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文章类型：
机构：
[1]首都医科大学公共卫生与家庭医学学院
首都医科大学
[2]首都医科大学宣武医院 北京100069
首都医科大学宣武医院
出处：
ISSN：
关键词：
肺部患者
CT图像
纹理提取
肺小结节
摘要：
目的:探讨肺小结节良恶性鉴别诊断的定量分析模型.方法:对21名3208张肺小结节良恶性肺部CT图像,利用灰度共生矩阵法,借助MATLAB和VC++软件平台提取纹理特征,利用SAS 9.1版本统计学软件进行Sandwich Logistic回归分析.结果:入选的纹理特征有能量值、熵值、惯性炬、局部平稳性和灰度值,系数检验的P值均为＜0.0001;且能量值、熵值和惯性炬值越小时,局部平稳性和灰度值越大时,越可能是恶性肺小结节.结论:提取纹理特征对于区分图像的良恶性有较强的描述能力.
基金：
北京市教育委员会科技发展计划面上基金课题(编号:KM200610025014)资助； 首都医科大学基础与临床基金课题(2006JL57)资助；
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学公共卫生与家庭医学学院
推荐引用方式(GB/T 7714)：
郭秀花,张勇,王瓛,等.应用Sandwich Logistic回归分析探讨肺小结节恶性病变影响因素[J].数理医药学杂志.2008,21(1):66-68.
