影像纹理分析

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遥感影像纹理分析方法综述与展望

遥感影像纹理分析方法综述与展望遥感影像纹理分析是指利用遥感影像数据进行纹理特征提取和分析的方法，通过对影像中的纹理特征进行提取和分析，可以揭示地物的空间信息和场景的地貌特征，对土地利用分类、地质勘察、环境监测等领域具有重要的应用价值。

本文将对遥感影像纹理分析的方法进行综述和展望。

一、遥感影像纹理特征的提取方法1.统计纹理分析法：通过对影像中像元灰度值的一维或二维统计分布进行分析，提取纹理特征。

常用的统计纹理分析方法有灰度共生矩阵（GLCM）、灰度平均值方差、灰度直方图等。

这些方法简单易行，适用于各种遥感影像类型。

2.频域纹理分析法：将影像从空域转换到频域，通过分析频谱分布来提取纹理特征。

常用的频域纹理分析方法有傅里叶变换、小波变换等。

这些方法能够较好地反映纹理的频域特征，适用于特定类型的遥感影像。

3.结构纹理分析法：通过分析影像中物体的结构特征，提取纹理信息。

常用的结构纹理分析方法有形态学运算、区域分割、纹理滤波等。

这些方法能够较好地捕捉影像中物体的结构信息，适用于土地利用分类等方面。

二、遥感影像纹理分析的应用1.土地利用分类：通过分析不同土地利用类型的纹理特征，可以对土地利用进行自动分类。

纹理特征可以提供关于土地利用类型、空间分布和结构特征等信息，对土地资源管理和规划具有重要的意义。

2.地质勘察：通过分析地质图像中的纹理特征，可以获取地质结构和地质演化信息。

纹理特征的提取可以帮助地质学家进行地质构造分析、岩石分类和矿产勘查等工作。

3.环境监测：通过分析遥感影像中的纹理特征，可以对环境质量进行评估和监测。

例如，通过分析水域表面的纹理特征，可以判断水质的清澈程度和水藻的分布情况。

三、遥感影像纹理分析的展望随着遥感技术的不断发展和遥感影像数据的不断增多，遥感影像纹理分析面临着以下几个方面的挑战和发展方向：1.大数据处理：随着遥感影像数据量的不断增加，如何高效地处理大规模遥感影像数据，提取出有效的纹理特征，并进行分析和应用，是一个亟待解决的问题。

图像纹理特征总体描述

图像纹理特征总体简述纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。

纹理具有三大标志：∙某种局部序列性不断重复；∙非随机排列；∙纹理区域内大致为均匀的统一体；不同于灰度、颜色等图像特征，纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。

另外，局部纹理信息不同程度上的重复性，就是全局纹理信息。

纹理特征体现全局特征的性质的同时，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。

但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。

与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算。

在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。

在检索具有粗细、疏密等方面较大差别的纹理图像时，利用纹理特征是一种有效的方法。

但当纹理之间的粗细、疏密等易于分辨的信息之间相差不大的时候，通常的纹理特征很难准确地反映出人的视觉感觉不同的纹理之间的差别。

例如，水中的倒影，光滑的金属面互相反射造成的影响等都会导致纹理的变化。

由于这些不是物体本身的特性，因而将纹理信息应用于检索时，有时这些虚假的纹理会对检索造成“误导”。

一. 纹理特征的特点∙优点：∙包含多个像素点的区域中进行统计计算；∙常具有旋转不变性；∙对于噪声有较强的抵抗能力；∙缺点：∙当图像的分辨率变化的时候，所计算出来的纹理可能会有较大偏差；∙有可能受到光照、反射情况的影响；∙从2-D图像中反映出来的纹理不一定是3-D物体表面真实的纹理；二. 纹理特征分类1. 基本说明纹理特征分类图如下所示：纹理特征的提取，一般都是通过设定一定大小的窗口，然后从中取得纹理特征。

然而窗口的选择，存在着矛盾的要求：∙窗口设定大：纹理是一个区域概念，它必须通过空间上的一致性来体现。

观察窗口取的越大，能检测出同一性的能力愈强；反之，能力愈弱；∙窗口设定小：由于不同纹理的边界对应于区域纹理同一性的跃变，因此为了准确地定位边界，要求将观察窗口取得小一点；这种情况下，会出现困难是：窗口太小，则会在同一种纹理内部出现误分割；而分析窗太大，则会在纹理边界区域出现许多误分割。

