肺結節悪性腫瘍を評価するためのマルチフラクタルスペクトル解析

私たちの研究は、非侵襲的な肺結節の評価を探求しています。CT画像の多品種スペクトル解析を通じて、多品種特性が良性結節と悪性結節を確実に区別し、侵襲的な診断手順の必要性を減らす可能性がある理由に答えることを目指しています。最近の進歩には、結節の特性評価のためのAIベースのラジアルミックスアプローチが含まれますが、これは通常、病理学的画像または形態学的解析のみに焦点を当てています。

当社のマルチフラクタルスペクトル解析は、イメージングと病理学的所見を橋渡しします。肺結節は異なる段階で明確なマルチフラクタルスペクトルを示し、後期の結節はより広いスケール範囲とより高い極値を示し、悪性腫瘍の定量的な鑑別を可能にすることを示しました。私たちのプロトコルは、形態学的特性と組織の不均一性の同時分析を通じて結節悪性腫瘍の非侵襲的な定量的評価を提供し、侵襲的な生検への依存を減らします。

これらの知見により、肺結節のより正確な病期分類と悪性腫瘍の早期発見が可能になり、肺腫瘍学における臨床的意思決定と患者の転帰が改善する可能性があります。まず、患者のコンピューター断層撮影または CT スキャン データを DICOM ファイルとして取得し、MATLAB で 3D ボリューム マトリックスを生成します。MATLAB スライス ビューアー関数を使用してイメージ シーケンスを可視化します。

グラフィカルユーザーインターフェースの下部にあるスクロールバーを使用して、CTシーケンスのさまざまなスライスを参照します。適切なフレームで肺の悪性肺結節の存在を特定します。アイコンを見つけて使用し、ズームイン、ズームアウト、およびグローバル ビューに戻ります。

データチップアイコンをアクティブにして、選択した領域のピクセル座標をマークします。カラーバーを右クリックして一般的なグレーのカラーマップを使用し、適切なオプションを選択します。フィルター効果が十分でない場合は、マウスの左ボタンを使用して図の中央を上下にドラッグし、ウィンドウレベルを調整します。

左右にドラッグしてウィンドウの幅を調整すると、対応する正確なフィルタリング範囲がカラーバーに表示されます。ノジュールのエッジをマークした後、ノジュールのピクセル座標を特定し、データチップのポップアップに表示されるX座標とY座標に注意してください。関心領域 (ROI) を定義したら、MATLAB コマンドを使用して 3D 曲面プロットを作成します。

肺結節の3Dグレースケール強度を観察します。ズーム、ズーム解除、回転、および復元ビューのツールを見つけて使用し、詳細な検査を行います。関数 pic_size を呼び出し、fractal_dimension は PN_fractal_feature M に等しくなり、前に取得した M 行列を入力として使用します。

これにより、フラクタル次元がさまざまなスケールで計算されます。コードを使用して、肺結節のマルチフラクタルスペクトルを視覚化します。同じ手順を使用して、別の良性肺結節のマルチフラクタルスペクトルを計算します。

比較のために異なる色を使用して同じ座標系で結果をプロットし、異なる肺結節間のマルチフラクタルスペクトル比較を生成します。最後に、データヒントツールを使用して主要な極値ポイントの座標をマークし、さまざまな良性肺結節と悪性肺結節を正確に比較します。悪性結節のフラクタル次元は、良性結節と比較して、より高い極値とより広いスケール範囲を持つマルチフラクタルスペクトルを示しました。

早期の肺腺がん結節は、後期の結節よりもフラクタルスケールの範囲が狭く、マルチフラクタルスペクトルの極値が低いことを示しました。