人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像紋理特征提取在腫瘤鑒別診斷中的應(yīng)用

駱鵬傲，朱 紅，劉奕君，姜新國(guó)

（1.徐州醫(yī)學(xué)院 醫(yī)學(xué)信息學(xué)院，徐州 221004；2.徐州醫(yī)學(xué)院 公共衛(wèi)生學(xué)院，徐州 221004）

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN），是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型，常用來對(duì)輸入和輸出間復(fù)雜的關(guān)系進(jìn)行建模，或用來探索數(shù)據(jù)的模式.ANN以它的大規(guī)模并行性、知識(shí)的分布式表示、容錯(cuò)性與自組織等許多優(yōu)秀的特點(diǎn)引起眾多學(xué)者的極大興趣，近年來已形成全球性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究熱潮［1］.

紋理是圖像的一個(gè)重要屬性，它是圖像像素顏色或灰度在空間以一定形式變化而產(chǎn)生的圖案.圖像的特征提取是圖像的識(shí)別和分類、基于內(nèi)容的圖像檢索、圖像數(shù)據(jù)挖掘等研究?jī)?nèi)容的基礎(chǔ)性工作，其中圖像的紋理特征對(duì)描述圖像內(nèi)容具有重要意義，紋理特征提取已成為目前圖像領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)［2］.灰度共生矩陣是建立在估計(jì)二階組合條件概率密度函數(shù)基礎(chǔ)上的紋理分析方法，不僅反映亮度的分布特性，也反映具有同樣亮度或接近亮度的像素之間的位置分布特性，是有關(guān)圖像亮度變化的二階統(tǒng)計(jì)特征［3］.利用灰度共生矩陣提取圖像的紋理特征目前在醫(yī)學(xué)研究上已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用.

劉剛、王剛、林森森利用灰度共生矩陣提取的圖像紋理特征聯(lián)合ANN網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)應(yīng)用于肝部、肺部和乳腺腫瘤的研究當(dāng)中，除此之外，目前對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和利用灰度共生矩陣提取的腫瘤CT圖像紋理特征指標(biāo)聯(lián)合腫瘤相關(guān)臨床檢查指標(biāo)在腫瘤鑒別診斷中的應(yīng)用未見報(bào)道.

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在腫瘤鑒別診斷中的應(yīng)用

1.1 ANN模型及其存在的缺點(diǎn)和爭(zhēng)論

ANN是屬于人工智能的領(lǐng)域，有別于其它人工智能的方法，ANN具有自我學(xué)習(xí)的能力，由大量相互聯(lián)接的節(jié)點(diǎn)（或稱“神經(jīng)元”）構(gòu)成，通過每個(gè)節(jié)點(diǎn)特定的輸出函數(shù)、每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的權(quán)重值和網(wǎng)絡(luò)的連接方式進(jìn)行輸出.ANN模型的基本特征如下：第一，使用大量簡(jiǎn)單的神經(jīng)細(xì)胞模型作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，每個(gè)神經(jīng)元具有多個(gè)輸入和一個(gè)輸出，其總輸入－輸出傳遞函數(shù)為非線性函數(shù).第二，連接這些神經(jīng)元構(gòu)成各種形態(tài)的網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)可以是分層的，也可以是帶有反饋或相互結(jié)合型的，可以用網(wǎng)絡(luò)的一部分或全部神經(jīng)元來表示某個(gè)模式或信息，形成信息的分布式表示.第三，使用各種學(xué)習(xí)規(guī)則，調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)，使得網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)、自適應(yīng)或自組織功能.第四，各個(gè)神經(jīng)元的動(dòng)作可以是同步的或非同步的.在ANN眾多算法當(dāng)中，BP算法是目前應(yīng)用最廣泛并且比較成功的一種算法.

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要特點(diǎn)是信號(hào)前向傳遞、誤差反向傳播.在信號(hào)向前傳遞中，輸入層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層為一個(gè)或者多個(gè)隱含層結(jié)構(gòu)，負(fù)責(zé)內(nèi)部信息的處理.最后一個(gè)隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，經(jīng)進(jìn)一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)信號(hào)的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果.當(dāng)實(shí)際輸出與期望輸出不符時(shí)，則轉(zhuǎn)入反向傳播，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整權(quán)值和閾值，從而使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)輸出不斷逼近期望輸出.典型的BP網(wǎng)絡(luò)模型算法包括節(jié)點(diǎn)輸入及輸出、傳遞函數(shù)、訓(xùn)練誤差和權(quán)值調(diào)整.近年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腫瘤的鑒別診斷研究中得到了廣泛的應(yīng)用.