遥感影像处理中的纹理分析方法探讨

遥感影像处理中的纹理分析方法探讨遥感影像处理是一项重要的技术，可以提供大量的地理信息，用于环境监测、资源管理和城市规划等领域。

在遥感影像处理中，纹理分析方法是一种常用的技术，可以提取图像中的纹理信息，帮助我们理解和描述地物的特征。

本文将探讨一些常见的纹理分析方法，并介绍它们在遥感影像处理中的应用。

首先，我们来介绍一种常见的纹理分析方法——灰度共生矩阵（Gray LevelCo-occurrence Matrix，GLCM）。

灰度共生矩阵可以用来描述图像中不同像素对之间的灰度变化关系，从而提取纹理信息。

它基于一个假设，即相同纹理的像素对在图像中的分布应具有一定的统计规律。

通过计算灰度共生矩阵中的各种统计特征，如对比度、相关度、能量和熵等，可以得到图像的纹理特征。

灰度共生矩阵在遥感影像处理中有广泛的应用。

例如，在土地利用分类中，可以利用灰度共生矩阵提取不同土地类型的纹理特征，从而进行分类分析。

此外，灰度共生矩阵还可以用来检测图像中的纹理边界，帮助我们识别建筑物、道路等地物。

另一种常见的纹理分析方法是小波变换。

小波变换是一种时频分析方法，可以将图像分解为不同频率的子带图像，从而提取图像的纹理信息。

小波变换的特点是可以捕捉到图像的局部特征，对于纹理边界和纹理的细节描述具有较好的效果。

小波变换在遥感影像处理中也有广泛的应用。

例如，在地表覆盖变化检测中，可以利用小波变换提取图像的纹理特征，从而识别出不同时间段的遥感影像中地物的变化情况。

此外，小波变换还可以用于地物提取、遥感图像的增强等方面。

除了上述方法外，还有一些其他的纹理分析方法也值得关注。

例如，局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）是一种基于像素之间灰度差异的纹理分析方法。

LBP可以用来描述图像中不同像素点的灰度分布模式，从而提取纹理特征。

在遥感影像处理中，LBP可以应用于图像分类、目标检测等方面。

总结起来，纹理分析方法在遥感影像处理中起着重要的作用。

纹理特征分析的灰度共生矩阵（GLCM）

纹理特征分析的灰度共⽣矩阵（GLCM）纹理分析是对图像灰度（浓淡）空间分布模式的提取和分析。

纹理分析在遥感图像、X射线照⽚、细胞图像判读和处理⽅⾯有⼴泛的应⽤。

关于纹理，还没有⼀个统⼀的数学模型。

它起源于表征纺织品表⾯性质的纹理概念，可以⽤来描述任何物质组成成分的排列情况，例如医学上X 射线照⽚中的肺纹理、⾎管纹理、航天(或航空)地形照⽚中的岩性纹理等。

图像处理中的视觉纹理通常理解为某种基本模式（⾊调基元）的重复排列。

因此描述⼀种纹理包括确定组成纹理的⾊调基元和确定⾊调基元间的相互关系。

纹理是⼀种区域特性，因此与区域的⼤⼩和形状有关。

两种纹理模式之间的边界，可以通过观察纹理度量是否发⽣显著改变来确定。

纹理是物体结构的反映，分析纹理可以得到图像中物体的重要信息，是、和分类识别的重要⼿段。

对于空间域图像或变换域图像（见），可以⽤统计和结构两种⽅法进⾏纹理分析。

统计纹理分析寻找刻划纹理的数字特征，⽤这些特征或同时结合其他⾮纹理特征对图像中的区域（⽽不是单个像素）进⾏分类。

图像局部区域的⾃相关函数、灰度共⽣矩阵、灰度游程以及灰度分布的各种统计量，是常⽤的数字纹理特征。

如灰度共⽣矩阵⽤灰度的空间分布表征纹理。

由于粗纹理的灰度分布随距离的变化⽐细纹理缓慢得多，因此⼆者有完全不同的灰度共⽣矩阵。

结构纹理分析研究组成纹理的基元和它们的排列规则。

基元可以是⼀个像素的灰度、也可以是具有特定性质的连通的像素集合。

基元的排列规则常⽤来描述。

英⽂名称 Texture Analysis;学术解释指通过⼀定的图像处理技术提取出纹理特征参数,从⽽获得纹理的定量或定性描述的处理过程.纹理分析⽅法按其性质⽽⾔,可分为两⼤类:统计分析⽅法和结构分析⽅法学术定义纹理是⼀种普遍存在的视觉现象，⽬前对于纹理的精确定义还未形成统⼀认识，多根据应⽤需要做出不同定义．定义1 按⼀定规则对元素（elements）或基元（primitives）进⾏排列所形成的重复模式. 定义2 如果图像函数的⼀组局部属性是恒定的，或者是缓变的，或者是近似周期性的，则图象中的对应区域具有恒定的纹理．作⽤分析对这种表⾯纹理的研究称为纹理分析.它在计算机视觉领域有着重要的应⽤. 在机械⼯程中对机械零件加⼯表⾯的这种凹凸不平性开展研究同样具有重要的实践意义。

如何利用计算机视觉技术进行纹理分析

如何利用计算机视觉技术进行纹理分析计算机视觉技术是指通过图像或视频等视觉数据，对其中的结构、特征进行分析和处理的一门技术。

其中，纹理分析是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。

通过纹理分析，我们可以对图像或者视频中的纹理特征进行提取和分类，进而应用于许多领域，如图像处理、目标检测和识别、医学影像分析等。

一、纹理特征的提取纹理特征是指图像中由于物体表面颜色、形状、方向等局部变化所形成的连续性分布。

计算机视觉技术通过一系列算法和方法，可以从图像或者视频中提取出丰富的纹理特征。

1. Gabor滤波器Gabor滤波器是常用的纹理特征提取工具之一。

它通过使用一系列正弦函数和高斯函数相乘，对图像进行卷积运算，从而得到具有多个尺度和多个方向的纹理特征响应。

Gabor滤波器可以同时考虑图像中的空间和频率域信息，提取到的纹理特征更加细致和准确。

2. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）SIFT算法是一种常用的纹理特征提取算法。

它通过检测图像中的局部特征点，并提取出这些特征点周围的描述子，用于表示图像中不同区域的纹理特征。

SIFT算法具有良好的尺度不变性和旋转不变性，能够较好地适应图像中不同纹理特征的变化。

二、纹理特征的分类纹理特征的分类是通过对提取到的特征进行进一步处理和分析，将图像或视频中的纹理区域划分为不同的类别。

直方图是一种常用的纹理分类方法。

它将图像或视频中出现的纹理特征按照不同的灰度级别进行统计，并绘制成直方图图像。

通过比较不同图像或视频间直方图的相似性，可以将它们分为同一类别或不同类别。

2. 统计特征统计特征是一种基于特征的概率分布，用于表示图像或视频中的纹理信息。

常用的统计特征包括均值、方差、相关性等。

通过对图像纹理区域的统计特征进行提取和比较，可以实现纹理的分类和识别。

三、纹理分析的应用利用计算机视觉技术进行纹理分析在许多领域都具有重要的应用价值。

遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南

遥感影像解译中的纹理特征提取方法与实践指南引言：纹理特征是遥感影像解译中的重要信息之一，可以提供有关地物和地表类型的详细信息。

纹理特征提取是利用图像处理和分析技术来定量描述和分析纹理特征的过程。

本文将介绍一些常用的纹理特征提取方法，并提供一些实践指南，以帮助研究人员和从业人员在遥感影像解译中更好地运用纹理特征。

一、纹理特征提取的方法1.统计特征提取法：统计特征提取法是最常用的纹理特征提取方法之一、它基于对图像区域的像素值统计进行分析，包括均值、标准差、方差、最值等统计量。

