应用Sandwich Logistic回归分析探讨肺小结节恶性病变影响因素

摘要：

目的：本研究通过对肺小结节患者CT图像提出纹理特征，探讨肺小结节良恶性诊断的定量分析模型。 方法：本文对采集的肺部CT图像进行了研究，采用灰度共生矩阵法借助MATLAB，VC++软件平台，提取纹理特征，借助SAS9.0对各个特征参数进行了sandwich logistic回归分析。 结果：图像的处理分析结果表明正常CT图像与病变CT图像的能量、熵、反差分矩数值经统计学分析后具有实际意义，显示有差异。 结论：图像的处理分析结果表明正常CT图像与病变CI图像的能量、熵、反差分矩数值有着显著的差异，对于区分图像的良恶性有较强的描述能力。

关键词： 肺部患者 CT图像 纹理提取 肺小结节

作者: 郭秀花 张勇 王瓛

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年中国卫生统计学术大会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 317-322

在线出版日期: 2007-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）