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【摘要】目的研究乳腺良、惡性腫瘤超聲診斷量化方法。方法對(duì)手術(shù)確診的良、惡性乳腺腫瘤各10例的原始超聲圖像的灰度特征進(jìn)行提取，利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程計(jì)算兩組圖像的4個(gè)灰度特征參數(shù)(灰度均值M、灰度標(biāo)準(zhǔn)差V、扭曲度S、熵H)，對(duì)比分析各參數(shù)在2組樣本之間的差異。結(jié)果良、惡性乳腺腫瘤患者超聲圖像的灰度均值M、灰度標(biāo)準(zhǔn)差V、扭曲度S均存在顯著性差異，分別為60.30±11.77vs82.64±5.35、27.49±4.67vs31.89±3.38、0.20±0.05vs0.85±0.22。結(jié)論超聲圖像定量分析能量化乳腺良、惡性腫瘤超聲圖像的特征，M、V、S具有作為乳腺良、惡性腫瘤超聲診斷量化指標(biāo)的價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】乳腺腫瘤;超聲診斷;圖像定量分析;灰度特征

乳腺癌發(fā)病率、病死率均居女性惡性腫瘤首位，早期診斷對(duì)預(yù)后尤為重要。超聲檢查以其無創(chuàng)優(yōu)點(diǎn)成為門診疑似患者常用診斷方法，超聲檢查根據(jù)乳腺腫瘤影像的邊界、形態(tài)和回聲分布等特征判別其良惡性;但對(duì)于聲像圖特征不明顯的乳腺腫瘤，診斷主要依賴醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)，而沒有量化指標(biāo)，因此診斷的準(zhǔn)確性不能令人滿意。本研究利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程，對(duì)乳腺良、惡性腫瘤超聲圖像的灰度特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，以期為乳腺腫瘤的良、惡性判別提供量化診斷依據(jù)。

1資料和方法

1.1圖像采集采集2008年1月—2009年1月徐州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院收治經(jīng)病理確診的乳腺良、惡性腫瘤各10例患者的原始超聲圖像，經(jīng)超聲工作站保存在計(jì)算機(jī)中。超聲診斷儀器為麥迪遜ACCUVIXXQ型，L5-12MHz變頻探頭。

1.2感興趣區(qū)域選取首先截取腫瘤組織部分的感興趣區(qū)域(ROI)，再提取特征參數(shù)。ROI選擇形狀為矩形，ROI的區(qū)域大小固定，ROI圖像像素為64×64[1]。ROI區(qū)域選擇圖例見圖1。

1.3圖像灰度特征參數(shù)的提取及計(jì)算本研究選取如下常用的4個(gè)灰度特征參數(shù)[2]：①灰度均值M=∑L-1r=0rp(r)，表示ROI內(nèi)各點(diǎn)灰度值的平均數(shù)，回聲越強(qiáng)，灰度均值越大。②灰度標(biāo)準(zhǔn)差V=∑L-1r=0(r-M)2p(r)，表示灰度均數(shù)兩側(cè)灰度值分散程度的量，如果ROI內(nèi)各點(diǎn)灰度值比較接近，則灰度標(biāo)準(zhǔn)差小，反映回聲是否均勻。③扭曲度S=1V3∑L-1r=0(r-M)3p(r)，反映灰度值的對(duì)稱性。④熵H=-∑L-1r=0p(r)log2p(r)，反映灰度值分布均勻程度，各灰度值等概率出現(xiàn)時(shí)，熵最大。各公式中r為像素值，p(r)為灰度為r的概率。

圖1灰度特征提取的ROI區(qū)域選擇圖例

利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程，計(jì)算2組患者超聲圖像的M、V、S、H參數(shù)值。將統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)輸入SPSS11.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行非配對(duì)t檢驗(yàn)，P<0.05認(rèn)為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2結(jié)果

2組超聲圖像的M、V、S、H灰度特征參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見表1。統(tǒng)計(jì)學(xué)處理結(jié)果顯示，乳腺良、惡性腫瘤的M、V、S存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，提示M、V、S的量化比較對(duì)判斷乳腺良、惡性腫瘤有意義。表1良、惡性乳腺腫瘤超聲圖像的灰度特征參數(shù)比較與良性乳腺腫瘤比較：*P<0.05，**P<0.01

3討論

超聲診斷以其方便、價(jià)廉、無創(chuàng)而在門診乳腺腫瘤診斷中得到廣泛應(yīng)用。臨床上已提出一些乳腺良、惡性腫瘤超聲圖像診斷標(biāo)準(zhǔn)[3]，但這些標(biāo)準(zhǔn)主要依賴肉眼觀察、主觀判斷，缺乏準(zhǔn)確的量化指標(biāo)，給乳腺腫瘤的診斷帶來困難。超級(jí)秘書網(wǎng)

醫(yī)學(xué)圖像定量分析技術(shù)為乳腺腫瘤診斷準(zhǔn)確性的提高提供了技術(shù)支持。此技術(shù)以圖像灰度值為依據(jù)，經(jīng)過計(jì)算得到圖像的灰度特征參數(shù)作為量化標(biāo)準(zhǔn)，如用灰度均值測(cè)量回聲強(qiáng)度、灰度標(biāo)準(zhǔn)差值測(cè)量均勻度等，在一定程度上克服了人為判斷的模糊性和主觀性，為診斷提供了定量依據(jù)。

目前用于超聲診斷的圖像定量分析方法主要有4種[4]，即紋理分析、灰度特征分析、面積和輪廓周長的測(cè)定、輪廓邊緣的提取及數(shù)學(xué)運(yùn)算。我們選用灰度特征分析法，對(duì)圖像感興趣區(qū)域的灰度特征進(jìn)行提取，利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程計(jì)算出M、V、S、H參數(shù)值，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)分析得出有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的參數(shù)，以期作為超聲判別乳腺腫瘤良、惡性的量化依據(jù)。結(jié)果顯示，乳腺惡性腫瘤M、V、S值均顯著大于乳腺良性腫瘤，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。提示，M、V、S具有作為乳腺良、惡性腫瘤超聲診斷量化指標(biāo)的價(jià)值。由于本組樣本較少，其價(jià)值有待于大樣本量的進(jìn)一步研究證實(shí)。

【參考文獻(xiàn)】

[1]吳君，賀超，趙興友，等.基于超聲圖像的紋理特征分析算法的應(yīng)用[J].生物醫(yī)學(xué)工程研究，2007，26(2):166-169.

[2]黃亞麗，李芬華，趙真.B超肝臟圖像紋理特征提取方法的實(shí)驗(yàn)研究[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，2004，20(12):1937-1939.

[3]張縉熙.乳腺疾病的超聲診斷[J].中國超聲診斷雜志，2001，2(1):53-54.

[4]連娟，周康源，姚文俊，等.B超圖像紋理分析參數(shù)的研究[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，1998，14(3):164-165