这些统计特征可以用来描述纹理的均匀性、粗糙度和细节等信息。

2.结构特征提取法：结构特征提取法是基于图像的空间结构进行分析的方法。

其中，灰度共生矩阵（GLCM）和灰度差异共生矩阵（GLDM）是常用的结构特征提取方法。

GLCM通过计算灰度级之间的相对位置关系，描述纹理的对比度、方向、平滑度等特性；GLDM则描述不同灰度级之间的寻找熵、对比度等特性。

3.频域特征提取法：频域特征提取法是将图像转换到频域进行分析的方法。

其中最常用的方法是对图像进行傅里叶变换，并计算其频谱特征。

频域特征能够提供关于纹理重复性和变化的信息。

4.模型特征提取法：模型特征提取法是利用数学模型对纹理进行建模，并从模型中提取特征。

其中，小波变换是常用的模型特征提取方法之一、小波变换能够捕捉到图像中的局部特征，提供更详细的纹理信息。

二、纹理特征提取的实践指南1.数据选择：选择与研究目标相关的高质量遥感影像数据进行分析。

确保数据清晰、分辨率适中，以获取更准确的纹理特征。

2.区域选择：选取具有代表性的区域进行分析。

遥感影像往往包含大量的信息，为了减少冗余和噪声，可以选择感兴趣的区域进行特征提取。

3.特征选择：根据研究目标选择适当的纹理特征。

不同的纹理特征可以提供不同的信息，因此需要根据需求进行选择。

4.参数设置：为提取特定纹理特征，需要根据实际情况设置合适的参数。

这些参数包括窗口大小、灰度级数量、邻域距离等。

医学影像分析的基本方法和技术

医学影像分析的基本方法和技术在医学中，影像学是一项重要的技术，它可以帮助医生诊断患者的疾病。

医学影像分析是现代医学中的一个不可或缺的组成部分。

它结合了医学、计算机科学、统计学等多种学科，通过对影像进行表面和内部分析，提供有关病理更新进展、预测疾病进程等重要信息，从而帮助医生更好地治疗患者。

医学影像分析面临着诸多挑战，因此需要采用各种方法和技术来解决这些问题。

一、基本方法1.图像预处理在医学影像处理之前，需要对图像进行预处理。

这个步骤通常包括去除图像中的噪声、增强图像的对比度和亮度，并进行图像几何校正和旋转。

这些操作有助于增加图像的质量，从而提高医学影像分析的准确性。

2.医学影像分割医学影像分割是将影像分为不同的区域的过程。

这个过程是非常重要的，因为它有助于区分影像中的不同组织、器官和病理学变化。

医学影像分割通常包括基于形状模型、基于阈值、基于尺度空间、基于熵和基于神经网络等多个方法。

3.医学影像特征提取特征提取是在影像中提取有关组织和器官的定量特征的过程。

在医学影像分析中，通常会提取形状、灰度和纹理等特征。

这些特征有助于诊断各种疾病和评估疾病进展。

4.医学影像分类医学影像分类是根据提取的特征来识别疾病的过程。

这个过程通常是基于已有的诊断知识，或是通过机器学习算法来自动分类。

医学影像分类可以分为二分类和多分类，具体的选择会根据特定的医学问题而定。

二、基本技术1.计算机视觉技术计算机视觉技术是医学影像处理的核心之一。

它包括图像预处理、图像分割、特征提取和分类等多种方法。

例如，支持向量机、神经网络和决策树等机器学习算法，都是计算机视觉技术中常用的工具。

2.图像处理技术图像处理技术是医学影像处理的一个重要组成部分。

它包括滤波、变换、膨胀、腐蚀、形态学处理等多种方法。

这些技术可以从影像中提取出有用的信息，并加以分析。

3.三维可视化技术三维可视化技术是医学影像分析的一项重要技术。

它可以对影像进行三维重构和可视化，从而更好地展示影像中的结构和器官。

影像纹理分析

所以，Laws 一般选用12—15个5×5的模板。
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9.3 Laws纹理能量测量法
• 以1×5矢量为基础，卷积同样维数的矢量，可获得25个 5×5模板。其中最有用的是5×5的零和模板，即
aij 0
ij
其中aij是模板中的元素（i,j=1,2,3,4,5）。
其中四个有最强性能的模板是：
1 0 2 0 1 4 0 8 0 4 6 0 12 0 6 4 0 8 0 4 1 0 2 0 1
将目视判别结果与自相关函数分析的排列结果作比较，发现用自相关函数自动分析可达99%的正确率。
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9.5灰度共生矩阵分析法
• 在三维空间中,相隔某一距离的两个像素，它们具有相同的灰度级，或者具有不同的灰度级，若能找出这样两个像素的联合分布的统计形式，对于图像的纹理分析将是很有意义的。
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9.5灰度共生矩阵分析法
最大值。
不同的纹理图像，ρ(x,y)随d 变化的规律是不同的。当纹理较粗时，ρ(d)随d 的增加下降速度较慢；当纹理较细时，ρ(d)随着d 的增加下降速度较快。
随着d 的继续增加，ρ(d)则会呈现某种周期性的变化，其
周期大小可描述纹理基元分布的疏密程度。
若对应ρ (d)变化最慢的方向为dmax，那么纹理局部模式形状向dmax方向延伸
• Laws 深入研究了滤波模板的选定。首先定义了一维滤波模板，然后通过卷积形成系列一维、二维滤波模板，用于检测和度量纹理的结构信息。
• 一维滤波模板 L3=[1 2 1]
灰度（Level）
E3=[-1 0 1] 边缘（Edge）
S3=[-1 2 -1] 点（Spot）
L5=[ 1 4 6 4 1]
• 灰度共生矩阵特征的提取

遥感动态监测的常用方法

遥感动态监测的常用方法
遥感技术在现代社会发挥着越来越重要的作用，而遥感动态监测则是其中的重要应用领域之一。

在进行遥感动态监测时，常用的方法有：
一、遥感影像对比法
这是一种利用遥感影像进行监测的方法，其原理是将两个时间段内的遥感影像进行对比，从而得出地表覆盖变化情况。

这种方法具有易操作、低成本等优点，能够有效监测城市、农田等地表覆盖变化情况。

二、遥感图像分类法
遥感图像分类法是指对遥感影像进行分类处理，以区分出不同类型的地表覆盖。

通过比较两个时间点之间地表覆盖类别的变化，可以判断出该区域内的变化情况。

传统的分类方法包括最大似然法、聚类法、神经网络法等。

三、遥感影像光谱变化法
该方法是利用遥感影像光谱信息进行监测的方法。

光谱变化法能够检测出地物的光谱反射率变化，从而判断出地表覆盖变化情况。

此外，光谱变化法还可通过观测遥感影像的光谱曲线，从中获取地表覆盖信息。

四、遥感影像纹理分析法
该方法是一种基于遥感影像纹理特征进行监测的方法。

通过分析遥感影像中的纹理特征，可以判断地表覆盖的变化情况。

例如，在城市变化监测中，利用建筑物的纹理特征进行监测。

综上所述，遥感动态监测的方法较为丰富，其中包括了遥感影像对比法、遥感图像分类法、遥感影像光谱变化法、遥感影像纹理分析法等多种方法。

在实际应用过程中，应根据监测对象和需求选择适合的方法，以达到最佳效果。

影像组学高阶特征

影像组学高阶特征
影像组学高阶特征是指在医学影像处理中应用深度学习算法，从图像中提取出更加抽象、高层次的特征。

这些特征不仅可以提高图像识别的准确性，还可以帮助医生更好地了解病情，制定更为精准的治疗方案。

以下是影像组学高阶特征的几个方面：
1.卷积神经网络在影像组学中的应用
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，被广泛应用于医学影像处理中。

通过在训练过程中不断优化网络结构和参数，CNN可以从图像中筛选出与病情有关的特定区域，从而提高图像识别的准确性。

2.形态学分析法
形态学分析法是一种基于形态学操作的图像分析方法，它可以提取出影像中的细胞、组织、器官等结构的形态特征。

例如，可以通过分析肺癌病人的肺部影像中的肺结节形态特征来判断该病人的肺癌是否为恶性。

3.纹理分析法
纹理分析法是一种从影像中提取纹理特征的图像分析方法，其主要目的是从图像中提取纹理信息，用于病变区域的识别和定量化。

例如，可以通过分析乳腺病人的乳腺影像中的病变区域的纹理特征来判断该病人是否患有乳腺癌。

4.结构组学分析法
结构组学分析法是一种通过结构水平的分析来识别图像中的病变区域，其主要目的是从图像中提取有关结构组织的信息，帮助医生更好地了
解病情。

例如，可以通过分析心脏病人的心脏影像中的结构组织信息
来定量化心肌梗死的程度。

综上所述，影像组学高阶特征是医学影像处理中的重要方向，它能够
从图像中提取出更为抽象、高层次的特征，为医生提供更加准确的病
情分析和治疗方案，帮助提高医疗领域的效率和治疗效果。

