CT三维密度直方图结合纹理构架提取分析对肺结节的定量研究

Three dimensional density distribution histogram is a graphical analysis to analyze the comprehensive all voxel density information with volume image in lung nodules. CT image texture extraction and framework analysis is described by different algorithms to quantify the spatial information of the image, in order to identify benign and malignant pulmonary nodules when it it is difficult to qualitative, to make curative effect evaluation, and to forecast the prognosis of lung cancer. There is little research at home and abroad combing the density histogram texture extraction to do a quantitative analysis of pulmonary nodules in CT images. Our previous studies on 1000 cases of pulmonary nodules in three-dimensional density histogram and image texture research, preliminary results show that the parameters have predictive value for judging the pathological grade. This project aims to develop interactive image processing operating system, witch can draw three-dimensional distribution density histogram of nodules, and use gray co-occurrence matrix method to judge the image texture roughness and direction from direction, interval, changes in the rate of comprehensive information, contrast, image smooth sliding, gray average degree and texture sharpness index thyroid nodules in qualitative and quantitative diagnosis, combining traditional and quantitative image analysis , and to establish pulmonary nodules in three-dimensional density histogram and CT texture feature database, explore the new mode of imaging diagnosis of pulmonary nodules.

三维密度分布直方图是容积图像结合密度值图形化分析以全面的分析结节内所有的体素信息；CT图像纹理构架提取分析是用不同算法对图像中的空间信息进行定量描述，以此鉴别难定性肺结节的良恶性、预测肺癌预后、评价疗效。结合密度直方图纹理提取的肺结节CT图像量化分析在国内外研究甚少。我们前期对1000多例肺结节三维密度直方图以及图像纹理的探索，初步结果表明其中多种参数对判断其病理分级具有预测价值。本项目拟开发图像处理交互操作系统，绘制结节的三维密度分布直方图，并用灰度共生矩阵法，从方向、间隔、变化幅度的综合信息判断图像纹理的粗糙程度和重复方向，对比度、图像顺滑程度、灰度平均度、纹理清晰度等指标对结节进行定量定性诊断研究，传统影像与定量分析相结合，建立肺结节三维密度直方图以及CT纹理特征数据库，探索肺结节影像诊断的新模式。

针对“CT三维密度直方图结合纹理结构提取分析对肺结节的定量测量”研究项目我们做了三方面的研究，包括对纯磨玻璃密度结节的三种不同测量测量方法的比较研究和三维定量分析。基于LIDC/IDRI 数据库的计算机辅助检测系统应用价值的研究。计算机图像纹理特征分析对肺部纯磨玻璃结.节侵袭性的诊断价值的研究。（1）探讨结节三维定量分析对表现为纯磨玻璃结节的早期肺腺癌病理分级的预测价值。探讨比较对于纯磨玻璃结节，常规医生单层面测量、计算机自动分割测量以及医生手动逐层勾勒测量的差异，评价计算机自动结节分割的临床适用性。（2）使用一个世界公共医学影像图像数据库信息，探讨研究计算机辅助检测软件对帮助影像医生阅片、提高肺结节检出率的临床应用价值。（3）通过回顾性分析探究 CT 图像纹理分析对肺部纯磨玻璃结节（Pure ground glass nodule pGGN） 中侵袭性肺癌的鉴别诊断价值。结果：1.前病变与浸润病变之间结节大小参数、平均 CT 值、 50%、 75%、 95%、98%位数 CT 值、最大 CT 值存在显著统计学差异（P<0.01），最大 CT 值 （OR=1.005,95% CI 1.004~1.010, P=0.001）和最大横截面长径(OR=1.143,95% CI 1.027~1.273, P=0.015) 是 pGGN 为浸润性病变的独立预测因素，研究表明，对 CT 表现为纯磨玻璃结节的早期肺癌进行三维定量分析，得到 pGGN 的大小参数、质量、最大 CT 值，对 pGGN 的病理分级具有预测作用。2、结节的手动测量长径可代替精确三维测量长径；结节计算机自动测量可大致评估pGGN 结节长径、体积；结节手动测量平均 CT 值、结节计算机自动测量平均 CT值较精确测量偏大，pGGN 结节的 CT 值的准确测量目前需用逐层勾勒的测量方法。3、本研究基于了LIDC/IDRI数据库的图像数据及标识数据，表明了新型的CADe软件有效帮助了低年资医生提高了肺结节的发现率，保持了较低的假阳性率。4. 肺部纯磨玻璃结节的图像纹理分析结果表示质量和逆差矩是鉴别表现侵袭性肺癌的独立性指标，联合应用可起到更佳的鉴别效果。运用图像纹理分析能够较为准确的鉴别表现为肺部纯磨玻璃结节的侵袭性肺癌。

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