ANN也存在著一定的局限性：①隱層節(jié)點(diǎn)的選取缺乏理論指導(dǎo)；②容易形成局部極小而得不到全局最優(yōu)；③訓(xùn)練次數(shù)多使得學(xué)習(xí)效率低，收斂速度慢；④訓(xùn)練時(shí)學(xué)習(xí)新樣本有遺忘舊樣本的趨勢(shì)；⑤需要大量的訓(xùn)練樣本，對(duì)于小樣本的的數(shù)據(jù)一般不考慮使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；⑥對(duì)因變量的要求比較單一，經(jīng)過多次的實(shí)驗(yàn)證實(shí)，ANN模型適合于解決因變量為二分類的數(shù)據(jù)，對(duì)于因變量為三分類的樣本ANN處理結(jié)果不理想.⑦馬俊累［4］研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的原理及其支持向量機(jī)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的周圍型非小細(xì)胞肺癌的分型診斷模型，并分別用模型對(duì)腺癌、鱗癌做了病理分型實(shí)驗(yàn)，該模型分型準(zhǔn)確率分別達(dá)到70%和80%，支持向量機(jī)高于ANN模型的分型準(zhǔn)確率，作者認(rèn)為，在有限樣本的情況下，支持向量機(jī)的分型效果最好.在Satoru Kawakami等［5］的研究中，諾模圖方法要優(yōu)于ANN模型.

1.2 ANN在腫瘤研究中的進(jìn)展

ANN是屬于人工智能的領(lǐng)域，有別于其它人工智能的方法，ANN具有自我學(xué)習(xí)的能力，使用者無需設(shè)計(jì)復(fù)雜的程序去解決問題.只須提供數(shù)據(jù).目前，醫(yī)學(xué)對(duì)絕大多數(shù)疾病的病因尚不明確，而各種疾病的表現(xiàn)也千變?nèi)f化，在醫(yī)學(xué)實(shí)踐中，對(duì)疾病的判斷和相應(yīng)的治療往往只是以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ).因此，ANN所具有的學(xué)習(xí)、記憶和歸納功能決定了它將在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域良好的應(yīng)用前景.將ANN技術(shù)應(yīng)用于腫瘤影像學(xué)診斷的研究開始于20世紀(jì)80年代，到了90年代，ANN開始應(yīng)用于腫瘤臨床診斷的研究中，21世紀(jì)以來，ANN廣泛地應(yīng)用于各大腫瘤的研究當(dāng)中，ANN聯(lián)合腫瘤標(biāo)記物應(yīng)用于腫瘤診斷也得到了廣泛的研究.根據(jù)前人的研究成果，可以進(jìn)一步開展ANN聯(lián)合圖像處理提取醫(yī)學(xué)圖像紋理特征指標(biāo)、臨床檢查指標(biāo)等應(yīng)用于腫瘤鑒別診斷的研究工作.

1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在消化道腫瘤研究中的應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者運(yùn)用ANN對(duì)胃癌、大腸癌、肝癌、胰腺癌等消化道腫瘤進(jìn)行了研究.胃癌占我國(guó)惡性腫瘤死亡的23%，居首位.胃癌的預(yù)后很大程度上取決于早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療及對(duì)治療后的隨訪監(jiān)測(cè)［6，7］，而常規(guī)內(nèi)鏡的檢查不適合于普查及隨訪，且會(huì)給病人帶來一定的痛苦.血清腫瘤標(biāo)志物的檢測(cè)較為便捷，對(duì)診斷胃癌具有重要的臨床意義［8］.近年來，胃癌標(biāo)志物的研究發(fā)展很快，但是，這些標(biāo)志物都缺乏高度特異性和敏感性，尤其是對(duì)于胃癌的早期診斷和篩選不夠理想.王雪萍等［9］利用ANN建立的胃癌多種血清腫瘤標(biāo)志物ANN模型，在提高診斷敏感性的同時(shí)，還保證了較高的特異性，證明ANN模型對(duì)胃癌的早期診斷具有較高的價(jià)值.