医学影像信号的特征提取与分析

医学影像信号的特征提取与分析随着医学影像技术的不断发展，如今的医学影像具有高分辨率、高对比度、多种类型的成像模式及多项功能等优点。

而在医学领域里，医学影像信号的分析与处理是研究疾病与诊断的关键步骤之一。

特别是在分析和诊断医学影像时，信号处理技术可以提高结果的准确性。

因此，实现医学影像信号的特征提取与分析也成为了医学领域的核心研究方向之一。

1. 医学影像信号的特征提取在医学影像中，信号具有复杂的结构和动态性质，因此特征提取是医学影像分析的重点。

通常情况下，目标识别和分类等任务会运用常见的特征提取方法，如像素值、纹理特征、形状特征等。

1.1 像素值特征像素值特征是一种最简单的特征提取方法。

它可以将图像中的各像素点所代表的颜色或亮度值计算出来，以此提取图像的特征。

在医学领域中，这种方法常用于对比度度量或核磁共振图像等领域。

1.2 纹理特征常用的纹理特征提取方法是基于塔苏拉特模式(TP)算法。

这种方法将图像分解为小方格，然后针对每个方格内的灰度值进行塔苏拉特变化(TP)。

接着，将每个变换后的值进行哈什化，这样每个像素点都变成了一个对应的哈希值。

由此计算出每个像素点的颜色或亮度值的统计数据，从而进一步提取出图像的纹理特征。

1.3 形状特征形状特征可以用于描绘对象的几何特征，如大小、比例、形状、角度等。

这种方法通常运用于病变分析，对不同的疾病形态进行分类和诊断。

2. 医学影像信号的分析医学影像信号的分析包含着许多领域，如医学图像处理、图像识别、医学图像分类、医学图像分割、医学图像重建、医学图像检索等。

2.1 医学图像处理医学图像处理是医学影像分析的关键环节，鉴于医学图像的特殊性质，必须从图像采集到图像处理、再到图像打印等各个阶段中，保持图像的原始性质，并对其进行一系列的优化。

在采集图像时，需要优化影像质量，保证影像的准确性和优质性。

要想获得良好的医学影像，我们需要了解拍摄的影像设备、选择合适的设备，以及合理地采集医学影像等。

数字图像处理技术在医学诊断中的应用研究

数字图像处理技术在医学诊断中的应用研究随着科学技术的不断进步和人类对生命健康的了解逐渐加深，医学的发展也日新月异。

医学图像技术与数字图像处理技术的结合，为医学诊断工作提供了新的思路和方法，成为医学界获取可靠诊断结果、提高诊疗准确率的关键技术之一。

本文将就数字图像处理技术在医学诊断中的应用研究做出探讨。

一、数字图像处理技术在医学影像诊断中的应用数字图像处理技术是一种将图形和图像进行数字化并在数字环境中对其进行分析和处理的技术。

数字图像处理技术广泛应用于医学领域，尤其是医学影像诊断。

典型应用包括：1. 影像采集与重建其他的医学图像处理技术，如CT、MRI、PET和超声等，则要求按照特定的方式采集和重建图像数据。

而数字图像处理可以从基础上还原这些图像，并针对个体的疾病特征进行分析和诊断。

2. 影像增强医学图像本身常常因为成像质量限制而出现一些噪音和伪影，这些误差通常会制约社会对患者的认知和治疗。

数字图像处理技术提供了有效的手段，可以利用滤波器等方式对医学影像进行增强，减少干扰信号的影响。

3. 影像纹理分析在医学诊断中，对图像纹理的分析往往是决定病情的关键因素之一。

而通过数字图像处理技术提取的多个医学影像的纹理信息，可以帮助医疗专业人员诊断肿瘤和其他疾病类型。

4. 影像分割将医学影像分割成不同区域可以更精确地提取数据。

通过使用数字图像处理技术来对医学影像进行分割，则可以自动分割特定区域并隔离周围组织和结构，从而为分析和诊断的进一步研究提供数据基础。

二、数字图像处理技术在医学影像诊断的实际应用情况数字图像处理技术在医学诊断过程中的应用效果已经受到了广泛的认可。

其中最常用的技术包括区域生长法、模板匹配法、阈值分割法和图谱学习法等。

举个例子，前列腺癌是一种较为普遍的男性疾病，其早期诊断对于治疗和康复至关重要。

而数字图像处理技术通过对医学图像的不同组织和结构进行分析，可以提供较高的诊断准确率。

研究表明，采用数字图像处理技术来自动诊断前列腺癌的诊断准确率能够高达92%。

八种纹理特征的区别

八种纹理特征的区别
首先，GLCM是用来描述像素之间灰度值的空间关系，通过统计图像中像素灰度级的空间分布特征。

GLDM则是用来描述像素灰度级之间的差异，反映了图像中不同区域的灰度变化情况。

GLRLM则是用来描述图像中灰度级连续出现的程度，反映了图像中纹理的粗糙程度和均匀性。

这三种特征都是基于灰度级的统计特征，用来描述图像的纹理细节。

其次，DGLM是基于图像梯度信息的纹理特征，用来描述图像中不同方向上的纹理特征，对于具有方向性纹理的图像有较好的描述能力。

ARF是描述图像中像素灰度值的自相关性，反映了图像中像素灰度值之间的相关程度，对于具有规则重复纹理的图像有较好的描述能力。

另外，基于小波变换的纹理特征主要是通过对图像进行小波变换得到不同频率下的纹理信息，用来描述图像的多尺度纹理特征。

LBP是一种基于像素点的局部二值模式特征，用来描述图像中局部纹理的分布情况，对于具有细粒度纹理的图像有较好的描述能力。

综上所述，这八种纹理特征各自具有不同的描述能力和适用范
围，可以根据具体的应用场景和图像特点选择合适的特征进行纹理描述和分析。

在实际应用中，通常会结合多种纹理特征来进行综合描述和分析，以获得更全面和准确的纹理信息。

希望这些信息能够对你有所帮助。

图像纹理特征提取方法综述

图像纹理特征提取方法综述一、本文概述随着计算机视觉和图像处理技术的飞速发展，图像纹理特征提取已成为该领域的一个重要研究方向。

纹理作为图像的基本属性之一，反映了图像的局部模式和结构信息，对于图像识别、分类、分割等任务具有至关重要的作用。

本文旨在全面综述图像纹理特征提取方法的研究现状和发展趋势，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍纹理特征提取的基本概念和研究意义，阐述其在图像处理和分析中的重要性。

随后，将详细综述经典的纹理特征提取方法，包括基于统计的方法、基于结构的方法、基于模型的方法和基于变换的方法等，分析它们的优缺点和适用范围。

在此基础上，本文将重点介绍近年来新兴的深度学习纹理特征提取方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，探讨它们在纹理特征提取方面的优势和应用前景。

