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目的:探索肺癌图像的纹理分形维数特征.材料与方法:选取得到病理证实的180例病变组织(良性或恶性),在小扫描野高分辨率条件下获取CT图像电子数据,应用盒维数方法计算病变组织纹理的分维数值.结果:良性病变组织分维数值大约在2.35左右,恶性病变其分维数值在2.50以上.结论:分维数值从某种意义上揭示了组织的纹理特征信息,有望通过CT图像的纹理分形维数的分析对肺癌的诊断提供依据.

作者:汪家旺;于立燕;王德杭;俞同福;舒华忠;张廉良

来源:中国医学物理学杂志 2005 年 22卷 1期

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作者:
汪家旺;于立燕;王德杭;俞同福;舒华忠;张廉良
来源:
中国医学物理学杂志 2005 年 22卷 1期
标签:
分形维数 肺癌 纹理特征
目的:探索肺癌图像的纹理分形维数特征.材料与方法:选取得到病理证实的180例病变组织(良性或恶性),在小扫描野高分辨率条件下获取CT图像电子数据,应用盒维数方法计算病变组织纹理的分维数值.结果:良性病变组织分维数值大约在2.35左右,恶性病变其分维数值在2.50以上.结论:分维数值从某种意义上揭示了组织的纹理特征信息,有望通过CT图像的纹理分形维数的分析对肺癌的诊断提供依据.