大腸癌是常見的惡性腫瘤，在世界范圍內(nèi)其死亡率居各種腫瘤的第三位［10］，在西方居第二位［11］.劉剛等［12］在大腸癌生物醫(yī)學(xué)研究的基礎(chǔ)上，通過隨訪收集到53例數(shù)據(jù)建立用于大腸癌患者術(shù)后5年生存期預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，完成了大腸癌患者術(shù)后5年生存期的預(yù)測(cè).

長(zhǎng)期以來，我國(guó)肝癌的死亡率在惡性腫瘤中占居第三位，僅次于胃癌和食管癌［13］.劉剛等［14］調(diào)查了154例肝癌患者，通過灰度共生矩陣提取的肝部CT圖像的紋理特征指標(biāo)，建立了適用于肝癌和其他非肝癌占位性病變鑒別診斷的遺傳優(yōu)化算法BP ANN模型，其正確率、靈敏度、特異度分別達(dá)到89.4%，88.6%，90.3%.Kazufumi Honda等［15］應(yīng)用ANN模型分析聯(lián)合檢測(cè)的腫瘤標(biāo)志物指標(biāo)以診斷胰腺癌，結(jié)果發(fā)現(xiàn)ANN模型可以顯著提高胰腺癌診斷功效.

1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肺癌診斷中的應(yīng)用

肺癌是威脅人類健康最主要的惡性腫瘤，據(jù)世界衛(wèi)生組織的最新報(bào)告，肺癌是全球范圍內(nèi)發(fā)病率和死亡率最高的惡性腫瘤，我國(guó)全國(guó)第三次死因回顧抽樣調(diào)查（2004至2005）的結(jié)果同樣顯示，無論我國(guó)城市還是農(nóng)村，男性還是女性，死亡率最高的惡性腫瘤都是肺癌［16］.肺癌廣義上分為NSCLC（約占肺癌的80%）和SCLC.其中，SCLC診斷時(shí)約有80%發(fā)生了轉(zhuǎn)移，故主張以全身治療為主.相比之下大約50%的NSCLC診斷時(shí)為局部或局部晚期病變，可以選擇單純手術(shù)切除或綜合治療.NSCLC分為腺癌、鱗癌（約占原發(fā)性肺癌的40%～50%）、大細(xì)胞未分化癌（約占全部肺癌病例的1%左右）.相比較鱗癌，腺癌轉(zhuǎn)移早（主要通過血道轉(zhuǎn)移，不同于鱗癌的淋巴道轉(zhuǎn)移），預(yù)后相對(duì)較差，兩者的放、化療方案不同，鱗癌患者對(duì)放、化療比較敏感.在基因治療方面，腺、鱗癌的靶向治療也是不同的（主要是藥物不同）.對(duì)于肺癌的病人最終要通過病理活檢來確診，明確病理結(jié)果對(duì)于治療方案的選擇有很大的幫助，但是有一部分病人因?yàn)楹ε峦纯嗑芙^活檢，有的病人需要重復(fù)多次活檢才能確診.醫(yī)生對(duì)病人進(jìn)行活檢之前還需要考慮禁忌癥和適應(yīng)癥.實(shí)施活檢手術(shù)可能導(dǎo)致病人諸如局部感染、敗血癥、氣胸等并發(fā)癥的發(fā)生.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過病人的非手術(shù)指標(biāo)預(yù)測(cè)病人的病理結(jié)果，在醫(yī)生選擇不同的治療方案時(shí)給以參考.

為了評(píng)估人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型鑒別肺癌的能力，F(xiàn)eifei Feng等［17］建立了變量為6種腫瘤標(biāo)志物的ANN模型.收集了117個(gè)肺癌病人、93個(gè)肺部良性疾病病人、111個(gè)正常人的問卷調(diào)查信息（共19項(xiàng)指標(biāo)）以及相應(yīng)的6種腫瘤標(biāo)志物，47個(gè)胃癌病人、50個(gè)結(jié)腸癌病人和50個(gè)食管癌病人的6種腫瘤標(biāo)記物.通過6種腫瘤標(biāo)志物和19個(gè)問卷調(diào)查的參數(shù)建立的ANN模型鑒別肺癌與肺部良性疾病、正常對(duì)照組的正確率、靈敏度、特異度分別為96.9%，98.3%，99.5%.通過6種腫瘤標(biāo)志物建立的ANN模型鑒別肺癌與胃癌的正確率、靈敏度、特異度分別為90.5%，93.3%，83.3%.通過6種腫瘤標(biāo)志物建立的ANN模型鑒別肺癌與結(jié)腸癌的正確率、靈敏度、特異度分別為90.0%，90.0%，90.0%.通過6種腫瘤標(biāo)志物建立的ANN模型鑒別肺癌與食管癌的正確率、靈敏度、特異度分別為86.0%，86.7%，84.6%.在調(diào)查的19個(gè)參數(shù)中，除了吸煙，化學(xué)污染物暴露與肺癌有著密切的關(guān)系之外，廚房環(huán)境因素包括廚房燃料、廚房通風(fēng)和烹飪方式也可能是影響女性患肺癌的危險(xiǎn)因素.