本文还将对纹理特征提取方法的应用领域进行简要介绍，包括图像分类、目标检测、图像分割等，并展望未来的研究方向和挑战。

通过本文的综述，我们希望能够为相关领域的研究人员提供全面的纹理特征提取方法知识，促进该领域的进一步发展。

二、纹理特征提取的基本概念和原理纹理是图像的一种重要属性，描述了图像局部区域的像素排列模式和重复结构。

纹理特征提取旨在从图像中识别并量化这些模式，以用于诸如图像分类、目标识别、场景理解等计算机视觉任务。

在进行纹理特征提取时，主要涉及到几个核心概念，包括滤波器、特征向量、统计量以及纹理模型。

滤波器：滤波器在纹理特征提取中扮演着关键角色，用于检测图像中的特定频率和方向信息。

常见的滤波器包括Gabor滤波器、小波变换滤波器、局部二值模式（LBP）滤波器等。

这些滤波器能够在不同尺度上提取图像的局部信息，从而捕获到纹理的精细结构。

特征向量：通过滤波器处理后的图像数据需要进一步转化为特征向量，以便进行后续的分析和比较。

特征向量通常是一组数值，用于量化图像中某一区域的纹理特征。

常见的特征向量包括灰度共生矩阵（GLCM）的统计量、傅里叶变换系数、小波变换系数等。

肝脏超声图像的纹理分析

但是，对于脂肪肝等肝脏实质器官的病变诊断并没有一个量化方法来进行处理，主要还是依据医生的经验，根据超声图像特征ｆ如边缘形状、高亮区、阴影等）和灰阶的分布（纹理、光点等）大致推断组织内部的散射结构，进而判别病变情况，即目前的诊断主要以定性分析为基础。

这就需要我们对Ｂ超图像进行一定的处理，以期获得一定的量化参数，减少医生用肉眼判读医学图像时发生的错误及工作量。

１．２论文涉及的技术范畴及技术关键对Ｂ超影像进行必要的处理，本文主要运用图像识别技术。

而不同肝脏Ｂ超图像的纹理有明显不同，这就是我们所看到的光点粗细、分布的差别（如图１．１所示），医生正是根据这种纹理来判断肝脏有无疾病，所以，我们选择通过对肝脏纹理的定量分析来区分肝脏有无疾病，供医生辅助诊断时参考。

本文选用Ⅵｓｕａｌｃ＋＋来实现肝脏超声图像纹理特征提取及分类。

下面对本文所涉及的技术做简单阐述。

图像识别技术中，图像纹理的特征提取与分析识别一直是图像处理与分析的难点和热点，而特征提取又是分析识别的基础。

纹理作为图像的一种基本特征，一般就是指在图像中反复出现的局部模式和它们的排列规则，它反映了图像在宏观意义上灰度的变换规律。

对图像纹理进行分析，就是将这种灰度变化规律量化，就是我们所说的特征值；进一步地，依据这个量化的值把图像分类，并以此分类为基础来识别未知的图像，即计算机识别图像。

正常肝脏超声图像肝硬化超声图像２脂肪肝超声图像图１．１不同情况下肝脏超声图像的纹理情况纹理分析的方法很多，如经典的统计方法中的灰度共生矩阵【１】等方法，模型分析法中的基于分形．Ｍａｒｋｏｖ随机场、Ｇｉｂｂｓ随机场等纹理描述法以及基于数学形态学、小波变换理论提出的纹理分析方法。

