CT掃描肺血管造影的三維選擇性尺度紋理分析

CT掃描肺血管造影的三維選擇性尺度紋理分析目標(biāo)：這項(xiàng)可行性研究旨在開發(fā)CT掃描肺血管造影的三維（3D）選擇性尺度紋理分析，以識別通氣肺和肺血管的紋理關(guān)聯(lián)，用于視覺和定量評估具有脈管系統(tǒng)改變的肺部疾病。材料和方法：本研究包括8例患者的CT掃描肺血管造影檢查;3個肺部正常，3個肺栓塞（PE1，PE2和PE3），1個肺氣腫（PEmp），而最終的患者有肺氣腫和栓塞（PEE）。在紋理分析之前，初始自動分割程序分割僅包括肺實(shí)質(zhì)和產(chǎn)生等量體積。從該分段體積，分別選擇通氣的肺和肺血管。紋理分析包括2個階段：1）使用3D高斯拉普拉斯濾波器體積過濾以突出通氣和肺血管內(nèi)的細(xì)紋和粗糙紋理，隨后2）使用平均灰度強(qiáng)度，熵和均勻性在肺的3個解剖部分，即前，中，后定量分析。還對未過濾的CT肺數(shù)據(jù)集進(jìn)行了紋理的量化。肺通氣和血管紋理的體積渲染和圖像融合用于可視化。結(jié)果：對于細(xì)紋理量化為肺通氣平均灰度強(qiáng)度的姿勢梯度，已經(jīng)證實(shí)與肺部生理學(xué)相容，非肺氣腫肺（正常肺，PE1，PE2和PE3）和肺氣腫肺(PEmpandPEE)的紋理是不一樣的。由正常到僅栓塞（PE1，PE2和PE3），最后肺氣腫肺（PEmp和PEE），肺血管中的粗糙紋理顯示熵呈下降趨勢（或均勻性的上升趨勢），這跟血管的密度（或灌注程度）相關(guān)。肺通氣和血管紋理的3D圖像突出顯示肺部疾病患者的不匹配和匹配的缺陷。結(jié)論：這項(xiàng)可行性研究表明，3D過濾的紋理分析可能為肺的通氣和血管之間提供相關(guān)性，這可能在其他原因?qū)е卵芊植几淖兊牡腜E診斷中有用。肺成像的最新進(jìn)展提供形態(tài)和功能信息，對檢測、表征和量化肺部疾病的能力具有顯著影響。此外，隨著數(shù)字胸部放射照相術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助診斷（CAD）現(xiàn)在變得可行和越來越重要。幾種疾病如肺氣腫和肺栓塞（PE）與肺內(nèi)的氣道和血管分布的改變相關(guān)。PE的診斷取決于影像學(xué)檢查結(jié)果，因?yàn)闆]有可靠的臨床特征或?qū)嶒?yàn)室檢查。通氣/灌注閃爍掃描技術(shù).CT肺動脈造影CT可直觀判斷肺動脈栓塞的程度和形態(tài)，以及累及的部位及范圍，是診斷PE的重要無創(chuàng)檢查技術(shù)，但其對亞段及以遠(yuǎn)肺動脈內(nèi)血栓的敏感性較差。聯(lián)合CT靜脈和肺動脈造影可使PE診斷的敏感性增強(qiáng)。放射性核素肺通氣灌注掃描典型征象是與通氣顯像不匹配的肺段分布灌注缺損，在診斷亞段以遠(yuǎn)PE中具有特殊意義。但任何引起肺血流或通氣受損的因素如肺部炎癥、肺部腫瘤、慢性阻塞性肺疾病等均可造成局部通氣血流失調(diào)，因此單憑此項(xiàng)檢查可能造成誤診，此檢查可同時行雙下肢靜脈顯像，與胸部X線平片、CT肺動脈造影相結(jié)合，可顯著提高診斷的特異度和敏感度。被用于識別通氣灌注掃描中的不匹配的錯誤，這是PE的已知特征。然而，除了PE，其他肺疾病也在肺通氣灌注中表現(xiàn)出不同程度的改變。在肺氣腫中觀察到通氣灌注掃描中的匹配的錯誤。此外，Jang等人表明，肺氣腫在CT上的區(qū)域異質(zhì)性與磁共振中灌注降低相匹配。