计算机光盘软件与应用

期刊导读

计算机辅助图像特征在磨玻璃结节早期肺癌诊断

来源:计算机光盘软件与应用 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2021-03-01

肺癌属于恶性肿瘤,给人类生命安全带来了严重威胁,临床比较常见多灶性肺腺癌,表现形式以磨玻璃结节为主,其病理性质有良恶性之分,其中良性表现为纤维化以及局部炎症,而恶性表现为癌前病变,比如非典型腺瘤样增生、微浸润性腺癌、原位癌,另外,浸润性腺癌可视为浸润前病变[1]。根据磨玻璃结节性质、密度,又有混合磨玻璃结节、纯磨玻璃结节之分[2]。近些年来,CT 技术不断更新、完善,在诊断肺结节方面,应用价值越来越高,与此同时,计算机结合影像学技术的广泛应用,进一步提高了临床确诊率,尤其是图像纹理特征分析技术,越来越备受临床青睐[3]。故而本文特此研究分析了计算机辅助CT 图像特征的诊断价值,希望能够为临床有效诊断肺癌提供指导。

1 资料与方法

1.1 一般资料

本文60 例纯磨玻璃结节早期肺癌患者(纯磨玻璃结节66 个)纳入于2017 年1 月—2018 年12 月。经病理活检确诊。排除严重器质性疾病、精神异常、临床资料不全、其他恶性肿瘤的患者。其中包括34 例男性和26 例女性,年龄23 ~74 岁,均龄(50.)岁。通过计算机系统软件自动分隔纯磨玻璃结节,获得60 个有效的肺结节图像特征,其中18 例微浸润性质腺癌、21 例浸润性腺癌纳入侵袭组(n=39),5 例非典型腺瘤样增生、16 例原位腺癌纳入侵袭前组(n=21)。

1.2 方法

向上举双臂,保持卧位,选择CT 扫描仪器,电流100mAs、电压100kV,层厚重建1mm,扫描层厚8mm,螺距调整为0.6。纯磨玻璃结节评判标准:通过分辨率较高的CT 肺窗观察,发现局部组织模糊、密度略微升高影。而后通过计算机系统软件对肺结节自动识别、检测,然后详细记录纯磨玻璃结节图像特征。最后安排经验丰富的2 名影像学医师共同阅片,遇到分歧时,协商认定。

1.3 观察指标

CT 图像纹理特征参数主要包括二阶灰度共生矩阵参数,比如对比度、能量、自相关、逆差矩、熵;一阶纹理特征参数包括标准偏移、平均密度、偏度以及峰度;容积纹理特征参数包括体积、质量、最大有效长径、表面积。

1.4 数据统计处理

汇总并分析观察主体的研究数据,并利用SPSS22.0软件对研究数据进行统计。用均数±标准差(±s)表达正态分布的计量资料并用t检验,当P值<0.05 时,说明差异有统计学意义。

2 结果

侵袭前组体积、质量、最大有效长径、表面积、标准偏移、平均密度、对比度、逆差矩低于侵袭组,而能量高于侵袭组(P<0.05)。其他特征参数无差异(P>0.05)。详情见表1。

表1 侵袭组与侵袭前组CT 图像纹理特征参数对比CT 图像纹理特征参数 侵袭组(39 例) 侵袭前组(21 例) t 值 P 值二阶灰度共生矩阵参数对比度 240. 169. 14.337 0.000能量 0. 0. 2.180 0.026自相关 0. 0. 0.107 0.468逆差矩 45. 18. 20.996 0.000熵34. 22. 1.665 0.093一阶纹理特征参数标准偏移(HU) 140. 72. 16.115 0.000平均密度(HU) -549. -640. 6.814 0.000偏度 0. 0. 0.517 0.239峰度 3. 3. 0.688 0.443容积纹理特征参数体积(mm3) 1185. 688. 13.040 0.000质量(mg) 676. 150. 43.016 0.000最大有效长径(mm) 12. 9. 4.709 0.000表面积(mm2) 570. 277. 28.279 0.000

3 讨论

由于微浸润性质腺癌、浸润性腺癌、非典型腺瘤样增生、原位腺癌的征象表现或重叠高度一致,导致临床鉴别诊断十分困难,为了患者有效治疗,必须探索一种更加高效的诊断方法及时作出准确判断[4]。临床影像学技术中,图像纹理特征分析法应用十分广泛,能够与磁共振、B 超以及CT结合,进而有效鉴别肿瘤良恶性、侵袭性,在显示病灶代谢特点以及病灶形态等方面,图像清晰,故而临床准确率较高,同时还可以有效预测患者预后,以便于临床有效诊治[5]。本文通过对照分析,侵袭组与侵袭前组的容积纹理特征参数、部分一阶纹理特征参数与二阶恢度共生矩阵参数差异显著(P<0.05)。提示计算机辅助CT 图像特征有助于临床准确检测肺结节。但需提及的是,临床诊断期间,应当不断要求阅片者深入掌握影像特征,以免出现误诊或者是漏诊情况。

[1]徐庆,邓凡,潘海松.CT 用于磨玻璃结节样多灶性肺腺癌诊断中的价值分析[J].中外医学研究,2020,18(04):60-61.

[2]何萍.浅析早期肺癌患者肺部CT 图像中磨玻璃样结节的特征[J].当代医药论丛,2019,17(15):179-180.

[3]王鹤,张晓春,苏彤,等.磨玻璃结节性肺癌的CT 特征分析[J].宁夏医科大学学报,2019,41(02):161-165.