基于肺部PET/CT图像不同纹理特征的K最近邻分类器

• 作者: 冯巍 崔春蕾 梁志刚 田思佳 郭秀花 马圆
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: K-最近邻分类器 肺癌 纹理特征 PET/CT
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 57-61,85
• 页数: 6页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2018.01.009

摘要

目的 对PET/CT图像高维纹理参数进行降维,基于不同纹理参数建立肺结节良恶性的K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类器,探究最佳建模方法 ,提高分类的准确率.方法采用回顾性研究的方式,收集52例首都医科大学宣武医院核医学科肺结节患者的PET/CT图像,对图像的感兴趣区域基于Contourlet变换提取灰度共生矩阵的纹理参数.对肺结节PET/CT图像的纹理参数首先采用单因素分析的方法,根据ROC曲线下面积筛选纹理参数,再对其进行主成分分析提取主要成分.基于主成分、根据ROC曲线筛选的纹理及原始纹理分别采用K最近邻分类算法建立肺结节良恶性的分类器,通过正确率、灵敏度、特异度、阳性预测值(positive predictive value,PPV)、阴性预测值(negative predictive value,NPV)、ROC曲线下面积(area under curve,AUC)这些指标评价分类效果.结果 PET/CT图像共提取1344个原始纹理参数,经单因素分析后筛选出89个纹理参数,对筛选后的纹理共提取11个主成分.基于主成分、筛选纹理、原始纹理的分类模型正确率分别为0.614、0.579、0.263;AUC分别为0.645、0.610、0.515.结论 在主成分纹理、单因素分析筛选的纹理、原始纹理中,基于主成分纹理建立K最近邻分类器的效果最好.