CT肺動脈造影（CTPA）正在通過更高的可信度和減少不確定的檢查，取代通氣/灌注掃描，從而成為評估疑似PE患者的首選成像研究。盡管磁共振成像產(chǎn)生高組織對比度而沒有電離輻射，但由于較長的檢查時間，較差的空間分辨率，較高的成本和有限的可用性，它不如用于評估PE的CT更受歡迎。此外，最近完成的肺栓塞前瞻性研究診斷評估CTPA診斷急性PE的準(zhǔn)確性，并得出結(jié)論，對于疑似PE的患者，CTPA顯示出高診斷靈敏度（90％）和特異性（96％），證明具有一致的臨床評估的高預(yù)測價值。CTPA依賴于阻塞血管的血栓的演示，其在靜脈內(nèi)注射碘的造影劑，在CT薄層重建期間獲得充盈缺損的薄層圖片。.CT肺動脈造影CT可直觀判斷肺動脈栓塞的程度和形態(tài)，以及累及的部位及范圍，是診斷PE的重要無創(chuàng)檢查技術(shù)，但其對亞段及以遠(yuǎn)肺動脈內(nèi)血栓的敏感性較差。聯(lián)合CT靜脈和肺動脈造影可使PE診斷的敏感性增強(qiáng)。放射性核素肺通氣灌注掃描典型征象是與通氣顯像不匹配的肺段分布灌注缺損，在診斷亞段以遠(yuǎn)PE中具有特殊意義。但任何引起肺血流或通氣受損的因素如肺部炎癥、肺部腫瘤、慢性阻塞性肺疾病等均可造成局部通氣血流失調(diào)，因此單憑此項(xiàng)檢查可能造成誤診，此檢查可同時行雙下肢靜脈顯像，與胸部X線平片、CT肺動脈造影相結(jié)合，可顯著提高診斷的特異度和敏感度。然而，對于螺旋CTPA的診斷，放射科醫(yī)師需要分析超過100個圖像，使用多平面重建和/或最大強(qiáng)度投影獲得附加圖像。此外，由于各向異性，僅通過截面圖像診斷變得困難。此外，CT還可以顯示伴有其他疾病（如肺氣腫）的肺的病理變化，使PE的診斷復(fù)雜化。間接臨床檢查和肺功能測試的診斷潛力受限于肺氣腫的檢測，其中CT檢測受肺氣腫的改變影響比胸部X光片更敏感。CAD，將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于診斷圖像可以潛在地增強(qiáng)視覺檢查的特征，并且還為有效檢測，定位和表征肺疾病的目的提供額外的定量評估。基于胸部血管系統(tǒng)和解剖結(jié)構(gòu)的自動立體視覺分析是從CTPA圖像分析檢測PE的公認(rèn)的CAD方法。此外，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平面灌注肺掃描的定量分形紋理分析（TA）表明PE的存在。此外，計(jì)算機(jī)模擬表明在這些單平面通氣/灌注（V/P）掃描上的空間肺紋理可以反映同質(zhì)性。自適應(yīng)TA技術(shù)使用來自個人的CT肺圖像的紋理指示參數(shù)，在分類正常和肺氣腫組織的區(qū)域性和全局性肺組織時，比平均肺密度法和直方圖分析更優(yōu)越。然而，在診斷來自改變肺血管系統(tǒng)的其他肺部疾病引起的PE方面存在困難，因?yàn)樵谂R床環(huán)境中，我們不會遇到只有一種形式的肺部疾病的患者。在常規(guī)胸部CT報道臨床上可疑的PE因缺乏治療，影響最終的患者療效，常常導(dǎo)致早期死亡。因此，需要CAD-TA技術(shù)，可以識別不同肺部疾病之間的這些微妙的變化，使其能夠早期檢測。用三維（3D）選擇性的體積過濾和CTPA圖像的量化去提取和量化紋理特征，這些特征基于尺度和強(qiáng)度變化，可以突出肺通氣的區(qū)域并增強(qiáng)小且不顯眼的肺血管。