论文研究 技术说明:正常肺纹理分析的CT纹理特征对肿瘤大小变化的鲁棒性识别

正常的肺部CT纹理特征已用于预测辐射诱发的肺部疾病（RILD）。为了使这些特征在临床上有用，它们应该对肿瘤大小变化具有鲁棒性，并且与正常的目标肺体积（即肿瘤周围区域（PTR））不相关。研究了14例肺癌患者的CT图像。模拟不同大小的肿瘤总体积（GTV），并将其放置在肿瘤对侧的肺中。从PTR中提取了27个纹理特征[强度直方图为9个，灰度共现矩阵（GLCM）为8个，灰度游程长度矩阵（GLRM）为10个]。当GTV大小变化时，使用Bland-Altman分析来测量每个功能的标准化一致性范围（nRoA）。当某个特征的nRoA小于阈值（100％）时，该特征被认为是健壮的。十六个纹理特征被确定