与P D C A组患者间存在显著性差异(Z=2.015~2.530,P<0.05)㊂K u r t o s i s㊁H a r a V a r i a n c e㊁s u m V a r i a n c e㊁S p h e r i c i t y4种参数在A C C P与S P N 组间差异具有统计学意义(Z=2.108~2.846,P< 0.05)㊂见表1㊁2㊂3讨论A C C P发病率明显低于P D C A与S P N,是一种十分罕见的胰腺外分泌恶性肿瘤,具有高度侵袭性,发生机制目前尚未完全明了,有研究发现其发生与㊃22㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1表1A C C P组与P D C A组患者8种影像特征纹理参数比较[M(I Q R)]组别n V o x e l V a l u eS u mG r e y L e v e lN o n u n i-f o r m i t yL o w G r e yL e v e l R u nE m p h a s i sS h o r t R u n L o wG r e y L e v e lE m p h a s i sV o l u m eMMV o l u m eC CS u r f a c eA r e aS p h e r i c a lD i s p r o p o r t i o nA C C P组599058.0(25981.00)10.06(39.07)0.000(0.005)3.000(0.005)0.76(3.04)761.81(3033.97)1455.43(4165.24)115.82(331.47) P D C A组1225376.5(36253.75)5.23(5.92)0.006(0.007)0.004(0.005)0.20(0.30)196.35(300.87)451.83(574.43)35.96(45.71)表2A C C P组与S P N组患者4种影像特征纹理参数比较[M(I Q R)]组别n K u r t o s i s H a r a V a r i a n c e s u m V a r i a n c e S p h e r i c i t y A C C组50.063(0.625)0.085(0.085)0.056(0.063)0.097(0.142) S P组121.779(26.399)0.059(0.044)0.046(0.025)0.048(0.029)基因突变有一定关系[9]㊂A C C P偶见于儿童[10],多发生于中老年人,发病年龄50~70岁,平均年龄56岁[11]㊂本研究患者平均年龄55.2岁,与文献报道结果基本相符㊂A C C P患者的临床表现可有腹痛㊁腹胀㊁黄疸㊁乏力纳差及消瘦等[12-13]㊂因A C C P较少直接侵犯胆管,患者黄疸出现率较低或者出现较晚[14]㊂本研究中A C C P组患者中有4例出现腹痛,1例患者于体检时偶然发现,1例患者乏力㊁体质量下降,而P D C A以及S P N患者均可出现上述临床症状㊂研究报道A C C P患者最常见的临床症状为体质量减轻,约占所有临床表现的52%[15]㊂A C C P患者可出现皮下脂肪坏死㊁多发动脉炎等脂肪酶分泌升高综合征[16-17],但本研究中的患者未见该症状㊂研究显示,血清A F P升高为A C C P相对具有特征性的表现[18-20]㊂H I R A O K A等[21]认为转移性A C C P患者血清A F P水平可用于监测A C C P的疗效㊂但本研究中患者无血清A F P升高的情况,提示血清A F P的升高并非诊断A C C P的特异性指标㊂在既往研究中未发现A C C P的发生部位有明显的倾向性[22]㊂本研究中A C C P组有2例患者肿瘤位于胰头,2例位于胰体,1例位于胰尾,但因纳入病例较少,故该病的病变发生部位是否具有倾向性尚需增大样本量进一步探讨㊂A C C P瘤体通常较大,且边界多清晰,部分学者报道A C C P可有包膜出现,且包膜对鉴别诊断具有一定意义[23],但是否有包膜通常需在M R I图像上进行鉴别㊂本研究中A C C P组患者肿瘤最大直径约为41.0mm,而P D C A组患者肿瘤最大直径约为30.1mm,提示肿块大小也许对两者的鉴别诊断具有一定参考㊂同时,本研究发现A C C P发生在胰腺体尾部者瘤体通常较大[24],发生在胰腺头颈部者较小,与凌盈盈等[25]报道的结果相符,可能因为胰腺体尾部腹腔间隙较大,不易引起胰管阻塞扩张,而胰腺头部周围结构紧密,极易压迫胰管引发其扩张㊂肿瘤位于胰腺体尾部的A