這項(xiàng)可行性研究采用一種新的體積選擇標(biāo)度TA對疑似PE的患者的CTPA進(jìn)行視覺和定量評估，以識別肺通氣和血管的潛在紋理相關(guān)性。這可有助于PE的診斷并與其它導(dǎo)致肺血管變性的原因區(qū)分開。材料和方法在研究的8個患者中，3個具有正常肺（沒有肺部疾病或PE的證據(jù)），其余5例被診斷患有肺部疾病。在5例肺部疾病患者中，3例僅診斷為栓塞（PE1，PE2和PE3），1例僅有肺氣腫（PEmp），而最后1個患者有肺氣腫和栓塞（PEE）。患者診斷是由具有15年經(jīng)驗(yàn)的注冊放射科醫(yī)生審查未處理的CT圖像之后進(jìn)行的。在3例PE患者中，1例有大量栓塞（PE1），而2例肺氣腫患者中1例主要為胸膜下（PEmp）。我們研究中的正常對照選擇沒有肺病或PE的證據(jù)，即CT圖像是正常的。圖像采集對8名患者進(jìn)行CTPA檢查，采用多排螺旋CT。對于每個患者，采用相同的采集方案，其中在深吸氣時以屏氣進(jìn)行掃描，每個切片切片的厚度為1.25mm，x線管電流為439mAs，管電壓為120kVp，暴露時間為0.5秒。即使已經(jīng)充分認(rèn)識到肺在俯臥姿勢中更均勻地?cái)U(kuò)張，并且因此這種姿勢將允許更好的表征，在具有嚴(yán)重肺部疾病的受試者中，難以執(zhí)行俯臥掃描。因此，所有受試者都以仰臥位置進(jìn)行掃描。對于所有的肺數(shù)據(jù)集，CT圖像已經(jīng)被重建為具有512×512像素，每個具有1.25mm的切片厚度，然后被轉(zhuǎn)移到用于執(zhí)行TA的個人計(jì)算機(jī)。紋理分析每個患者的單獨(dú)的CTPA圖像以體積的形式堆疊并且使用MATLAB，高級技術(shù)計(jì)算語言和交互式開發(fā)環(huán)境編寫的專用程序進(jìn)行分析，以執(zhí)行圖像處理。在TA之前，初始自動分割程序僅包括肺體素，然后生成等距體素。此外，獨(dú)立提取通氣氣道和脈管系統(tǒng)用于個體紋理評估。TA包括2個階段：1）使用3D高斯拉普拉斯（LoG）濾波器的體積過濾以突出細(xì)至粗糙的紋理，隨后2）紋理的量化。還對未過濾的CT體積進(jìn)行質(zhì)地定量以提供“對照”體積。自動感興趣區(qū)域僅包含肺實(shí)質(zhì)和血管胸部CT圖像包含心臟，肝臟，脾臟，腎臟，脂肪，肌肉和骨骼。因此，設(shè)計(jì)了自動邊界檢測算法用于從每個切片中選擇僅含有肺實(shí)質(zhì)和血管的感興趣區(qū)域。該算法的逐步實(shí)現(xiàn)如圖1所示。圖1示出了沿著z軸的體積的橫截面的肺與圖像的其余部分的自動分割的過程;（A）常規(guī)CTPA圖像，（B）從整個CT圖像分割胸壁，排除患者體外的空氣，（C）從胸壁內(nèi)分離除了其他解剖區(qū)域之外的右肺和左肺，）掩蔽除右肺和左肺之外的所有像素。所選擇的分割閾值可以對密度參數(shù)具有大的影響，并且理想地應(yīng)當(dāng)使用等于肺和軟組織的平均密度的閾值。通常使用的肺分割的閾值是-200（最常見）、-400和-600HU（較不常見）。在我們的研究中，平均密度接近-200HU，因此選擇作為分割閾值。從初始CT圖像（圖1A），采用該灰度閾值來突出高于該閾值的所有像素，并且掩蔽剩下的，從而生成二進(jìn)制圖像。主要邊界從這個二進(jìn)制圖像中追溯，但只有最大的區(qū)域，即胸壁被選擇并疊加到原始圖像上（圖1B）。