内镜下胃溃疡性病变鉴别诊断的数学模型

摘要

目的借助图像处理软件结合统计学分析方法尝试建立内镜下胃溃疡性病变鉴别诊断的数学模型。方法回顾性收集25例胃溃疡和25例溃疡型胃癌患者的普通光镜图像,利用Photoshop CS4软件进行图片处理,采集代表溃疡状态的10个观察指标（面积、周长、圆度、高度、宽度、灰度、累积密度、颜色、明度、像素）,应用主成分分析、因子分析、聚类分析对图像数据结果进行分析。结果主成分分析将胃溃疡性病变的内镜图像信息分为两类:第1主成分与面积、周长、高度、宽度、累积密度、像素呈现较强的正相关,代表溃疡的形态特征;第2主成分与灰度、颜色、明度呈现较强的正相关,代表溃疡的色彩特征。因子分析结果显示,溃疡型胃癌较胃溃疡在图像和第1、第2主成分之间呈现更强的正相关关系。聚类结果表明,对于大多数患者来说,发病具有规律性,在建立胃溃疡的数学诊断模型时有效的诊断信息应包括面积≤10 000、周长≤250、高度≤90、宽度≤60、灰度≥90、累积密度≤190000、颜色≥110、明度≥110（单位均为像素值）,在建立溃疡型胃癌的数学诊断模型时有效的诊断信息应包括面积≥38000、周长≥690、高度≥300、宽度≥426、灰度≤100、累积密度≥14000000、颜色≤125、明度≤130（单位均为像素值）。结论内镜图像中面积、周长、圆度、高度、宽度、灰度、累积密度、颜色、明度、像素均为重要的数据信息,基于这10个观察指标基础上建立的数学诊断模型可以简单地对胃溃疡性病变进行早期预测和诊断。