C C P与S P N瘤体均较大,故瘤体大小对两者鉴别不具有提示意义㊂本研究中A C C P组有1例患者出现胰管扩张, S P N组有1例患者出现胆总管扩张,该2例患者肿块均位于胰头部,胆胰管壁均未见异常,考虑原因可能为肿块压迫胆胰管导致引流不畅所致;而P D C A 组患者中10例伴胰管扩张,4例伴胰胆管扩张,为P D C A侵犯胆管所致,提示胆胰管扩张可能对鉴别A C C P与P D C A具有价值㊂但因本研究A C C P病例数较少,该结论需增大样本量行进一步探讨㊂朱璐珑等[26]认为,A C C P相对其他胰腺肿瘤可能具有的特异性征象是侵犯血管㊂本研究结果显示,A C C P组与P D C A组肿瘤均有侵犯血管情况,但A C C P组患者有1例被肿瘤侵犯的血管内可见癌栓,而S P N组患者均无血管侵犯现象,与以往文献报道相符[26]㊂本研究中A C C P组患者有1例出现腹腔淋巴结转移,1例出现肝脏转移,提示病变转移概率较大㊂纹理分析作为影像组学的一部分已经成为当前影像医学研究的热点,其通过应用计算机图像分析技术,对图像纹理特征进行分析,得到基于图像像素灰度的特征参数,从而进行定量或定性分析㊂计算机图像软件分析的纹理特征变化往往与病理组织的改变关系密切,与肉眼观察的C T图像相比可以挖掘出更多数据信息,进而对肿瘤异质性进行分析,从而提高诊断的准确性与精确度㊂胡征宇等[27]通过对胰腺囊腺瘤图像进行纹理分析,发现纹理分析不仅可以有效地量化肿瘤的异质性,同时对于鉴别诊断也具有重要作用㊂张永嫦等[28]对胰腺神经内分泌肿瘤和P D C A进行纹理分析的结果显示,纹理特征参数T e t a2具有较高的鉴别诊断效能;李旭东[29]等研究显示,M R I图像纹理分析可作为胰腺神经内分泌肿瘤术前分级的辅助工具㊂本研究通过对A C C P㊁P D C A及S P N分别进行C T平扫及增强影像结合纹理分析,结果提示纹理分析可以作为诊断和鉴别诊断A C C P的辅助手段㊂㊃32㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1另外,本研究仍存在一些不足之处,如A C C P 发病非常罕见,收集到的样本量较少,导致纹理分析的深度不够㊂综上所述,A C C P是一种罕见的高度侵袭性的恶性肿瘤,中老年人发病率高,临床症状及肿瘤标志物均无特异性,肿瘤体积通常较大且边界清晰,内部常出现坏死囊变,肿瘤实性成分居多,强化程度低于胰腺且呈渐进性强化,可出现血管侵犯并血管内癌栓形成,但仍有部分A C C P与P D C A和S P N难以鉴别㊂C T影像直观特征分析结合纹理特征分析可以为A C C P诊断及鉴别诊断提供新的可能,可为临床诊断提供更好的辅助作用,后续还需要加大样本量进行更深入的分析研究㊂作者声明:徐江㊁张传玉㊁王刚参与了研究设计;徐江㊁王刚㊁张传玉参与了论文的写作和修改㊂所有作者均阅读并同意发表该论文,且均声明不存在利益冲突㊂[参考文献][1]R AMA NSP,H R U B A NR H,C AM E R O NJ L,e t a l.A c i n a rc e l l c a r c i n o m ao ft h e p a n c r e a s:C o m p u t e dt o m o g r a p h y f e a-t u r e s:As t u d y o f15p a t i e n t s[J].A b d o mI m a g i n g,2013,38(1):137-143.[2]S C HM I D TC M,MA T O S JM,B E N T R E M DJ,e t a l.A c i n a rc e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s i n t h eU n i t e dS t a t e s:P r o g n o s t i cf a c t o r s a n dc o m p a r i s o nt od 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医学影像处理中的特征提取算法使用技巧
医学影像处理中的特征提取算法使用技巧在医学领域，影像处理扮演着重要的角色，它可以帮助医生诊断和治疗疾病。
而在影像处理的过程中，特征提取是一个至关重要的步骤。
