在全世界范围内膀胱肿瘤都是一种严重威胁人类健康的疾病。美国癌症协会(American Cancer Society)去年发布的《Cancer facts & figures 2008》指出:膀胱肿瘤为美国第四大恶性癌症疾病,仅次于前列腺癌、肺/支气管癌、结肠/直肠癌。中华医学会泌尿外科分会编撰的《中国泌尿外科疾病诊断治疗指南(2007版)》也指出,世界范围内膀胱癌发病率居恶性肿瘤的第九位。男性位于第六位,女性排在第十位之后。国内男性膀胱癌发病率位居全身肿瘤的第八位,女性在第十二位以后。但近年来部分城市肿瘤发病率报告显示,我国膀胱癌发病率有快速增高趋势。膀胱镜检查可以明确肿瘤数目、大小、形态和部位,并且可以对肿瘤和可疑病变部位进行活检以明确肿瘤浸润深度和病理分化程度;加上荧光膀胱镜及软膀胱镜的出现,其检出率和舒适性较前都有很大提高。因此膀胱镜目前是诊断膀胱癌的金标准。但膀胱镜作为侵入性操作会导致医源性损害。同时膀胱镜只能得到膀胱内壁的肿瘤信息,无法得到膀胱外壁及周围组织器官的情况,不能判断是否有淋巴或周围器官累及。因此影像学检查也是目前诊断膀胱肿瘤的重要补充方法之一,不过其结果的判读需要专业医师多年的临床经验作为基础。挖掘影像图像中的纹理信息,为临床诊断做进一步的补充是近年来医学图像处理的热点研究方向之一。目前纹理分析在临床研究中已广泛应用于肿瘤的诊断,在肺癌、乳腺癌、肝癌等实质性肿瘤的诊断上其敏感性和特异性已经达到了相当高的水平,接近实用化。然而对于某些空腔脏器中的肿瘤(赘生物),如结肠癌、膀胱癌、输尿管肿瘤等,目前并没有成熟的技术在肿瘤扩散程度、浸润深度等关键问题上作出准确判断。MRI对人体软组织的分辨率较高,同时由于MRI是水成像,尿液可以作为天然的对照,因此即使不使用造影剂也可以将膀胱壁与尿液完全区分开来。肿瘤内血管丛生,血供丰富,而普通平滑肌组织并没有那么丰富的血管分布。因此肿瘤组织与普通膀胱壁肌肉组织MRI图像在纹理上存在差异。基于以上两点,本研究以膀胱赘生物(肿瘤)MRI图像做为研究对象,采用纹理分析的方法对膀胱赘生物MRI图像中纹理特征进行提取和筛选,挖掘影像图像中深层次的诊断信息,以期获得可区分膀胱赘生物(肿瘤)组织和正常膀胱壁组织的纹理特征。本论文的主要工作如下:1、膀胱肿瘤病例及对照组病例的收集和MRI参数的确定收集并选取2008.11-2009.4年入住第四军医大学唐都医院泌尿外科的老年男性膀胱赘生物(肿瘤)患者6例,同时选取年龄大于50岁的健康男性志愿者9人作为对照。两组人员在年龄上不存在统计学差异。所有的患者最终经手术病理鉴定为膀胱上皮细胞癌患者。根据文献、国外合作者提供的资料以及GE公司工程师提供的资料并联系实际情况确定MRI扫描参数和序列。2、膀胱肿瘤组织和膀胱壁组织纹理特征的收集与筛选影像学特征包括感兴趣区域的纹理特征、形态学特征等一系列特征,本实验主要选取图像的纹理特征作为研究对象。在阅读大量文献的基础上,本实验选取三类共39个纹理特征作为初步的研究对象。它们是:1、基于灰度直方图的纹理特征,包括平均灰度强度/均值,标准差/对比度,偏度系数,峰度系数,三阶距,熵,均匀度,平滑度;2、基于灰度共生矩阵的纹理特征,包括角二阶矩(能量)、惯性矩(对比度)、相关、熵、逆差矩(平滑度);3、基于协方差系数的纹理特征,包括15个方向的归一化的协方差系数,以及由此组成的列向量的模。3、感兴趣区域特征值的提取与统计分析使用Matlab7.6编写程序并计算上述特征值,每套数据均有多张MRI图像,计算一套数据内多张图像的纹理特征后给予加和,并取平均值,得到该套数据的平均纹理特征。实验结果使用SPSS12.0软件进行统计分析。纹理特征值采用独立样本t检验进行统计分析,检验水准α=0.05。结论:1、经统计分析共筛选出四个在膀胱肿瘤组织和正常膀胱壁组织间有统计学意义的特征值,分别是熵(Entropy),均匀度(Uniformity),平滑度(Smoothness)和相关(Relation)。2、有两个特征值在膀胱肿瘤组和正常膀胱壁组之间表现出明显差异,但未达到统计学意义。他们是对比度(Contrast)和模(Distance)3、相关(Relation)是基于灰度共生矩阵的特征值,在生成灰度共生矩阵时,两点间距离采用1、2、3(pixel)三种设置,但统计分析显示采用不同的两点间距对于结果没有太大影响。本实验使用纹理分析的方法研究正常膀胱壁组织和膀胱赘生物(肿瘤)组织的纹理特征,并筛选出四种存在显著统计学差异的纹理特征,为后续利用纹理特征研究膀胱肿瘤浸润肌层深度(膀胱肿瘤分期)提供了依据。另外,如前所述,目前膀胱肿瘤的诊断主要依靠膀胱镜,但作为一种侵入性操作,膀胱镜并不适合人群疾病普查和患者的治疗后随访。本研究与虚拟膀胱镜相结合,将为膀胱肿瘤的人群疾病普查及治疗后随访提供新的思路。