MR图像纹理特征融合诊断前列腺癌

作者：韩勇森; 韩宝三; 孙京文; 宋成利; 闫士举^*

来源：中国医学影像技术, 2019, 35(05): 769-773.

DOI：10.13929/j.1003-3289.201810026

• 前列腺肿瘤
• 自适应阈值
• 局部三元模式
• 磁共振成像
• 纹理特征

目的探讨三维空间自适应局部三元模式(LTP)纹理特征、常规纹理特征以及灰度统计特征融合用于诊断前列腺癌的价值。方法从MRI中分割出前列腺外周带,提取自适应LTP融合纹理特征纹理特征、常规纹理特征和灰度统计特征,采用Adaboost算法分别获得每个特征族群以及3个族群特征融合的模型,计算对前列腺癌的诊断效能。结果三维空间自适应LTP融合纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.79±0.04,敏感度为78.31%(65/83),特异度为80.81%(80/99),准确率为79.67%(145/182);常规纹理特征诊断前列腺癌的AUC为0.71±0.04,敏感度为72.29%(60/83),特异度为81.82%(81/99),准确率为77.47%(141/182);灰度统计特征诊断前列腺癌的AUC为0.80±0.04,敏感度为78.31%(65/83),特异度为82.83%(82/99),准确率80.77%(147/182);融合特征诊断前列腺癌的AUC为0.87±0.04,敏感度为86.75%(72/83),特异度为88.89%(88/99),准确率为87.91%(160/182)。结论通过融合局部三元模式特征、常规纹理特征、灰度统计特征,可有效提高诊断前列腺癌的效能。

• 单位
  上海交通大学医学院附属新华医院; 上海理工大学