特征提取算法可以从医学影像中提取出关键的特征信息，以便医生进行更准确的诊断。
本文将介绍医学影像处理中一些常用的特征提取算法，以及使用这些算法的技巧。
1. 医学影像特征提取算法简介在医学影像处理中，特征提取算法的目的是从图像中提取出有价值的特征信息，这些特征信息可以帮助医生诊断和治疗疾病。
常见的医学影像特征包括形状、纹理、灰度等。
特征提取算法可以对这些特征进行准确而快速的提取。
2. 常用的医学影像特征提取算法（1）图像滤波图像滤波是一种常用的特征提取方法，通过在图像上应用特定的滤波器，可以增强或提取出一些特定的特征。
常见的图像滤波器有高斯滤波器、拉普拉斯滤波器等。
（2）边缘检测边缘检测是常用的特征提取算法，它可以提取出图像中物体的边缘信息。
常见的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以通过检测图像中的亮度变化来提取出边缘信息。
（3）纹理分析纹理分析是一种常用的特征提取算法，它可以提取出图像中物体的纹理信息。
常见的纹理分析算法有灰度共生矩阵（GLCM）、高频滤波器等。
这些算法可以通过分析像素之间的关系来提取出纹理信息。
（4）形状分析形状分析是一种常用的特征提取算法，它可以提取出物体的形状信息。
常见的形状分析算法有边界跟踪、边界匹配等。
这些算法可以通过分析物体的轮廓来提取出形状信息。
3. 医学影像特征提取算法使用技巧（1）选择合适的特征提取算法在医学影像处理中，选择合适的特征提取算法非常重要。
不同的算法适用于不同的场景和任务。
在选择算法时，应考虑到处理的图像类型、特征类型以及所需的计算速度等因素。
（2）优化算法参数特征提取算法通常有一些可调节的参数，通过调节这些参数可以优化算法的性能。
在使用特征提取算法时，应尝试不同的参数组合，并通过评估指标来选择最佳的参数。
图像纹理特征总体描述
图像纹理特征总体简述纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。
纹理具有三大标志：∙某种局部序列性不断重复；∙非随机排列；∙纹理区域内大致为均匀的统一体；不同于灰度、颜色等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。
另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。
纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。
但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。
与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。
但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。
例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。
由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。
一. 纹理特征的特点∙优点：∙包含多个像素点的区域中进行统计计算；∙常具有旋转不变性；∙对于噪声有较强的抵抗能力；∙缺点：∙当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差；∙有可能受到光照、反射情况的影响；∙从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理；二. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所示：纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。
然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：∙窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。
观察窗口取的越大，能检测出同一性的能力愈强；反之，能力愈弱；∙窗口设定小：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同一性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗口取得小一点；这种情况下，会出现困难是：窗口太小，则会在同一种纹理内部出现误分割；而分析窗太大，则会在纹理边界区域出现许多误分割。