上述方法都有相当积极的因素，却也有着不可回避的缺陷．本文选用灰度共生矩阵方法对肝脏超声图像进行纹理分析。

作为经典的统计方法，灰度共生矩阵的缺点是计算量大。

本文所以选择它，其原因主要是：（１）灰度共生矩阵是一种相对成熟的纹理分析方法，其生成方式及相应特征量的计算都是经过无数实践验证的。

纹理分析是影像组学吗

纹理分析是影像组学吗纹理分析与影像组学是两个在医学影像领域备受关注的研究方向。

虽然二者都涉及对影像数据的深入挖掘和分析，但它们在方法论和研究目的上有着明显的区别。

本文将从纹理分析和影像组学的定义、研究对象、应用领域等方面进行比较，探讨纹理分析是否可以被称为影像组学。

一、纹理分析的定义及特点纹理分析是一种常用的图像处理技术，用于描述图像的表面细节和纹理特征。

它通过对图像中像素间的空间关系和灰度分布进行统计分析，提取出对图像内容具有代表性的特征。

纹理分析主要包括灰度共生矩阵、灰度差异方法、小波变换等技术手段，广泛应用于医学影像分析、地质勘探、纹理识别等领域。

纹理分析的特点在于可以有效地量化图像中的纹理信息，为进一步的数据挖掘和识别提供基础。

通过纹理分析，我们可以获取图像的纹理特征参数，如对比度、方向性、均匀性等，从而实现对图像纹理表现形式的定量描述和分析。

二、影像组学的定义及特点影像组学是一种通过统计学和机器学习的方法，利用医学影像数据来识别疾病状态或预测临床结果的研究领域。

它涉及到从海量影像数据中提取特征、建立模型，实现对疾病诊断、治疗效果评估等方面的精准预测。

影像组学主要包括特征提取、模式识别、数据建模等技术手段，致力于将医学影像数据与患者的临床信息相结合，为个性化医疗和精准医疗提供支持。

影像组学的特点在于可以对影像数据进行高效、准确地分析和解读，为医疗决策和临床实践提供科学依据。

三、纹理分析与影像组学的关系分析纹理分析与影像组学同属于医学影像处理领域，二者在实践应用中有着密切的联系和互补关系。

纹理分析通过对影像数据的纹理特征进行定量描述，为影像组学提供了重要的特征参数。

影像组学则借助纹理分析技术，实现对影像数据的智能化处理和数据挖掘，为医学影像识别、分类和预测提供了有力支持。

虽然纹理分析可以为影像组学提供丰富的特征信息，但纹理分析本身并不等同于影像组学。

影像组学是一种更加综合和细致的医学影像分析方法，它不仅包括纹理特征的提取和描述，还涉及到模型构建、特征筛选、数据分析等多个环节。

CT影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌鉴别诊断的价值

精准医学杂志2024年2月第39卷第1期 JP r e c i sM e d ,F e b r u a r y 2024,V o l .39,N o .1d o i :10.13362/j .j pm e d .202401005 文章编号:2096-529X (2024)01-0021-04[收稿日期]2023-07-19; [修订日期]2023-10-18[基金项目]青岛大学附属医院应用基础研究计划项目(2020-2-005-Y Y )[通讯作者]张传玉,E m a i l :z h a n g c h u a n yu 0926@163.c o m C T 影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌鉴别诊断的价值徐江1,2张传玉1 王刚1(1 青岛大学附属医院放射科,山东青岛 266100; 2 青岛市第八人民医院放射科)[摘要] 目的探讨C T 影像特征及纹理分析对胰腺腺泡细胞癌(A C C P )鉴别诊断的价值㊂方法回顾性分析2017年1月 2018年10月我院病理学诊断为A C C P ㊁胰腺导管腺癌(P D C A )㊁胰腺实性假乳头状瘤(S P N )患者的临床资料,对其临床表现㊁肿瘤标志物情况㊁C T 表现及纹理特征参数等进行比较分析㊂结果 5例增强C T 影像显示,A C C P 病变多呈囊实性密度影,体积较大且实性成分居多;12例P D C A 病变C T 影像多呈实性密度影,且体积多数较小;12例S P N 病变C T 影像多呈囊实性密度影,病变体积常大于A C C P ,实性成分较少,可出现浮云征㊂8个纹理特征参数对A C C P 与P D C A 鉴别诊断具有价值(Z =2.015~2.530,P <0.05),4个纹理特征参数对A C C P与S P N 鉴别诊断具有价值(Z =2.108~2.864,P <0.05)㊂结论 A C C P 的诊断相对困难,C T 影像特征及纹理分析有助于诊断并与P D C A 及S P N 进行鉴别㊂[关键词] 胰腺;癌,腺泡细胞;体层摄影术,X 线计算机;诊断,鉴别;图像处理,计算机辅助[中图分类号] R 735.9 [文献标志码] AV a l u e o f c o m p u t e d t o m o g r a p h y i m a g i n g f e a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s i n t h e d i f f e r e n t i a l d i a gn o s i s o f a c i n a r c e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s X U J i a n g ,Z HA N G C h u a n y u ,WA N G G a n g (D e p a r t m e n to fR a d i o l o g y ,T h eA f f i l i a t e dH o s p i t a l o fQ i n g d a oU n i v e r s i t y ,Q i n gd a o 266100,C h i n a )[A B S T R A C T ] O b je c t i v e T o e x p l o r e t h e v a l u e of c o m p u t e d t o m og r a ph y (C T )i m a g i n g f e a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s i n t h e d i f f e r e n t i a l d i a g n o s i s o f a c i n a r c e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s (A C C P ). M e t h o d s T h e c l i n i c a l d a t a o f p a t i e n t sw h ow e r e p a t h o l o -g i c a l l y d i a g n o s e dw i t hA C C P ,p a n c r e a t i c d u c t a l a d e n o c a r c i n o m a (P D A C ),o r s o l i d p s e u d o p a p i l l a r y n e o pl a s m (S P N )o f t h e p a n c r e a s i no u r h o s p i t a l f r o mJ a n u a r y 2017t oO c t o b e r 2018w e r e r e t r o s p e c t i v e l y a n a l y z e d .T h e c l i n i c a lm a n i f e s t a t i o n s ,t u m o rm a r k e r s ,C T i m a g i n g f e a t u r e s ,a n d t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e c o m p a r e d a n d a n a l y z e d . R e s u l t s T h e c o n t r a s t -e n h a n c e dC T i m a g e s o f 5p a t i e n t s w i t hA C C Ps h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e s i o n sw e r e s o l i d -c y s t i cm a s s e sw i t h a l a r g e s i z e a n dm o r e s o l i d c o m p o n e n t s .T h eC T i m a ge s of 12p a t i e n t sw i t hP D A Cs h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e s i o n sw e r e s o l i dm a s s e sw i t ha s m a l l s i z e .T h eC T i m ag e s o f 12p a t i e n t sw i th S P Ns h o w e d t h a tm o s t o f t h e l e si o n sw e r e s o l i d -c y s t i cm a s s e sw i t h a s i z e g r e a t e r t h a n t h a t o fA C C P l e s i o n s a n d f e w e r s o l i d c o m p o -n e n t s ,s h o w i n g t h e f l o a t i n g c l o u d s i g n .E i g h t t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e v a l u a b l e f o r t h e d i f f e r e n t i a l d i a g n o s i s b e t w e e nA C C Pa n d P D A C (Z =2.015-2.530,P <0.05).F o u r t e x t u r e p a r a m e t e r sw e r e v a l u a b l e f o r t h e d i f f e r e n t i a l d i a gn o s i s b e t w e e nA C C Pa n dS P N (Z =2.108-2.864,P <0.05). C o n c l u s i o n T h ed i a g n o s i so fA C C P i s r e l a t i v e l y d i f f i c u l t .T h eC Ti m a g i n g fe a t u r e s a n d t e x t u r e a n a l y s i s c o n t r i b u t e t o t h e d i a g n o s i s o fA C C Pa n d i t s d if f e r e n t i a t i o nw i t hP D A Ca n dS P N.