"肺结节CT图像纹理特征的初步研究"
本研究旨在探讨肺结节CT图像的纹理特征，并研究其在肺结节诊断中的应用价值。本研究通过收集104例经临床手术病理证实的肺结节患者，采用灰度共生矩阵法对肺结节的纹理特征进行提取，比较良、恶性结节的纹理特征差异。结果表明，肺良恶性结节的能量、相关、对比度、逆差距和熵均存在统计学差异（P < 0.05）。
纹理特征是一种重要的图像特征，广泛存在于客观世界。它可以描绘图像的局部性质，提供平滑度、粗糙度和规律性等特征的度量。对于医学图像而言，通过图像纹理分析方法来获得相关的纹理特征，对纹理进行定性或定量描述，从而对医学图像进行理解和诊断分析。
统计法是描述纹理特征的一种常用方法，其中灰度共生矩阵法是最常用的方法之一。它基于共生矩阵的模型来计算图像中一定距离和方向的两点灰度之间的相关性，反映图像灰度在方向、间隔、变化幅度的综合信息，从而可以描述图像纹理的粗糙程度和重复方向。
本研究通过灰度共生矩阵法对肺结节的纹理特征进行提取，比较良、恶性结节纹理特征的差异，结果表明肺良性结节的能量、逆差距、相关性均大于恶性结节，良性结节对比度及熵的均值小于恶性结节。这说明肺良性结节纹理灰度分布均匀、纹理规则、局部灰度反差不大，而肺恶性结节纹理灰度分布不均匀、纹理杂乱、灰度反差明显。
因此，本研究结果表明，图像纹理特征对肺结节的诊断有重要的价值。这也为肺结节的早期诊断和治疗提供了一种新的方法。同时，本研究结果也为肺结节的后续研究提供了有价值的参考。
