上海市科学技术发展基金(004119011)
- 作品数：5 被引量：79H指数：4
- 相关作者：滑炎卿庄天戈陈旭张国桢郑向鹏更多>>
- 相关机构：复旦大学上海交通大学更多>>
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- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 窗口条件对共生纹理在磨玻璃影自动识别中的影响被引量：5
- 2003年
- 以肺部高分辨率CT(HRCT)为研究对象,探讨了常用的宽窄两种肺部CT窗口对共生纹理参数在磨玻璃影(GGO)自动识别中的影响.通过改变共生矩阵生成参数和窗口设置形成不同的初始特征集,用逐步判别法分别从中选出判别能力较强的若干特征,再由这些特征变量设计线性分类器,并用回代法和刀切法评估各分类器的性能.经比较发现,如果初始特征集只包含常用的6种共生纹理特征时,在窄窗条件下设计出的分类器对GGO的识别效果要优于宽窗条件下的;如果增加初始特征集维数,使其包含所有14个共生纹理参数时,窗口条件对分类器性能的影响可以忽略.
- 陈旭庄天戈郑向鹏滑炎卿
- 关键词：计算机辅助诊断纹理分析共生矩阵磨玻璃影
- Ⅲ型胶原纤维在实验性特发性肺纤维化早期的动态研究被引量：19
- 2002年
- 目的 通过动物实验的方法 ,动态地观察Ⅲ型胶原在平阳霉素诱导的兔肺纤维化中的变化。方法 12只新西兰白兔 ,在经支气管内灌注平阳霉素诱导纤维化模型之后的第 7、14、2 1和 2 8天 ,分别随机取 3只处死 ,分离两侧肺组织取材进行免疫组化染色分析。结果 与正常对照组比较 ,尽管第 1、2周时肺内的改变均以炎性渗出和实变为主 ,但可在增厚的肺泡隔内发现散在的点状、线状红棕色增生Ⅲ型胶原。 3、4周后随炎性反应进行性减弱 ,被染色的Ⅲ型胶原反而显著地进行性增多 ,在病变区形成杂乱的网格样分布。而且Ⅲ型胶原免疫组化染色对胶原显示的敏感性显著高于VG染色。结论 纤维化的早期胶原沉积以Ⅲ型胶原的增生为主 ,大量Ⅲ型胶原的沉积表明纤维化处于活动阶段或早期状态 ,从此意义上这个观察过程均可称作早期阶段。这对于临床通过穿刺组织分析来评价疾病的发展是非常有价值的。
- 郑向鹏滑炎卿张国桢卢晨陆孝禹
- 关键词：间质性肺炎特发性肺纤维化平阳霉素免疫组织化学
- 多层螺旋CT评价肺气肿患者肺功能的可行性被引量：27
- 2007年
- 目的探索建立肺气肿通气功能障碍的CT分级标准及可行性。方法147例受试者自愿接受多层螺旋CT（MSCT）及常规肺功能（PFT）检查，间隔不超过1周。以数字表法将患者随机分成2组：A组120例，比较MSCT肺功能与PFT之间的相关性，并以PFT为金标准将其分为正常、轻、中、重度肺功能损害4组，用来建立肺气肿通气功能障碍的MSCT分级标准。B组27例，评估上述分级标准的准确性。测定CT肺功能的定量指标：容积比（Vex／in）、吸气相平均肺密度（MLDin）、呼气相平均肺密度（MLDex）、平均肺密度比（MLDex／in）、吸气相-910HU的像素指数（Piin-910）、呼气相-910HU的像素指数（Piex-910）、-910HU的像素指数比（Piex／in-910）。结果MSCT肺定量指标与PFT之间存在相关性，其中以Piex／in-910与FEV1％的相关性最佳（r=-0．905，P＜0．01）。正常肺功能者60例，轻度下降者22例，中度下降者21，重度下降者17例，所建立的分级标准能较好地反映肺气肿通气功能障碍，其中以Piex／in-910诊断效能最高（x^2=0．267，P=0．966，准确性81．5％），其初步标准为：正常0～9．9，轻度10．0～34．9，中度35．0～74．9，重度≥75．0。结论MSCT肺定量指标评价肺气肿通气功能障碍是可行的，其中以Piex／in-910诊断效能最高。
- 葛虓俊张国桢朱砚萍单琳毛定飚丁其勇滑炎卿
- 关键词：体层摄影术X线计算机呼吸功能试验肺疾病肺气肿
- 胸部高分辨率CT片中肺实质的自动分割被引量：28
- 2002年
- 以早期弥漫性肺疾病的高分辨率 CT图片为研究对象 ,针对图片本身的特点 ,提出了一种新的肺部全自动分割法 .该方法结合了阈值技术和区域生长技术 .它首先将待处理源图像二值化 ,并根据用 Sobel算子抽取出的躯干边缘 ,得到纯粹的躯干部二值图像 .在中值滤波去噪后 ,对其中黑白区域分别进行连通域标记 ,并将面积较小区域 (如气管等 )的像素值取反 .最后再经形态滤波得到肺部精确的模板 .该算法能自动去除气管 /支气管对应的图像区域 。
- 陈旭庄天戈
- 关键词：肺实质图像分割阈值法连通域标记中值滤波
- 复杂性测度特征在肺部HRCT图像分析中的应用被引量：4
- 2003年
- 研究了分形维和 Lempel- Ziv(LZ)复杂性两类基于视觉复杂性的图像特征在自动区分高分辨率 CT(HRCT)上磨玻璃影 (GGO)与正常区域的表现 .研究样本包括 86个 1 5× 1 5大小的矩形感兴趣区 (ROI) ,其中 44个正常 ,42个 GGO.将从这些 ROI中提取的分形维特征和 LZ复杂性特征作为输入对线性分类器训练并对其分类性能进行评估 .结果表明 ,若将两类特征单独作为分类器的输入 ,相应的 ROC曲线下面积分别为 0 .837和 0 .90 3;当用回代法训练和测试分类器时 ,分别有 75.6%和 79.1 %的 ROI被正确分类 ,而用刀切法时 ,ROI被正确分类的比率相同 .若将两类特征的组合作为分类器输入 ,相应的 ROC曲线下面积提高到 0 .969,而总的分类正确率亦达 91 .9%
- 陈旭庄天戈滑炎卿
- 关键词：分形维
