图像后处理对全数字化乳腺影像病变检出率的影响

摘要：

目的 比较全数字化乳腺影像( FFDM)的两种图像后处理方式——动态对比度全智能优化(PV)与组织均衡技术(TE)对乳腺病变检出率的影响.方法 选取符合纳入标准的患者的乳腺X线图像,按经PV和TE两种后处理方式的图像和原始图像(RAW)分为3组,由2名放射科医师阅片并记录评分结果.使用受试者工作特征(ROC)曲线进行统计学分析.结果 49例患者共62个病灶,均经病理证实.PV组、TE组及RAW组ROC曲线下面积(Az)分别为0.770±0.031、0.684±0.033、0.709±0.032.3组中PV组Az值及敏感度最高,RAW组假阴性率最高,TE组假阳性率最高.对于恶性病灶,PV组优于TE组及RAW组,TE组与RAW组间差异无统计学意义,3组间总体差异有统计学意义(P＜0.05)；对于良性病灶3组间差异无统计学意义.结论 恰当的后处理能够增加FFDM对特定类型病变的显示能力；对检出恶性病灶,PV优于TE.

关键词：全数字化乳腺影像、图像后处理、乳腺、动态对比度全智能优化、组织均衡技术

所属期刊栏目：27

分类号：R388.2;R445(医学寄生虫学)

在线出版日期：2012-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2238-2241