计算机辅助诊断技术中图像纹理研究的主要方法及其应用

• 作者: 刘春 杨韬 汤乐民 王娟
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 计算机辅助诊断 医学图像 纹理研究 图像分析 应用
• 年，卷（期）: 2009,（39）
• 所属期刊栏目: 综述与专论
• 页码范围: 7721-7727
• 页数: 7页
• 分类号: R318
• 字数: 9697字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2009.39.027

摘要

目的:综合分析目前图像纹理研究的主要方法以及在医学图像分析中的应用.资料来源:英文文献的检索时间为1983/2009;中文文献的检索时间为2004/2009.以"medical image,texture research,image analysis,application" 检索英文文献;"医学图像,纹理研究,图像分析,应用"检索中文文献.检索数据库包括PubMed数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrezl),ScienceDirecr数据库(http://www.sciencedirect.comn及中国知网数据库(http://www.cnki.net/. 资料选择:纳入具有原创性的研究论文,及观点明确、资料充分、结论可靠的综述文章,排除重复性研究及与课题相关性较弱的文献.结局评价指标:初检得到104篇文献,包括中文10篇,英文94篇.阅读标题和摘要进行初筛,排除研究目的与课题相关性较弱的33篇,重复性研究18篇,保留53篇中英文文献进一步分析.结果:常用的纹理分析方法包括结构法、统计法、基于模型和基于变换的方法.结构法从纹理的基元形态及其分布规则视角分析规则纹理;统计法主要针对平滑度和粗糙度的纹理特征分析;基于模型的方法以构建图像模型为基础,它不仅可被用于描述纹理,而且还能用于合成纹理;基于变换的方法利用变换域信号处理方法分析纹理的数字特征.纹理研究在医学图像分析中发挥着重要作用,受到广泛关注.结论:由于医学图像及其纹理的特殊性和复杂性,不是所有的纹理测度都能用于医学图像分析.医学图像纹理研究的发展方向之一是如何整合和发挥不同方法的优势,充分提取纹理特征,更准确地表征医学图像纹理及其改变与病理状态的关系,使之成为计算机辅助诊断算法的重要组成部分.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春	南通大学医学院影像工程学教研室	51	271	8.0	14.0
2	王娟	南通大学医学院影像工程学教研室	49	150	7.0	9.0
3	汤乐民	南通大学医学院影像工程学教研室	45	133	6.0	8.0
4	杨韬	南通大学医学院影像工程学教研室	7	31	3.0	5.0