骨质疏松HR MRI图像处理及其价值探讨

摘要

目的评价骨质疏松高分辨MR图像处理及其应用价值.方法本组12例,其中女7例,男5例,年龄25-80岁,平均54.8岁.经双能X线骨密度仪测量(dual-energy X-ray absorptiometry,DXA),分为骨松组和对照组(骨密度正常),每组6例.所有病例均行高分辨MR扫描.SIEMENS 1.5T超导MR,3D-DESS序列,层厚0.73mm,像素大小312×312×730μm.扫描部位左跟骨,矢状面,扫描时间为11min.数据用共生矩阵(co-occurrence Matrix)和局部灰度差分矩阵(neighborhood gray-tone difference matrix,NGTDM)对MR图像进行了纹理分析,提取了熵、粗糙度等纹理特征,并对MR图像进行二值化,分离了骨小梁和骨髓.在此基础上对骨小梁的形态和网络结构进行分析,提取面积、骨架长度,欧拉数等数据,对骨松纽和对照组进行统计学处理.结果两组数据在15个结构参数中,有11个参数有显著性差异,占73%.结论 HR-MR二值化图像技术能区分骨松组和正常对照组.为HR-MR研究骨质疏松小梁微结构起到积极作用.部分参数的意义还有待进一步研究.