這種初步分割排除了患者體外的空氣。倒數(shù)第二步是僅追蹤該初始分割區(qū)域內(nèi)的肺邊界，其中僅突出低于-200HU的像素。從該二進(jìn)制圖像跟蹤邊界，其僅包括右和左肺（圖1C）。最后一步涉及屏蔽除右肺和左肺外的所有像素（圖1D）。全肺重采樣用于產(chǎn)生等距體積3DLoG濾波器是球?qū)ΨQ各向同性的過濾器，而所有患者的肺體積數(shù)據(jù)集在物理尺寸和采樣率方面都不是等距的。等距體素對于過濾器的正確實(shí)施是至關(guān)重要的，以便僅突出肺中匹配過濾器調(diào)諧參數(shù)（ó）的那些特征。每個患者數(shù)據(jù)集的平面分辨率和切片數(shù)量不同。這些肺容積首先在x-y方向使用三次插值進(jìn)行下采樣，其修改采樣率以在x-y方向上給出1.25mm的采樣間隔。當(dāng)內(nèi)插用于小于3的因子時，三次插值效果最好，例如在我們的研究中的所有患者的情況。因此，下采樣體積具有在所有3個軸上均勻采樣率為1.25×1.25×1.25（mm）的等距體素。因此，對于給定的過濾器參數(shù)（ó），由3DLoG濾波器突出的紋理特征將具有相同的尺度，因此在每個肺容量分析中是可比較的。即使原始體積的分辨率降低，由于在過濾比原始數(shù)據(jù)集大得多的體積過程中評估傅立葉變換所需的增加的計(jì)算，也采用該方法代替在z方向上的上采樣。最終的要求是在每個肺容積內(nèi)的所有3個方向上獲得物理尺寸的相等性。這是通過在必要時在3個方向上圍繞肺容積添加零填充來實(shí)現(xiàn)的。肺通氣和/或血管的獨(dú)立TA肺氣腫與末端支氣管遠(yuǎn)端的空氣間隙的異常，永久性擴(kuò)大伴隨著肺泡壁的破壞和沒有明顯的纖維化。PE與阻塞血管或血管的血栓相關(guān)。因此，肺通氣和血管的獨(dú)立TA可以提供對肺氣腫和PE的患者的額外的和更精確的評估。為了實(shí)現(xiàn)這種分割，對于來自整個肺的每個患者，具有在-500和-950HU之間的CT衰減值的體素被認(rèn)為是通氣肺，而在-500HU以上的體素包含肺血管。在肺血管分割中使用-500HU的下閾值包括可能受低至-500HU的衰減的小血管的部分體積的影響。對具有和不具有體積過濾的紋理進(jìn)行3D分析以獨(dú)立地評估這些分割的肺容積內(nèi)的紋理，突出肺通氣和血管。對于肺通氣的過濾的TA，在過濾之前逆轉(zhuǎn)未處理體積的灰度對比以增強(qiáng)氣道缺陷或孔。也已經(jīng)認(rèn)識到，肺的密度從肺的依賴性區(qū)域到非依賴性區(qū)域變化。為了評估在我們的研究中使用的紋理參數(shù)是否可以量化位置、通氣和肺血管紋理的這些變化，分成在整個肺容量和3個相等的前，中，后區(qū)域。肺容量的3DLoG過濾的計(jì)算選擇LoG帶通濾波器三維高斯分布（g）公式如下：其中（x，y，z）是體積矩陣的空間坐標(biāo)，ó是標(biāo)準(zhǔn)偏差。高斯分布有效地使圖像模糊，以比高斯的西格瑪小得多的尺度擦除所有結(jié)構(gòu)。該分布具有使平滑化的期望特性，局限在空間域和頻域，并且不太可能引入在原始圖像中不存在的任何改變。使用拉普拉斯算子（）的原因是它是最低階取向無關(guān)（各向同性）微分算子，其固有地具有較少的計(jì)算負(fù)擔(dān)，并且可以用于檢測對應(yīng)于濾波器零交叉的圖像中的強(qiáng)度變化。