3．讨论
图像纹理是一种图像局部的特征, 图像某一位置的纹理特征与这一位置周围的灰度变化规律密切相关。图像的平滑区域包含的象素灰度彼此接近, 而粗糙区域的象素灰度有较大的变化, 因此区域的直方图的统计矩可以作为描述图像纹理的测度。采用纹理分析的方法可以提取出肉眼无法识别的图像特征。 能量是图像灰度分布均匀程度和纹理粗细的一个度量。当图像较细致、均匀时, 能量值较大, 最大时为1, 表明区域内图像灰度分布完全均匀; 反之,当图像灰度分布很不均匀、表面呈现出粗糙特性时, 能量值较小。对感兴趣区提取的能量特征结果显示, 在病灶区能量最小, 说明病灶区图像纹理粗糙、灰度分布很不均匀; 表观正常脑白质区与正常脑白质区相比, 表观正常脑白质区的能量低于正常脑白质区, 说明在表观正常的脑白质区能量减小, 灰度分布趋于均匀性降低的状态, 我们认为这种变化可能反映了在表观正常的脑白质区组织微观结构的改变,这也证实了近年来许多研究者认为MS患者脑白质区域存在微观结构异常的研究。
对比度是纹理变化的度量, 反映了邻近像素的反差。对比度值越大, 表示纹理基元对比越强烈、纹理效果越不明显; 对比度值较小, 表示纹理效果越明显; 当对比度值为0, 表明图像完全均一、无纹理。本研究中的纹理基元就是单个象素。在病灶区、表观正常脑白质区和正常脑白质区对比度呈下降的趋势,病灶区对比度最大, 纹理效果最明显, 也就是说正常脑白质区的纹理均匀。
方差是反映纹理变化快慢、周期性大小的物理量。值越大,表明纹理周期越大。由于方差随图像纹理的不同有较大变异,因此可作为区分纹理的一个重要指标。但是我们的研究发现感兴趣区的方差参数变化不存在单调变化的趋势, 可能与选取的感兴趣区较小有关。
逆差矩反映纹理的规则程度。当纹理杂乱无章、难于描述时, 逆差矩较小; 规律较强、易于描述的, 逆差矩较大。病灶区与表观正常脑白质和正常脑白质区相比, 纹理杂乱, 难于描述,所以逆差矩最小。
本实验利用灰度共生矩阵的方法对M RI 的T 2W I 图像的灰度信息进行了特征提取, 发现能量和熵这两个特征值可能反映了M S 脑白质的微观结构改变, 由于实验样本有限, 影响疾病的因素多种多样, 针对疾病的不同分型, 我们仍需要进一步扩大样本对其进行深入研究, 继续寻找这些特征与M S 患者脑白质微观改变之间的联系。