基于股骨颈纹理特征的骨质疏松诊断研究

来源 :中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:EDI0920
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  目的:通过分析股骨颈X线平片上wards三角区骨小梁的纹理特征,探讨基于纹理特征的BP神经网络分类器诊断识别骨质疏松的应用价值. 材料和方法:选取在大连医科大学附属第二医院行骨盆X线检查的患者28例,其中骨质疏松14例,骨盆X线平片正常14例,经2名放射科医师盲法阅片确认诊断.首先,在骨盆X线平片股骨颈骨小梁薄弱区(wards三角区)手动提取感兴趣区(regionofinterest,ROI),ROI大小为20×20像素,提取ROI时避开股骨头及异位骨化等,共获取112个ROI(正常组56个,骨质疏松56个).然后,采用灰度共生矩阵法提取每个ROI的80个纹理特征参数(0°、45°、90°、135°4个方向的自相关系数、对比度、相关性、突出聚类、阴暗聚类、非相似聚类、能量、熵、同质度、最大概率、方差、和平均、和方差、和熵、差方差、差熵、相关信息度1、相关信息度2、归一化逆差、和归一化逆差距).其次,采用经典的3层BP神经网络分类器分类识别2组ROI图像(50%ROI作为训练样本,50%ROI作为测试样本).最后,采用SPSS14.0计算敏感度与特异度,并绘制ROC曲线.结果:80个纹理特征参数均能较好地区分正常组与骨质疏松组.基于80个纹理特征的BP神经网络的识别率为:总的正确识别率为84.82%(95/112);正常组的特异度为85.71%(48/56),正常组的错误识别率为14.29%(8/56);骨质疏松组的敏感度为83.93%(47/56),骨质疏松组的错误识别率为16.07%(9/56).结论:采用股骨颈平片wards三角区纹理特征的BP神经网络分类器,可较好地分类识别正常组与骨质疏松组,该方法的临床应用有待大样本数据进一步研究证实.
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