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨
遥感影像处理中的纹理分析方法探讨遥感影像处理是一项重要的技术，可以提供大量的地理信息，用于环境监测、资源管理和城市规划等领域。
在遥感影像处理中，纹理分析方法是一种常用的技术，可以提取图像中的纹理信息，帮助我们理解和描述地物的特征。
本文将探讨一些常见的纹理分析方法，并介绍它们在遥感影像处理中的应用。
首先，我们来介绍一种常见的纹理分析方法——灰度共生矩阵（Gray LevelCo-occurrence Matrix，GLCM）。
灰度共生矩阵可以用来描述图像中不同像素对之间的灰度变化关系，从而提取纹理信息。
它基于一个假设，即相同纹理的像素对在图像中的分布应具有一定的统计规律。
通过计算灰度共生矩阵中的各种统计特征，如对比度、相关度、能量和熵等，可以得到图像的纹理特征。
灰度共生矩阵在遥感影像处理中有广泛的应用。
例如，在土地利用分类中，可以利用灰度共生矩阵提取不同土地类型的纹理特征，从而进行分类分析。
此外，灰度共生矩阵还可以用来检测图像中的纹理边界，帮助我们识别建筑物、道路等地物。
另一种常见的纹理分析方法是小波变换。
小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带图像，从而提取图像的纹理信息。
小波变换的特点是可以捕捉到图像的局部特征，对于纹理边界和纹理的细节描述具有较好的效果。
小波变换在遥感影像处理中也有广泛的应用。
例如，在地表覆盖变化检测中，可以利用小波变换提取图像的纹理特征，从而识别出不同时间段的遥感影像中地物的变化情况。
此外，小波变换还可以用于地物提取、遥感图像的增强等方面。
除了上述方法外，还有一些其他的纹理分析方法也值得关注。
例如，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种基于像素之间灰度差异的纹理分析方法。
LBP可以用来描述图像中不同像素点的灰度分布模式，从而提取纹理特征。
在遥感影像处理中，LBP可以应用于图像分类、目标检测等方面。
总结起来，纹理分析方法在遥感影像处理中起着重要的作用。
纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）
纹理特征分析的灰度共⽣矩阵（GLCM）纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。
纹理分析在遥感图像、X射线照⽚、细胞图像判读和处理⽅⾯有⼴泛的应⽤。
关于纹理，还没有⼀个统⼀的数学模型。
它起源于表征纺织品表⾯性质的纹理概念，可以⽤来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照⽚中的肺纹理、⾎管纹理、航天(或航空)地形照⽚中的岩性纹理等。
图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（⾊调基元）的重复排列。
因此描述⼀种纹理包括确定组成纹理的⾊调基元和确定⾊调基元间的相互关系。
纹理是⼀种区域特性，因此与区域的⼤⼩和形状有关。
两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发⽣显著改变来确定。
纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是、和分类识别的重要⼿段。
对于空间域图像或变换域图像（见），可以⽤统计和结构两种⽅法进⾏纹理分析。
统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，⽤这些特征或同时结合其他⾮纹理特征对图像中的区域（⽽不是单个像素）进⾏分类。
图像局部区域的⾃相关函数、灰度共⽣矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常⽤的数字纹理特征。
如灰度共⽣矩阵⽤灰度的空间分布表征纹理。
由于粗纹理的灰度分布随距离的变化⽐细纹理缓慢得多，因此⼆者有完全不同的灰度共⽣矩阵。
结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。