g是體積LoG濾波器，圓形對稱的墨西哥帽形濾波器（圖2示出了3DLoG濾波器的橫截面），其在3D空間域中的分布由等式（2）。圖2.在σ（σ）值為1.5的空間和頻域中的3維LoG濾波器的橫截面。從用于在不同的σ值處的該圓對稱濾波器的表達(dá)式，可以計(jì)算表示該濾波器中直徑上相對的過零點(diǎn)之間的寬度的體素的數(shù)量。σ值越低，則空間域中的濾波器的寬度越小，并且頻域中的濾波器的通帶區(qū)域越大，突出顯示空間域中的濾波體積中的精細(xì)細(xì)節(jié)或特征。類似地，較高的σ值將突出粗略特征。因此，調(diào)整濾波器以突出細(xì)節(jié)（σ=0.5，2個體素，寬度=2.5mm）和粗糙（σ=1.5，6體素，寬度7.5mm）肺結(jié)構(gòu)或特征。該寬度可以被認(rèn)為是整個肺中的結(jié)構(gòu)將被突出顯示和增強(qiáng)的標(biāo)度，而低于該標(biāo)度的結(jié)構(gòu)將變得模糊。在圖像處理中，可以在空間或頻域中進(jìn)行濾波。在空間域中，濾波器掩模與圖像卷積，這涉及相當(dāng)大的計(jì)算負(fù)擔(dān)。同樣在體積過濾中，相關(guān)的巨大數(shù)據(jù)將進(jìn)一步增加計(jì)算時間。因此，在頻域中采用濾波器更有效，因?yàn)闉V波器掩碼和空間域中的體積的卷積等價于頻域（傅里葉變換）域中的相乘。濾波后的光譜的逆傅立葉變換給出了空間域中的結(jié)果濾波后的體積。通過計(jì)算3D空間濾波器（）的傅立葉變換和沿x，y和z方向的肺容積h來計(jì)算LoG濾波器和肺容積的3D傅立葉變換。3D過濾體積的表達(dá)式為如下：紋理的量化為了評估具有或不具有體積過濾的3D紋理，我們考慮了以下統(tǒng)計(jì)和光譜參數(shù)：（a）平均灰度強(qiáng)度，（b）熵和（c）均勻性。熵，指示強(qiáng)度和不均勻性（不規(guī)則性）和均勻性的參數(shù)，指示體積與灰度級的均勻分布的接近程度的參數(shù)，表示視覺上感知為圖像紋理的特征的附加量化。這些給出對在大面積上平均強(qiáng)度時損失的衰減的分布的進(jìn)一步了解。此外，術(shù)語“熵”已廣泛應(yīng)用于信息理論中作為圖像中的元素的散射的有用測量。這些參數(shù)在下面定義，其中N是感興趣體積中的體素的總數(shù)V在整個體積a（x，y，z），l是V中的灰度級（例如，l=1到k表示從1到k的灰度級），p（l）基于直方圖技術(shù)的灰度級l：識別紋理相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)如果（a）參數(shù)顯示與已知生理學(xué)一致的姿勢變化（即，在依賴性后肺內(nèi)更大的通氣和灌注），以及（b）參數(shù)從正常改變?yōu)榕c正常保持一致，則紋理被認(rèn)為是通氣或血管肺的潛在關(guān)聯(lián)肺栓塞和肺氣腫的病理生理學(xué)。對于證明已知的姿勢梯度和病理生理學(xué)的紋理參數(shù)，接受器操作特征（ROC）分析確定ROC曲線下面積，其顯著性（P值），診斷閾值，以及靈敏度和特異性值。還確定了區(qū)分相關(guān)診斷組的最佳紋理特征的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差（SD）。選擇產(chǎn)生用于肺通氣和血管的最合適的相關(guān)性的濾波器參數(shù)（即，細(xì)或粗）用于產(chǎn)生3D體積渲染圖像。