基于CT图像统计纹理特征的甲状腺结节识别技术

摘要：

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.

关键词：甲状腺结节、灰度共生矩阵、纹理特征、支持向量机

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分类号：R814.42(放射医学)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFC1306600;浙江省卫计委科研项目2015115991;浙江省教育厅科研项目Y201636958

在线出版日期：2017-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：258-262