目的:研究骨肉瘤影像诊断的数字化特征指标.方法:对71例正常骨和70例骨肉瘤CR图像,按病变区域分为骨端和骨干两部分,运用Db4小波和Sym4小波两种小波变换方法,提取出目标区域的纹理特征,并通过统计学方法筛选出特征子集,采用支持向量机的方法构建骨肉瘤CR图像的计算机分类模型,并对模型进行正确性、敏感性和特异性的验证分析.结果:分类模型的正确性、敏感性和特异性的验证结果表明,对骨端骨肉瘤,Sym4小波的识别正确率为93.44％,对骨干骨肉瘤,Db4小波的识别正确率为96.25％.结论:小波变换法所提取的纹理特征对识别正常骨和骨肉瘤影像有较好的意义,有助于在计算机辅助诊断中构建骨肉瘤的数字化诊断标准.
作者：胡珊；张俊杰；徐超；刘燕
来源：中国数字医学 2014 年 9卷 6期