結(jié)果表1指示患者特征。一般來說，發(fā)現(xiàn)肺氣腫的患者比正常對照組更年長。表1.患者特征表2.全身通氣肺體積對CT的紋理量化（相對于正常的％變化）紋理相關(guān)的通氣肺全局通氣肺的紋理量化示于表2中，而圖3至圖5示所有患者的通氣紋理的姿勢變化。通氣肺內(nèi)的細(xì)紋理表現(xiàn)出從前至后肺的姿勢梯度，其中通過平均灰度強(qiáng)度量化的前部通氣最少（圖4）。對于量化的過濾的通風(fēng)紋理，平均灰度強(qiáng)度作為觀察到肺氣腫（PEmp和PEE）和非氣腫性肺（正常，PE1，PE2和PE3）之間的區(qū)別的最佳參數(shù)（熵和均勻性較差）。對于細(xì)紋理，大于124.56的平均灰度強(qiáng)度值識別余患者中的肺氣腫患者（在ROC曲線下1.0的面積，P=0.0001，靈敏度為100％，特異性為100％）。較高的平均灰度強(qiáng)度與改變的通氣一致（肺氣腫：平均值257.38，SD102.42；非氣腫：平均值117.39，SD9.49）。這也表現(xiàn)為肺氣腫肺部細(xì)和粗通氣結(jié)構(gòu)從正常的最大百分比增加（表2）。全球通氣紋理無過濾量化（平均灰度強(qiáng)度，熵和均勻性）無法區(qū)分肺氣腫肺和非肺氣腫肺。圖3.圖表顯示所有患者的通氣肺在前，中，后部分的質(zhì)地差異，如通過平均值，熵和均勻度而無體積過濾所量化。圖4.圖表顯示所有患者的通氣肺在前，中，后部的紋理差異，如通過平均值，熵和均勻度通過精細(xì)體積過濾來定量。圖5.圖表顯示所有患者的通氣肺在前，中，后段的紋理差異，如通過平均值，熵和用粗體積過濾的均勻性來量化。紋理相關(guān)的肺血管全血管肺的紋理量化示于表3中，而圖6至圖8示出所有患者的血管紋理的姿勢變化。在血管紋理過濾中觀察到正常和患有肺疾病（PE1，PE2，PE3，PEmp和PEE）的患者之間的最佳區(qū)別，特別是對于量化為熵和均勻性的粗糙紋理。對于粗糙質(zhì)地，均勻性值大于0.69的患者鑒定出肺功能正常的患者（ROC曲線下面積0.867，P<0.01，敏感性≥100％，特異性≥66.7％）。更高的均勻性與肺部疾病一致（肺部疾?。浩骄禐?.74，SD≤0.03;正常：平均值為0.70，SD≤0.02）。這也通過在PE和肺氣腫肺內(nèi)的粗血管結(jié)構(gòu)的與正常的一致和漸進(jìn)的百分比變化來表示（表3）。全肺血管紋理沒有過濾中這種區(qū)別沒有觀察到。熵的下降姿勢趨勢（和均勻性上升姿勢趨勢），由正常到栓塞（PE1，PE2和PE3），最后是肺氣腫肺（PEmp和PEE），可能與不同原因?qū)е卵艹潭雀淖儯ü嘧ⅲ┫嚓P(guān)（圖8）。盡管在前肺中觀察到低熵（和更高的均勻性），但沒有血管紋理參數(shù)一致地顯示從前肺到后肺的姿勢梯度。表3.全肺血管體積對CT的紋理定量（相對于正常的％變化）圖6.圖表顯示所有患者的前，中，后段血管肺中的紋理差異，如通過平均值，熵和無體積過濾的均勻性所量化。圖7.圖表顯示所有患者的前，中，后部分的血管性肺的結(jié)構(gòu)差異，如通過平均值，熵和均勻性通過精密體積過濾定量的。圖8.圖表顯示所有患者的前，中，后部分的血管性肺的紋理差異，如通過平均值，熵和用粗體積過濾的均勻性定量。通氣和血管肺紋理融合圖9至11顯示通氣肺（細(xì)紋理）和血管肺（粗紋理）的3D體積渲染圖像以及融合圖像。在肺病患者（PE1，PE2，PE3，PEmp和PEE）中觀察到血管肺的焦點(diǎn)缺陷。