王剛 等［18］收 集 了 107 例 SCLC 與 110 例NSCLC共計(jì)217例肺癌住院患者的臨床資料及CT影像資料，建立了用于SCLC與NSCLC鑒別診斷的ANN模型，其正確率、靈敏度、特異度分別達(dá)到了90.54%，94.87%，85.71%.馬俊雷等［19］收集了病理確診并進(jìn)行CT檢查的非小細(xì)胞肺癌病例120例，其中腺癌77例，鱗癌43例，選擇CT圖像上有特征性的指標(biāo)共16個(gè)，分別為形態(tài)（規(guī)則與否）、邊緣、毛刺、暈征、分葉、棘突、空洞、空炮、鈣化、衛(wèi)星灶、透亮影、周圍肺氣腫、胸膜肥厚、細(xì)支氣管氣象、與血管關(guān)系、與胸膜關(guān)系.通過logistic回歸篩選出了周圍肺氣腫、空洞、暈征、邊緣、形態(tài)這5個(gè)變量.通過這5個(gè)自變量，分別建立了用于鑒別診斷鱗癌與腺癌的Fisher判別分析、ANN、支持向量機(jī)模型，診斷準(zhǔn)確率分別達(dá)到72.5%，70%和80%.說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于非小細(xì)胞肺癌中鱗癌與腺癌的鑒別診斷，作為計(jì)算機(jī)輔助醫(yī)學(xué)診斷病癥的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)減少醫(yī)生由于感知誤差引起的誤診率，提高醫(yī)生對(duì)病理類型的診斷準(zhǔn)確率具有非常重要的意義.

1.5 ANN在其他腫瘤中的應(yīng)用研究

在國(guó)內(nèi)外，ANN除了應(yīng)用于以上腫瘤中的研究之外，在前列腺、乳腺、頭頸部等腫瘤的研究中也得到了廣泛的應(yīng)用.為了給外科醫(yī)生提供前列腺疾病病人是否有患癌風(fēng)險(xiǎn)的信息，以確定是否有必要對(duì)病人進(jìn)行活組織檢查，Ismail Saritas等［20］建立了變量為游離前列腺特異性抗原（FPSA）、總前列腺特異性抗原（tPSA）與年齡的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.收集了121個(gè)經(jīng)過活組織切片檢查來確診的前列腺病人資料，運(yùn)用混淆矩陣和ROC曲線分析ANN診斷前列腺癌的能力.其正確率為94.21%，靈敏度與特異度分別為94.11%，94.44%，ROC曲線下面積為0.9237.結(jié)果表明，ANN 可以通過年齡、FPSA、tPSA這幾個(gè)參數(shù)來準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)前列腺癌.為了研究前列腺癌病人是否發(fā)生骨骼轉(zhuǎn)移，Jainn－Shiun Chiu等［21］利用病人的臨床參數(shù)指標(biāo)建立了用于診斷前列腺癌病人是否發(fā)生骨骼轉(zhuǎn)移的ANN模型，其靈敏度、特異度分別為87.5%，83.3%.

ANN技術(shù)在乳腺腫瘤中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用.J.A.GOMEZ－RUIZ等［22］通過 ANN 技術(shù)研究了乳腺癌病人術(shù)后隨訪的不同時(shí)期乳腺癌復(fù)發(fā)的可能性.A.Marcano－Cede~no等［23］通過 ANN 技術(shù)研究了乳腺腫瘤的良惡性分型診斷.Shi HY等［24］利用ANN與線性回歸模型對(duì)乳腺癌病人術(shù)后生活質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià).