[K E Y W O R D S ] P a n c r e a s ;C a r c i n o m a ,a c i n a rc e l l ;T o m og r a ph y ,X -r a y c o m p u t e d ;Di a g n o s i s ,d i f f e r e n t i a l ;I m a ge p r o c e s -s i n g ,c o m pu t e r -a s s i s t e d 胰腺腺泡细胞癌(A C C P )是一种罕见的胰腺外分泌恶性肿瘤,发病率仅占胰腺肿瘤的1%[1]㊂多发生于中老年男性,男女发病率约2ʒ1[2-3]㊂本病发病率低,虽然C T 影像学上具有一定特征性[4-5],但是鉴别诊断仍然困难,常常需要与胰腺导管腺癌(P D C A )㊁胰腺实性假乳头状瘤(S P N )及神经内分泌肿瘤等病变进行鉴别㊂近年来,基于部分影像组学纹理分析在临床诊断中应用逐渐增多,图像纹理是指图像中不规则而宏观有规律的灰度变化,可反映研究对象的内部结构特点[6-8]㊂目前还未见有关于A C C P 的多层螺旋C T 图像纹理分析的报道,本研究旨在采用C T 影像结合纹理分析的方法提升对于A C C P 的认识,提高该病诊断的正确率,并探索其诊断及鉴别诊断的新参考指标㊂1 对象与方法1.1 研究对象回顾性分析2017年1月 2018年10月我院手术后经病理学确诊为A C C P ㊁P D C A 及S P N 患者的临床资料㊂纳入标准:①患者在治疗前1个月内已进行上腹部C T 平扫及增强扫描;②既往无胰腺炎症及外伤史;③无其他系统恶性肿瘤史;④C T 图㊃12㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1像序列完整㊁质量佳且无伪影㊂根据病理学诊断结果将患者分为A C C P组㊁P D C A组和S P N组㊂1.2研究方法1.2.1一般资料的收集收集各入组患者的年龄㊁性别㊁临床表现,及血清癌胚抗原(C E A)㊁糖链抗原19-9(C A19-9)㊁甲胎蛋白(A F P)的检测结果,以及上腹部C T平扫及增强扫描影像资料等㊂1.2.2 C T图像分析每例患者影像学资料均由两名经验丰富的医师共同分析,分析C T平扫及增强影像,内容包括病变部位㊁大小㊁边界,胆管及胰管是否扩张,病灶有无出血㊁坏死或钙化,病变密度㊁强化方式,以及腹腔㊁腹膜后淋巴结情况㊂1.2.3影像组学纹理分析将患者C T增强静脉期1mm横轴位影像以D i c o m格式导入O m n i-K i n e-t i c s(V2.0.10)分析软件,由两名经验丰富的医师独立观察病灶后,共同商讨肿瘤感兴趣区(R O I),区域大小尽量与病灶边缘保持一致,但不超过病变边缘(减少部分容积效应)㊂若病变边界不清则选取可确定的病变最大边缘进行勾画㊂通过软件计算获得每组患者的图像形态㊁亮度等相关特征参数以及基于灰度共生矩阵和步长矩阵等的高阶纹理特征参数㊂1.3统计学方法采用S P S S22.0软件进行统计分析,纹理参数采用中位数(四分位数间距)[M(I Q R)]表示,使用M a n n-W h i t n e y U检验进行两组间纹理参数的比较,以P<0.05为差异有统计学意义㊂2结果2.1患者一般资料A C C P组患者共5例,男1例,女4例;年龄为44~63岁,平均(55.2ʃ11.3)岁;4例患者因腹痛就诊,1例体检偶然发现,1例出现乏力㊁体质量下降;1例患者血清C E A升高㊂P D C A组患者12例,男5例,女7例;年龄44~74岁,平均(58.6ʃ10.3)岁;7例因腹痛就诊,4例出现黄疸,2例腰背部疼痛,8例乏力纳差㊁体质量减轻;7例血清C E A升高,9例血清C A19-9升高㊂S P N组患者12例,男1例,女11例;年龄12~66岁,平均(36.0ʃ16.7)岁;4例因腹痛就诊,1例因自触及包块就诊,7例为体检偶然发现㊂3组患者血清A F P均正常,病灶均为单发㊂2.2各组肿瘤部位㊁大小㊁边界及胰胆管扩张情况A C C P组5例患者中,2例病变位于胰头,2例位于胰尾,1例位于胰体;瘤体最大直径为18.7~ 68.8mm,平均41.0mm;其中1例病变边界不清,1例合并胰管扩张(未合并胆管扩张),5例患者均未见胰腺萎缩㊂P D C A组12例患者中,8例病变位于胰头,2例位于胰体,2例位于胰尾;瘤体最大直径15.4~43.3mm,平均30.1mm;10例肿瘤边界不清;10例伴胰管扩张,4例伴胰胆管扩张,7例患者胰腺体尾部萎缩㊂S P N组12例患者中,3例病变位于胰头,2例位于胰体,7例位于胰尾,瘤体最大直径18.7~123.8mm,平均51.6mm;11例肿瘤边界清晰,其中1例合并胆管扩张,均未见胰管扩张,患者均未见胰腺萎缩㊂2.3各组C T平扫及增强扫描影像学特征A C C P组患者C T平扫结果显示,4例患者病变呈混杂密度,1例密度均匀,未见有出血或钙化情况,增强扫描呈渐进性轻度强化,强化程度均低于正常胰腺组织;1例发生腹腔淋巴结转移,1例发生肝脏转移;2例侵犯血管,1例与肿块相连血管内显示有癌栓㊂P D C A组患者C T平扫病变均呈混杂密度,未见钙化,1例合并瘤内出血,增强扫描强化程度均低于正常胰腺组织,其中3例呈渐进性强化;3例发生腹腔及腹膜后淋巴结转移,3例发生肝脏转移,1例侵犯脾动脉及脾静脉,1例发生肾上腺转移; 5例侵犯周围血管,但未发现有癌栓㊂S P N组患者C T平扫中,10例病变呈混杂密度,2例为囊性病变,6例病变内或病变边缘可见钙化,8例出现浮云征 ,增强扫描实性成分轻度延迟强化;周围组织未见侵犯,腹腔及腹膜后未见淋巴结转移;12例病变周围均未见血管侵犯表现㊂2.4特征纹理分析结果通过O m n i-K i n e t i c s(V2.0.10)软件分析本研究总共获得特征纹理参数173种,M a n n-W h i t n e y U 检验结果显示,V o x e l V a l u e S u m㊁G r e y L e v e l N o n u n i-f o r m i t y㊁L o w G r e y L e v e l R u n E m p h a s i s㊁S h o r t R u n-L o w G r e y L e v e l E m p h a s i s㊁V o l u m e MM㊁V o l u m e C C㊁S u r f a c e A r e a㊁S p h e r i c a l D i s p r o p o r t i o n共8种参数在A C C P组与P D C A组患者间存在显著性差异(Z=2.015~2.530,P<0.05)㊂K u r t o s i s㊁H a r a V a r i a n c e㊁s u m V a r i a n c e㊁S p h e r i c i t y4种参数在A C C P与S P N 组间差异具有统计学意义(Z=2.108~2.846,P< 0.05)㊂见表1㊁2㊂3讨论A C C P发病率明显低于P D C A与S P N,是一种十分罕见的胰腺外分泌恶性肿瘤,具有高度侵袭性,发生机制目前尚未完全明了,有研究发现其发生与㊃22㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1表1A C C P组与P D C A组患者8种影像特征纹理参数比较[M(I Q R)]组别n V o x e l V a l u eS u mG r e y L e v e lN o n u n i-f o r m i t yL o w G r e yL e v e l R u nE m p h a s i sS h o r t R u n L o wG r e y L e v e lE m p h a s i sV o l u m eMMV o l u m eC CS u r f a c eA r e aS p h e r i c a lD i s p r o p o r t i o nA C C P组599058.0(25981.00)10.06(39.07)0.000(0.005)3.000(0.005)0.76(3.04)761.81(3033.97)1455.43(4165.24)115.82(331.47) P D C A组1225376.5(36253.75)5.23(5.92)0.006(0.007)0.004(0.005)0.20(0.30)196.35(300.87)451.83(574.43)35.96(45.71)表2A C C P组与S P N组患者4种影像特征纹理参数比较[M(I Q R)]组别n K u r t o s i s H a r a V a r i a n c e s u m V a r i a n c e S p h e r i c i t y A C C组50.063(0.625)0.085(0.085)0.056(0.063)0.097(0.142) S P组121.779(26.399)0.059(0.044)0.046(0.025)0.048(0.029)基因突变有一定关系[9]㊂A C C P偶见于儿童[10],多发生于中老年人,发病年龄50~70岁,平均年龄56岁[11]㊂本研究患者平均年龄55.2岁,与文献报道结果基本相符㊂A C C P患者的临床表现可有腹痛㊁腹胀㊁黄疸㊁乏力纳差及消瘦等[12-13]㊂因A C C P较少直接侵犯胆管,患者黄疸出现率较低或者出现较晚[14]㊂本研究中A C C P组患者中有4例出现腹痛,1例患者于体检时偶然发现,1例患者乏力㊁体质量下降,而P D C A以及S P N患者均可出现上述临床症状㊂研究报道A C C P患者最常见的临床症状为体质量减轻,约占所有临床表现的52%[15]㊂A C C P患者可出现皮下脂肪坏死㊁多发动脉炎等脂肪酶分泌升高综合征[16-17],但本研究中的患者未见该症状㊂研究显示,血清A F P升高为A C C P相对具有特征性的表现[18-20]㊂H I R A O K A等[21]认为转移性A C C P患者血清A F P水平可用于监测A C C P的疗效㊂但本研究中患者无血清A F P升高的情况,提示血清A F P的升高并非诊断A C C P的特异性指标㊂在既往研究中未发现A C C P的发生部位有明显的倾向性[22]㊂本研究中A C C P组有2例患者肿瘤位于胰头,2例位于胰体,1例位于胰尾,但因纳入病例较少,故该病的病变发生部位是否具有倾向性尚需增大样本量进一步探讨㊂A C C P瘤体通常较大,且边界多清晰,部分学者报道A C C P可有包膜出现,且包膜对鉴别诊断具有一定意义[23],但是否有包膜通常需在M R I图像上进行鉴别㊂本研究中A C C P组患者肿瘤最大直径约为41.0mm,而P D C A组患者肿瘤最大直径约为30.1mm,提示肿块大小也许对两者的鉴别诊断具有一定参考㊂同时,本研究发现A C C P发生在胰腺体尾部者瘤体通常较大[24],发生在胰腺头颈部者较小,与凌盈盈等[25]报道的结果相符,可能因为胰腺体尾部腹腔间隙较大,不易引起胰管阻塞扩张,而胰腺头部周围结构紧密,极易压迫胰管引发其扩张㊂肿瘤位于胰腺体尾部的A C C P与S P N瘤体均较大,故瘤体大小对两者鉴别不具有提示意义㊂本研究中A C C P组有1例患者出现胰管扩张, S P N组有1例患者出现胆总管扩张,该2例患者肿块均位于胰头部,胆胰管壁均未见异常,考虑原因可能为肿块压迫胆胰管导致引流不畅所致;而P D C A 组患者中10例伴胰管扩张,4例伴胰胆管扩张,为P D C A侵犯胆管所致,提示胆胰管扩张可能对鉴别A C C P与P D C A具有价值㊂但因本研究A C C P病例数较少,该结论需增大样本量行进一步探讨㊂朱璐珑等[26]认为,A C C P相对其他胰腺肿瘤可能具有的特异性征象是侵犯血管㊂本研究结果显示,A C C P组与P D C A组肿瘤均有侵犯血管情况,但A C C P组患者有1例被肿瘤侵犯的血管内可见癌栓,而S P N组患者均无血管侵犯现象,与以往文献报道相符[26]㊂本研究中A C C P组患者有1例出现腹腔淋巴结转移,1例出现肝脏转移,提示病变转移概率较大㊂纹理分析作为影像组学的一部分已经成为当前影像医学研究的热点,其通过应用计算机图像分析技术,对图像纹理特征进行分析,得到基于图像像素灰度的特征参数,从而进行定量或定性分析㊂计算机图像软件分析的纹理特征变化往往与病理组织的改变关系密切,与肉眼观察的C T图像相比可以挖掘出更多数据信息,进而对肿瘤异质性进行分析,从而提高诊断的准确性与精确度㊂胡征宇等[27]通过对胰腺囊腺瘤图像进行纹理分析,发现纹理分析不仅可以有效地量化肿瘤的异质性,同时对于鉴别诊断也具有重要作用㊂张永嫦等[28]对胰腺神经内分泌肿瘤和P D C A进行纹理分析的结果显示,纹理特征参数T e t a2具有较高的鉴别诊断效能;李旭东[29]等研究显示,M R I图像纹理分析可作为胰腺神经内分泌肿瘤术前分级的辅助工具㊂本研究通过对A C C P㊁P D C A及S P N分别进行C T平扫及增强影像结合纹理分析,结果提示纹理分析可以作为诊断和鉴别诊断A C C P的辅助手段㊂㊃32㊃精准医学杂志2024年2月第39卷第1期JP r e c i sM e d,F e b r u a r y2024,V o l.39,N o.1另外,本研究仍存在一些不足之处,如A C C P 发病非常罕见,收集到的样本量较少,导致纹理分析的深度不够㊂综上所述,A C C P是一种罕见的高度侵袭性的恶性肿瘤,中老年人发病率高,临床症状及肿瘤标志物均无特异性,肿瘤体积通常较大且边界清晰,内部常出现坏死囊变,肿瘤实性成分居多,强化程度低于胰腺且呈渐进性强化,可出现血管侵犯并血管内癌栓形成,但仍有部分A C C P与P D C A和S P N难以鉴别㊂C T影像直观特征分析结合纹理特征分析可以为A C C P诊断及鉴别诊断提供新的可能,可为临床诊断提供更好的辅助作用,后续还需要加大样本量进行更深入的分析研究㊂作者声明:徐江㊁张传玉㊁王刚参与了研究设计;徐江㊁王刚㊁张传玉参与了论文的写作和修改㊂所有作者均阅读并同意发表该论文,且均声明不存在利益冲突㊂[参考文献][1]R AMA NSP,H R U B A NR H,C AM E R O NJ L,e t a l.A c i n a rc e l l c a r c i n o m ao ft h e p a n c r e a s:C o m p u t e dt o m o g r a p h y f e a-t u r e s:As t u d y o f15p a t i e n t s[J].A b d o mI m a g i n g,2013,38(1):137-143.[2]S C HM I D TC M,MA T O S JM,B E N T R E M DJ,e t a l.A c i n a rc e l l c a r c i n o m a o f t h e p a n c r e a s i n t h eU n i t e dS t a t e s:P r o g n o s t i cf a c t o r s a n dc o m p a r i s o nt od 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影像组学纹理特征

