基于光学相干层析技术的甲状腺乳头状癌图像识别

作者：李增鸣; 赵潮; 张旭; 毛伟征; 赵航; 史晓凤; 马君

来源：激光与光电子学进展, 2022, 1-12.

• 光学相干层析
• 甲状腺
• 纹理特征
• 支持向量机

光学相干层析（OCT）技术作为一种实时、无创的高分辨率成像手段，能够通过使用特征提取算法获得丰富的图像信息，为疾病的客观诊断提供依据。本研究利用OCT技术对17例甲状腺正常与乳头状癌组织进行成像。针对甲状腺组织图像特点，使用灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图（GH）、中心对称自相关（CSAC）和laws纹理测度（LM）四种算法提取图像特征值，并结合支持向量机算法定量地评估了不同特征组合的识别性能。结果显示，GLCM-GH-LM组合性能最优，能够从多个方面获得图像的纹理和灰度特征信息，灵敏度、特异性和准确度分别高达96.3%、92.2%和94.3%。研究表明，基于特征提取和机器学习算法对甲状腺乳头状癌OCT图像进行量化分析及识别，不仅可以提供实时的监测图像，还对于甲状腺恶性肿瘤临床诊断具有重要的参考价值。

• 单位
  青岛市市立医院; 中国海洋大学