曹素梅等［25］應(yīng)用血清蛋白質(zhì)譜技術(shù)結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立頭頸部鱗癌 （head and neck squamous cell carcinoma，HNSCC）患者的診斷模型，并評(píng)價(jià)其診斷價(jià)值.其應(yīng)用表面加強(qiáng)激光解吸電離－飛行時(shí)間質(zhì)譜（surface－enhanced desorption ionization time－of－flight mass spectrometry，SELDI－TOF－MS）技術(shù)及 WCX2（weak cation－exchange）芯片檢測(cè)訓(xùn)練集樣本，結(jié)合反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）的方法建立診斷模型，結(jié)果表明該模型診斷頭頸部鱗癌具有較高的靈敏度和特異度，值得進(jìn)一步研究.

2 醫(yī)學(xué)圖像處理在腫瘤研究中的應(yīng)用

2.1 圖像紋理特征

紋理是圖像中一個(gè)重要而又難以描述的特性，它們反映了物體表面顏色和灰度的某種變化.紋理分析技術(shù)一直是計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理、圖像分析、圖像檢索等的活躍研究領(lǐng)域［26］.研究?jī)?nèi)容的一個(gè)最基本的問題是紋理特征提取.提取的方法可以大致的分為四個(gè)家族：統(tǒng)計(jì)家族，結(jié)構(gòu)家族，信號(hào)處理家族，模型家族.紋理特征提取的方法包括灰度共生矩陣、基于Gabor濾波的特征提取、基于自回歸模型的紋理特征提取等.灰度共生矩陣屬于統(tǒng)計(jì)家族，Gabor濾波器屬于信號(hào)處理家族，自回歸模型屬于模型家族.統(tǒng)計(jì)家族的優(yōu)勢(shì)在于方法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，不足是計(jì)算復(fù)雜度高以及缺乏理論支撐；模型家族的方法能夠在紋理的局部以及整體之間兼顧，并且具有很大的靈活性，不足主要是模型系數(shù)的求解有難度以及迭代的過程收斂速度很慢；信號(hào)處理家族能夠結(jié)合空間與頻域分析紋理特征，在更精細(xì)的尺度上分析紋理，不足之處是只考慮圖像的低頻部分而忽略高頻，導(dǎo)致失真.

2.2 灰度共生矩陣及其在腫瘤中的應(yīng)用

灰度共生矩陣屬于圖像紋理特征處理中的統(tǒng)計(jì)家族，優(yōu)勢(shì)在于方法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，不足是計(jì)算復(fù)雜度高以及缺乏理論支撐.紋理特征提取是利用圖像的灰度共生矩陣，求如下常用的統(tǒng)計(jì)特征值：紋理能量、紋理慣性、紋理相關(guān)性、紋理熵.實(shí)驗(yàn)中，為了使得圖像分類結(jié)果更為精確，建立了四個(gè)方向上的灰度共生矩陣，每種紋理形成了能反映自身特征的一組包含16個(gè)元素的特征向量.

為了鑒別乳腺腫瘤的良惡性，實(shí)現(xiàn)乳腺腫瘤的輔助檢測(cè)，楊韜等［27］應(yīng)用灰度共生矩陣對(duì)乳腺鉬靶圖像進(jìn)行紋理分析，自動(dòng)分類識(shí)別乳腺腫塊，采用支持向量機(jī)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)腫塊進(jìn)行分類，三組各項(xiàng)紋理特征參數(shù)間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）；d＝2時(shí)支持向量機(jī)的三組分類準(zhǔn)確率為91.67%、86.73%、95.00%，文中計(jì)算的紋理特征參數(shù)對(duì)乳腺腫塊的良惡性判別有較顯著的規(guī)律，支持向量機(jī)的分類準(zhǔn)確率比概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類準(zhǔn)確率高，該方法可成為乳腺腫瘤良惡性輔助診斷的有效方法之一.

楊國(guó)城等［28］采用共生矩陣的方法提取多幅異常肝臟CT圖像的感興趣區(qū)域的紋理特征，對(duì)兩種病變肝臟組織：肝囊腫和肝細(xì)胞癌，以及正常肝臟進(jìn)行紋理分析、對(duì)比，得出了異常肝臟組織的紋理比較粗，比較雜亂且模糊，而正常肝臟組織的紋理比較規(guī)則；肝囊腫組織較肝細(xì)胞癌組織局部紋理更相似、更均勻而肝細(xì)胞癌局部紋理更雜亂的結(jié)論.

