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目的 探讨灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵统计学纹理特征在CT图像上甲状腺结节良恶性鉴别的可行性.方法 回顾性收集甲状腺结节经手术病理证实的CT图像134例,手动提取含结节的单侧甲状腺感兴趣区(region of interest,ROI).计算ROI的统计学纹理特征并归一化到[0,1],支持向量机作为分类器,并结合留一交叉验证法来评价实验效果.结果 统计学纹理特征在甲状腺结节良恶性鉴别中的准确率为0.76,敏感度0.60,特异性0.86和受试者操作曲线下面积为0.81.结论 基于灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的统计法纹理特征,在甲状腺CT图像上对于结节的良恶性鉴别具有较好的分类效果.

作者:彭文献;刘晨彬;夏顺仁;陈益红;刘蕊

来源:航天医学与医学工程 2017 年 30卷 4期

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作者:
彭文献;刘晨彬;夏顺仁;陈益红;刘蕊
来源:
航天医学与医学工程 2017 年 30卷 4期
标签:
甲状腺结节 灰度共生矩阵 纹理特征 支持向量机 thyroid nodules gray level co-occurrence matrix texture feature support vector machine
目的 探讨灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵统计学纹理特征在CT图像上甲状腺结节良恶性鉴别的可行性.方法 回顾性收集甲状腺结节经手术病理证实的CT图像134例,手动提取含结节的单侧甲状腺感兴趣区(region of interest,ROI).计算ROI的统计学纹理特征并归一化到[0,1],支持向量机作为分类器,并结合留一交叉验证法来评价实验效果.结果 统计学纹理特征在甲状腺结节良恶性鉴别中的准确率为0.76,敏感度0.60,特异性0.86和受试者操作曲线下面积为0.81.结论 基于灰度共生矩阵和灰度梯度共生矩阵的统计法纹理特征,在甲状腺CT图像上对于结节的良恶性鉴别具有较好的分类效果.