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标题: 基于CT纹理的定量方法预测纤维化间质性肺疾病的诊断和预后
摘要: 目的:利用高分辨率定量CT(QCT)图像特征预测纤维化间质性肺疾病(ILD)的诊断和预后。 方法:40例ILD患者(20例常见间质性肺炎(UIP),20例非UIP型ILD)由2名放射科医生根据专家共识进行分类,并随访7年。 记录临床变量。 在肺野分割之后,使用基于晶格的方法(TM模型)提取了总共26个纹理特征。 将TM模型与以前基于直方图的模型(HM)进行比较,以了解其对UIP与非UIP的分类能力。 为了进行预后评估,对专家诊断标签和TM指标进行了生存分析。 结果:在分类分析中,TM模型的AUC为0.70,优于HM方法。 虽然在Cox回归分析中UIP与非UIP专家标签的生存曲线没有统计学差异,但TM QCT特征允许对队列进行具有统计学意义的划分。 结论:TM模型在区分UIP和非UIP模式方面优于HM模型。 最重要的是,TM允许将队列划分为不同的生存组,而专家UIP与非UIP标记则不允许。 QCT TM模型可以改善ILD的诊断,提供更准确的预测,更好地指导患者管理。