然而，僅有栓塞（PE1，PE2和PE3）的患者的通氣肺的3D圖像與正常肺相當(dāng)，而在肺氣腫（PEmp和PEE）的情況下觀察到通氣肺的缺陷。在僅肺栓塞的情況下觀察到通氣和血管肺之間的不匹配的區(qū)域，在僅具有肺氣腫的患者中觀察到匹配的缺陷，而在栓塞和肺氣腫的患者中觀察到匹配和不匹配的缺陷。圖9.正常患者的（A）通氣肺細(xì)紋理，（B）血管肺粗糙紋理和（C）通過3D過濾紋理分析提取的通氣和血管肺紋理的融合的冠狀，左側(cè)和右側(cè)矢狀視圖。圖10（A）通氣肺細(xì)紋理，（B）血管肺粗糙紋理和（C）通過3D過濾紋理分析在患者中提取的通氣和血管肺紋理的融合的冠狀，左側(cè)和右側(cè)矢狀視圖分析PE1患者。箭頭指向融合圖像上的不匹配缺陷的區(qū)域。圖11（A）通氣肺（細(xì)）紋理，（B）血管肺（粗）紋理和（C）通過3D過濾紋理提取的通氣和血管肺紋理的融合的冠狀，左側(cè)和右側(cè)矢狀視圖分析PEE患者。箭頭指向融合圖像上的不匹配和匹配的缺陷的區(qū)域。討論這項(xiàng)研究的結(jié)果表明CTPA的3D選擇標(biāo)度TA為肺通氣和血管提供相關(guān)紋理的潛力，從而證明是評估和區(qū)分PE與其他原因的肺血管變性的新型和有用的非侵入性工具。選擇性規(guī)模預(yù)量化技術(shù)基于圖像強(qiáng)度的尺度和變化獨(dú)立地提取和增強(qiáng)肺通氣和血管特征。這些特征的相關(guān)定量提供了潛在的診斷信息，否則當(dāng)分析肺疾病中的全局肺特征時會丟失。過濾的紋理突出和增強(qiáng)的通氣肺部的邊界及在我們的研究中定量值平均灰度強(qiáng)度提供了通過通氣肺區(qū)分肺氣腫與非肺氣腫肺的最佳相關(guān)。然而，濾波紋理量化值熵和均勻性提供了比平均灰度強(qiáng)度更好的肺血管狀態(tài)相關(guān)。此外，這種方法強(qiáng)調(diào)了與群內(nèi)差異相關(guān)的微妙變化。例如，在兩個肺氣腫患者之間觀察到的濾過通氣紋理的姿勢差異可能是由于疾病的性質(zhì);PEmp通氣缺陷主要在肺外周，而在PEE中，這些缺陷在肺內(nèi)均勻分布?；仡櫺匝芯亢陀?jì)算機(jī)模擬顯示，CT上的肝臟紋理可以反映肝血管，其中血管分化改變導(dǎo)致肝臟紋理的改變定量為CT上的熵和均勻性。在我們的研究中，過濾血管熵和均勻性可以區(qū)分PE僅有的條件來自具有或不具有PE的肺氣腫，同樣也知道肺血管分布已改變。此外，濾波紋理量化在檢測由引力效應(yīng)引起的紋理上的姿態(tài)變化時顯示出比不過濾更大的靈敏度。由于這種效應(yīng)，前段與較低密度的氣道和血管相關(guān)，這進(jìn)一步增強(qiáng)了患有肺疾病的患者之間的肺通氣和血管結(jié)構(gòu)的差異。這種區(qū)域差異也在另一項(xiàng)CT肺紋理定量研究中觀察到。然而，這項(xiàng)可行性研究的結(jié)果需要在來自單個和多中心的更大系列的患者中得到證實(shí)。如果進(jìn)一步研究確定來自獨(dú)立參考方法（如肺量計(jì)和肺通氣/灌注閃爍成像）的最終診斷，而不是未經(jīng)處理的CT數(shù)據(jù)，也將是有益的。采用灌注肺掃描來比較從CTPA獲得的最小強(qiáng)度投影圖像在評估患有肺高血壓的患者的肺灌注狀態(tài)中的性能。在該可行性研究中不可用的類似比較閃爍掃描術(shù)還將允許匹配和不匹配的缺陷在通氣和血管肺紋理的融合圖像上觀察，以與肺掃