基于DCE图像优化胶质瘤自动分级纹理模型

• 作者: 南海燕 崔光彬 张欣 杨洋 王文 颜林枫
• 来源期刊: 磁共振成像
• 学科: 医学
• 关键词: 纹理模型 灰阶 支持向量机 动态对比增强 磁共振成像 神经胶质瘤
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 脑胶质瘤专题
• 页码范围: 737-741
• 页数: 5页
• 分类号: R445.2|R739.41
• 字数: 4154字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2018.10.004

摘要

目的 探讨不同纹理模型和灰阶对基于动态对比增强磁共振图像(dynamic contrast enhancement magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的支持向量机的胶质瘤自动分级影响.材料与方法 收集经磁共振扫描且经病理证实为胶质瘤Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ级的患者共117例,计算DCE-MRI图像血流动力学参数(NordicICE 4.0),利用不同纹理模型和灰阶提取参数图肿瘤区域相应纹理特征.支持向量机递归特征消除算法选择特征后,输入线性SVM对胶质瘤级别进行分类并使用留一法交叉验证.分类结果使用Graphpad Prism 6统计软件分析.结果 灰阶对分类效能的影响差异无统计学意义(P=0.1589),纹理模型对分类效能的影响差异存在统计学意义(P<0.0001).在使用灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)提取纹理特征并且灰阶为32和256时,分别选取前22个和前17个特征所得分类正确率最高(正确率=0.79).结论 基于DCE图像纹理对支持向量机胶质瘤分级中,纹理模型GLCM结合特征选择是胶质瘤分级的最优方案,并推荐在后期研究中使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文	空军军医大学唐都医院放射诊断科	9	12	2.0	3.0
2	南海燕	空军军医大学唐都医院放射诊断科	5	11	2.0	3.0
3	颜林枫	空军军医大学唐都医院放射诊断科	4	6	2.0	2.0
4	张欣	空军军医大学唐都医院放射诊断科	8	12	3.0	3.0
5	杨洋	空军军医大学唐都医院放射诊断科	5	4	1.0	2.0
6	崔光彬	空军军医大学唐都医院放射诊断科	12	17	3.0	3.0