2.3 灰度共生矩陣在肺部腫瘤中的應(yīng)用

為了更好地描述肺小結(jié)節(jié)CT圖像，達(dá)到輔助肺小結(jié)節(jié)鑒別的目的，王瓛等［29］建立了多水平模型研究良惡性肺小結(jié)節(jié)CT圖像的灰度共生矩陣紋理特征，對(duì)185例217l張肺小結(jié)節(jié)CT圖像基于灰度共生矩陣提取10個(gè)紋理特征，擬合多水平統(tǒng)計(jì)模型分析良惡性CT圖像的紋理特征的差異.在考慮患者水平的基礎(chǔ)上能量、慣性矩等8個(gè)紋理特征，在良惡性肺小結(jié)節(jié)的CT圖像間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，得出了基于灰度共生矩陣的一些紋理特征是反應(yīng)肺小結(jié)節(jié)CT圖像良惡性的有效特征參量，在一定程度上有助于早期肺癌的鑒別診斷的結(jié)論.

在探索構(gòu)造因子對(duì)肺癌CT圖像紋理特征指標(biāo)的影響方面，王剛等［30］采用數(shù)值模擬研究不同取值的構(gòu)造因子對(duì)基于灰度共生矩陣提取的肺癌CT圖像紋理特征指標(biāo)的影響.給出了能量、慣性矩、熵、局部平穩(wěn)性（逆差矩）隨生成步長(zhǎng)不同取值的變化曲線.得出了構(gòu)造因子的合理選取有助于肺癌CT圖像特征指標(biāo)的提取，有利于建立適用于肺癌分型的輔助診斷模型的結(jié)論.

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合灰度共生矩陣在腫瘤鑒別診斷中的應(yīng)用

對(duì)ANN原理和利用灰度共生矩陣提取的腫瘤CT圖像紋理特征指標(biāo)聯(lián)合腫瘤相關(guān)臨床檢查指標(biāo)應(yīng)用于腫瘤的鑒別診斷研究，除了劉剛、王剛－我的兩位師兄所做的研究之外，目前尚未見其它報(bào)道.

劉剛等［14］利用灰度共生矩陣提取肝癌CT圖像的紋理特征，探討B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在肝癌CT平掃圖像診斷中的應(yīng)用.CT平掃圖像的灰度共生矩陣提取的紋理特征結(jié)果表明，肝癌患者在對(duì)比度、熵、共生和的熵、共生差、共生差的熵較非肝癌占位性病變患者較大，選取每位患者的CT圖像肝臟成像最大的層面，由灰度共生矩陣提取的紋理特征的均值建立logistic回歸模型，結(jié)果對(duì)比度、能量、逆差矩、熵、共生差的熵5個(gè)指標(biāo)被引入多元回歸模型中，系數(shù)檢驗(yàn)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.001）.對(duì)于測(cè)試集，遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度為89.4%，得出了可以通過計(jì)算，利用肝部平掃CT圖像的灰度共生矩陣進(jìn)行肝癌和其他非肝癌占位性病變的初步區(qū)分的結(jié)論.

王剛等［18］利用灰度共生矩陣提取肺癌CT圖像的紋理特征，聯(lián)合臨床資料指標(biāo)和CT影像有特征性的指標(biāo)，分別建立了用于SCLC和NSCLC鑒別診斷的BP和RBF模型，兩種模型對(duì)SCLC和NSCLC的鑒別診斷正確率分別為90.54%和83.78%.

4 展望

根據(jù)前人的研究成果，可以進(jìn)一步開展如下工作：收集有關(guān)NSCLC的鱗癌和腺癌相關(guān)資料，運(yùn)用灰度共生矩陣提取圖像的紋理特征指標(biāo)聯(lián)合病人相關(guān)臨床資料指標(biāo)、CT圖像上有特征性的指標(biāo)，建立應(yīng)用于NSCLC分型（腺癌、鱗癌）診斷的ANN模型.運(yùn)用灰度共生矩陣提取圖像的紋理特征指標(biāo)聯(lián)合病人相關(guān)臨床資料指標(biāo)、CT圖像上有特征性的指標(biāo)，建立應(yīng)用于腫瘤鑒別診斷的ANN模型還處于研究的理論階段，如何將其應(yīng)用于臨床實(shí)踐當(dāng)中還有待深入研究.

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