光学相干断层成像在皮肤癌定量特征分类中的应用

本文探讨了在皮肤癌诊断中利用光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography, OCT）的定量图像特征进行自动分类的方法。光学相干断层成像是非侵入性的一种生物成像技术，尤其在皮肤癌的早期检测中显示出巨大潜力，因为它能提供皮肤组织的三维视图，揭示出肉眼难以察觉的细微结构。 研究团队主要关注的是三种类型的特征提取：强度基于特征、纹理分析和分形特征。强度特征反映了图像的像素灰度值，这对于区分不同类型的肿瘤如黑色素瘤（melanomas）、基底细胞癌（basal cell carcinomas）和色素痣（pigment nevi）至关重要。纹理特征则关注图像局部结构的重复模式，这有助于识别不同组织的细节差异。分形分析则通过计算图像的自相似性和复杂度来量化肿瘤的形状和结构变化。 采用广义估计方程（Generalized Estimating Equations, GEE）对这些特征进行统计分析，以确定不同皮肤肿瘤之间的显著区别。实验结果显示，基底细胞癌和色素痣与黑色素瘤相比，其平均和中位数的强度有显著增加，而绝对梯度（反映图像中的边缘或轮廓变化）则呈现显著下降。这些结果表明，通过量化OCT图像的这些特性，可以有效地提高皮肤癌的自动分类准确度。 这项工作对于提升皮肤癌的诊断准确性具有重要意义，因为它将传统的医学视觉判断与定量图像分析相结合，使得计算机辅助诊断系统能够更精确地识别不同类型的皮肤肿瘤，从而早期发现并治疗潜在的恶性病变。未来的研究可能进一步优化特征选择和分析方法，以提高分类性能，并探索将这一技术应用于大规模临床实践的可能性。