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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。方法對手術確診的良、惡性乳腺腫瘤各10例的原始超聲圖像的灰度特征進行提取，利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程計算兩組圖像的4個灰度特征參數(shù)(灰度均值M、灰度標準差V、扭曲度S、熵H)，對比分析各參數(shù)在2組樣本之間的差異。結果良、惡性乳腺腫瘤患者超聲圖像的灰度均值M、灰度標準差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的價值。

【關鍵詞】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，早期診斷對預后尤為重要。超聲檢查以其無創(chuàng)優(yōu)點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)生的經驗，而沒有量化指標，因此診斷的準確性不能令人滿意。本研究利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程，對乳腺良、惡性腫瘤超聲圖像的灰度特征參數(shù)進行對比分析，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)學院附屬醫(yī)院收治經病理確診的乳腺良、惡性腫瘤各10例患者的原始超聲圖像，經超聲工作站保存在計算機中。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)的提取及計算本研究選取如下常用的4個灰度特征參數(shù)[2]：①灰度均值M=∑L-1r=0rp(r)，表示ROI內各點灰度值的平均數(shù)，回聲越強，灰度均值越大。②灰度標準差V=∑L-1r=0(r-M)2p(r)，表示灰度均數(shù)兩側灰度值分散程度的量，如果ROI內各點灰度值比較接近，則灰度標準差小，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，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，計算2組患者超聲圖像的M、V、S、H參數(shù)值。將統(tǒng)計數(shù)據(jù)輸入SPSS11.0統(tǒng)計學軟件進行非配對t檢驗，P<0.05認為差異具有統(tǒng)計學意義。

2結果

2組超聲圖像的M、V、S、H灰度特征參數(shù)統(tǒng)計分析結果見表1。統(tǒng)計學處理結果顯示，乳腺良、惡性腫瘤的M、V、S存在統(tǒng)計學差異，提示M、V、S的量化比較對判斷乳腺良、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、價廉、無創(chuàng)而在門診乳腺腫瘤診斷中得到廣泛應用。臨床上已提出一些乳腺良、惡性腫瘤超聲圖像診斷標準[3]，但這些標準主要依賴肉眼觀察、主觀判斷，缺乏準確的量化指標，給乳腺腫瘤的診斷帶來困難。超級秘書網(wǎng)

醫(yī)學圖像定量分析技術為乳腺腫瘤診斷準確性的提高提供了技術支持。此技術以圖像灰度值為依據(jù)，經過計算得到圖像的灰度特征參數(shù)作為量化標準，如用灰度均值測量回聲強度、灰度標準差值測量均勻度等，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定、輪廓邊緣的提取及數(shù)學運算。我們選用灰度特征分析法，對圖像感興趣區(qū)域的灰度特征進行提取，利用Matlab7.0圖像處理函數(shù)及算法編程計算出M、V、S、H參數(shù)值，通過統(tǒng)計學分析得出有統(tǒng)計學差異的參數(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)計學意義。提示，M、V、S具有作為乳腺良、惡性腫瘤超聲診斷量化指標的價值。由于本組樣本較少，其價值有待于大樣本量的進一步研究證實。

【參考文獻】

[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用[J].生物醫(yī)學工程研究，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驗研究[J].中國醫(yī)學影像技術，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)學影像技術，1998，14(3):164-165