Araştırmamız noninvaziv pulmoner nodül değerlendirmesini araştırıyor. BT görüntülerinin çok çeşitli spektrum analizi yoluyla, çok çeşitli özelliklerin neden benign ve malign nodüller arasında güvenilir bir şekilde ayrım yapabildiğini ve potansiyel olarak invaziv tanı prosedürlerine olan ihtiyacı azalttığını yanıtlamayı amaçlıyoruz. Son gelişmeler, nodül karakterizasyonu için AI tabanlı radyal karışım yaklaşımlarını içerir, ancak bu tipik olarak ya patolojik görüntüye ya da tek başına morfolojik analize odaklanmıştır.
Multifraktal spektrum analizimiz, görüntüleme ve patolojik bulgular arasında köprü kurar. Pulmoner nodülün farklı evrelerde belirgin multifraktal spektrum sergilediğini, daha sonraki evre nodüllerin daha geniş skala aralığı ve daha yüksek uç noktalar gösterdiğini ve malignitenin kantitatif ayrımını sağladığını gösterdik. Protokolümüz, morfolojik özelliklerin ve doku heterojenliğinin eş zamanlı analizi yoluyla nodül malignitesinin noninvaziv kantitatif değerlendirmesini sunarak invaziv biyopsilere olan bağımlılığı azaltır.
Bu bulgular, pulmoner nodüllerin daha kesin evrelenmesini ve malignitenin erken saptanmasını sağlayarak pulmoner onkolojide klinik karar vermeyi ve hasta sonuçlarını potansiyel olarak iyileştirir. Başlamak için, hastanın bilgisayarlı tomografi veya BT tarama verilerini DICOM dosyaları olarak alın ve MATLAB'da bir 3D hacim matrisi oluşturun. MATLAB dilim görüntüleyici işlevini kullanarak görüntü dizisini görselleştirin.
CT dizisindeki farklı dilimlere göz atmak için grafik kullanıcı arayüzünün altındaki kaydırma çubuğunu kullanın. Akciğerlerde malign pulmoner nodüllerin varlığını uygun çerçevede tanımlayın. Yakınlaştırmak, uzaklaştırmak ve genel görünüme dönmek için simgeleri bulun ve kullanın.
Seçilen bölgenin piksel koordinatlarını işaretlemek için veri ipucu simgesini etkinleştirin. Ortak gri renk haritasını kullanmak için renk çubuğunu sağ tıklatın ve uygun seçeneği belirleyin. Filtre efekti tatmin edici değilse, pencere seviyesini ayarlamak için şeklin ortasında yukarı ve aşağı sürüklemek için farenin sol düğmesini kullanın.
Pencere genişliğini ayarlamak için sola ve sağa sürükleyin ve ilgili doğru filtreleme aralığı renk çubuğunda görüntülenecektir. Kenarlarını işaretledikten sonra nodülün piksel koordinatlarını tanımlayın ve veri ipucu açılır penceresinde görüntülenen X ve Y koordinatlarını not edin. İlgilenilen bölgeyi veya ROI'yi tanımladıktan sonra, bir 3B yüzey çizimi oluşturmak için MATLAB komutunu kullanın.
Pulmoner nodülün 3D gri tonlamalı yoğunluğunu gözlemleyin. Ayrıntılı bir inceleme için yakınlaştırma, yakınlaştırmayı kaldırma, döndürme ve görünümü geri yükleme araçlarını bulun ve kullanın. Daha önce elde edilen M matrisi girdi olarak fractal_dimension PN_fractal_feature M'ye eşit pic_size fonksiyonunu çağırın.
Bu, fraktal boyutları farklı ölçeklerde hesaplayacaktır. Kodu kullanarak pulmoner nodülün multifraktal spektrumunu görselleştirin. Aynı adımları kullanarak başka bir iyi huylu pulmoner nodül için multifraktal spektrumu hesaplayın.
Karşılaştırma için farklı bir renk kullanarak sonuçları aynı koordinat sisteminde çizin ve farklı pulmoner nodüller arasında multifraktal spektrum karşılaştırmasını oluşturun. Son olarak, farklı iyi huylu ve kötü huylu pulmoner nodüllerin hassas bir şekilde karşılaştırılması için önemli uç noktaların koordinatlarını işaretlemek için veri ipucu aracını kullanın. Malign nodüllerin fraktal boyutu, benign nodüllere göre daha yüksek uç noktalara ve daha geniş skala aralıklarına sahip multifraktal bir spektrum sergilemiştir.
Erken evre akciğer adenokarsinomu nodülleri, geç evre nodüllere göre daha dar bir fraktal skala aralığı ve multifraktal spektrumda daha düşük uç noktalar sergiledi.
