刘燕,管炜桥,董俊斌,李超峰.基于灰度共生矩阵的骨肉瘤图像分析[J].中国医学影像技术,2009,25(8):1492~1495
基于灰度共生矩阵的骨肉瘤图像分析
Osseous tumors imaging analysis based on the gray level co-occurrence matrix
投稿时间:2009-01-22  修订日期:2009-03-30
DOI:
中文关键词:  骨肿瘤  数字特征  灰度共生矩阵
英文关键词:Osseous neoplasms  Digital characteristics  Grey level co-occurrence matrix
基金项目:广东省科技计划项目基金(2004B30601002)。
作者单位E-mail
刘燕 中山大学中山医学院计算机中心,广东 广州 510080 lyan@mail.sysu.edu.cn 
管炜桥 中山大学中山医学院计算机中心,广东 广州 510080  
董俊斌 中山大学中山医学院计算机中心,广东 广州 510080  
李超峰 中山大学中山医学院计算机中心,广东 广州 510080  
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中文摘要:
       目的 寻求骨肉瘤影像诊断的数字化特征指标。方法 通过探讨利用基于灰度共生矩阵的图像纹理分析方法,对骨肉瘤影像的病变骨质区、正常骨质区、软组织区分别提取对比度、逆差矩、能量、熵和相关性5种特征值,进行数字特征分析。结果 经过统计分析,病变骨区域、正常骨区域以及软组织区域三者之间的每一种特征值差异均有统计学意义。结论 数字特征的提取对识别病变和正常组织有意义。
英文摘要:
      Objective To seek the digital characteristics for osseous tumor image diagnosis. Methods The contrast, homogeneity, energy, entropy and correlation were fetched from pathologically changed osseous region, normal osseous region and parenchyma region of the X-ray images with imge texture analysis methods based on the grey level co-occurrence matrix in 15 patients with osseous tumor. Results Significant differences of characteristics were detected among pathologically changed osseous area, normal osseous area and parenchyma area of the osseous tumor. Conclusion Digital characteristics fetched from image are significant for recognizing pathologically changed osseous and normal osseous.
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