影像组学纹理特征引言：影像组学是结合医学影像和计算机科学的跨学科研究领域，旨在利用医学影像数据提取和分析大量的定量特征，以帮助医学诊断、治疗和预后评估。

纹理特征是影像组学中重要的一类特征，它们能够描述医学影像中的图像纹理信息，对于癌症等疾病的诊断和预后评估具有重要意义。

纹理特征分析方法：影像组学纹理特征分析可以通过多种方法实现，常用的方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度运行长度矩阵（GLRLM）、灰度尺寸区域矩阵（GLSZM）和灰度平均领域强度（GLDM）等。

这些方法可以从图像的灰度直方图、灰度级别之间的关系以及像素灰度值在空间上的分布等方面来描述图像的纹理特征。

常用的纹理特征：常用的纹理特征包括对比度（Contrast）、同质性（Homogeneity）、熵（Entropy）、均值（Mean）、标准差（Standard Deviation）等。

对比度反映了图像中相邻像素灰度级别之间的差异程度，同质性度量了图像中相似灰度级别像素的紧密程度，熵用于描述图像的复杂程度，均值和标准差反映了图像的平均亮度和像素分布的变化程度。

纹理特征在肿瘤分类中的应用：纹理特征可以用于肿瘤的分类和分级。

例如，对于乳腺钼靶影像，可以通过分析肿瘤区域的纹理特征来判定良性与恶性乳腺肿瘤。

研究表明，恶性肿瘤的纹理特征往往呈现出更高的对比度和熵，而良性肿瘤的纹理特征则较为均匀和一致。

因此，通过纹理特征的分析，可以提高对肿瘤的判别能力，对于指导临床治疗具有重要意义。

纹理特征在预后评估中的应用：纹理特征还可以用于预后评估。

例如，在头颈部肿瘤的影像组学研究中，研究人员发现一些纹理特征与患者的预后相关。

这些纹理特征包括逆关联（inverse correlation），指标相似度（similarity metrics）以及递增和递减（incremental and decremental）等。

通过对大量的影像数据进行纹理特征的提取和分析，可以建立预后评估模型，帮助决策医生制定个性化的治疗策略。