基元可以是⼀个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。
基元的排列规则常⽤来描述。
英⽂名称 Texture Analysis;学术解释 指通过⼀定的图像处理技术提取出纹理特征参数,从⽽获得纹理的定量或定性描述的处理过程.纹理分析⽅法按其性质⽽⾔,可分为两⼤类:统计分析⽅法和结构分析⽅法学术定义 纹理是⼀种普遍存在的视觉现象，⽬前对于纹理的精确定义还未形成统⼀认识，多根据应⽤需要做出不同定义． 定义1 按⼀定规则对元素（elements）或基元（primitives）进⾏排列所形成的重复模式. 定义2 如果图像函数的⼀组局部属性是恒定的，或者是缓变的，或者是近似周期性的，则图象中的对应区域具有恒定的纹理．作⽤分析 对这种表⾯纹理的研究称为纹理分析.它在计算机视觉领域有着重要的应⽤. 在机械⼯程中对机械零件加⼯表⾯的这种凹凸不平性开展研究同样具有重要的实践意义。
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此外，为了研究灰度直方图的相似性，可以比较两种 纹理区域直方图的一些特征，例如：灰度均值、灰度 方差、歪斜度、陡峭度和能量；或比较累积直方图分 布的最大偏差或总偏差
max|H1(g) – H2(g)|
g
最大偏差 总偏差
∑ |H1(g) – H2(g)|
g
对于纹理图像，可从图像求出 边缘或者灰度极大、极小点等 二维局部特征，并利用他们分 布的统计性质进行分析。最好 先对图像微分从而求得边缘， 然后求关于边缘强度和方向的 直方图，并把这些直方图和灰 度直方图组合，作为纹理特征。
Laws深入研究了滤波模板的特点。首先定义了一个维滤波 模板，然后通过卷积形成系列一维、二维滤波模板，用于 检测和度量纹理的结构信息。他选定的三组一维滤波模板 如下图所示
1 × 3模板是构成更大模板的基础，每一个 1×5模板可以由1 ×3模板的卷积产生。1 ×7 模板可以有1 ×3与1 ×5模板卷积产生。模板 转置和模板相乘可生成二维滤波模板。由滤波 模板与图像卷积可以检测不同的纹理能量信息。
Laws纹理能量测量法
若依据单个像素及其领域的灰度或者 某种属性分布去做纹理测量，其方法 称为一阶统计分析方法。 根据一对像素灰度组合分布作纹理测 量的方法，称为二阶统计分析方法。 一阶比二阶简单， 而且正确率更高
一阶统计分析的经典方法----Laws纹理 能量测量法
基本思想：设置两个窗口，一个是微窗口， 可为3 × 3、5 ×5、7 ×7，常取5 ×5 用来测量以像素为中心的小区域的灰度的 不规则性，以形成属性，称为微窗口滤波， 另一个为宏窗口，为15 ×15或者32 ×32， 用来在更大的窗口上求属性的一阶统计量 （常为均值和标准偏差），称为能量变换。 整个纹理分析过程如图所示
纹理区域：以 纹理特性为主 导的区域，常 称为纹理区域
一般而言，纹理的规律可能是确定性的，也可能是随机性的， 因此纹理可分为确定性纹理和随机性纹理。
根据纹理变化出现的不同尺度范围
若图像中灰度（或 其他量）在小范围 内相当不平稳、不 规则，这种纹理就 称为微纹理
若图像中有明显的 单元结构，整个图 像的纹理是由这些 结构单元按一定规 律形成的，这种纹 理称为宏纹理
为了定量地描述纹理，需要研究纹理本身可能具有的 特征。纹理分析方法大致分为两大类
统计分析法
统计分析法占 主导
结构分析法
从图像属性的统 计分析出发，对 纹理进行分析
先找出纹理基元， 然后从结构组成 上探索纹理的规 律
纹理区域的分析方法—直方图分析法
以灰度直方图特征，作为纹理区域的特征。灰度直方图形状特征有:
第九章 影像纹理分析
思考题：什么是纹理？你能举出例子吗？
请 大 家 思 考
纹理是图像中一个重要而又难以描述 的特征，至今还没有
人工纹理
有些图像在局部区域呈现不规则性，而在整体上表现出某种规律性
纹理特性：习惯上，把局部 不规则而宏观有规律的特性 称之为纹理特性
纹理图像：以 纹理特性为主 导的图像，常 称为纹理图像
以1 × 5模板为基础，模板转置和模板相乘可获得25 个5×5模板。其中最有用的是5 ×5零和模板，即
其中4个有最强性能的模板是：
水平边缘
高频点
V形状
垂直边缘
Laws将Brodatz的8种纹理图像拼在一起，对该图像作 纹理能量测量，将每个像素指定为8个可能类中的一 个，正确率达87%。
Laws纹理分析方法简单、有效。但是所提供的模板较少，尚未更多地 给出其变化性质，因此，应用受到一定的限制。