纹理分析（Texture Analysis）是一种基于医学影像的定量分析方法，通过提取图像像素或体素灰度分布的复杂模式（即“纹理特征”），揭示组织微观结构的异质性信息。这种技术常用于辅助疾病诊断、肿瘤分级、疗效评估及预后预测等。
一、纹理分析的技术原理1. 核心思想
通过数学算法量化图像中灰度值的空间分布规律，捕捉肉眼难以分辨的细微结构差异。例如，肿瘤内部的异质性可能在常规MRI上表现不明显，但通过纹理分析可量化其复杂性。
2. 关键技术方法统计纹理分析
灰度共生矩阵（GLCM）：分析像素对的空间关系，计算对比度、熵、能量等参数。
灰度游程矩阵（GLRLM）：评估相同灰度值的连续游程特征，如短游程优势（SRE）。
结构纹理分析
基于纹理基元的规则排列（如边缘、角点），适用于描述规律性结构。
模型方法
如分形分析（量化组织自相似性）、马尔可夫随机场（模拟像素间的空间依赖关系）。
基于变换的方法
小波变换（Wavelet）、Gabor滤波器等，提取多尺度、多方向纹理信息。
二、纹理分析可提取的主要参数1. 一阶统计参数（First-Order Statistics）
仅基于像素灰度值的分布，不涉及空间关系：
均值（Mean）：平均灰度值。
标准差（Standard Deviation）：灰度分布的离散程度。
偏度（Skewness）：灰度分布的不对称性。
峰度（Kurtosis）：灰度分布的尖锐程度。
熵（Entropy）：灰度分布的随机性，熵值高提示异质性强。
2. 二阶及高阶纹理参数基于像素间的空间关系：
对比度（Contrast）：局部灰度变化强度，高对比度可能提示边缘或结构突变。
能量（Energy）/均匀性（Uniformity）：灰度分布的均匀程度，能量高表示纹理均一。
相关性（Correlation）：像素间灰度值的线性依赖关系。
同质性（Homogeneity）：局部灰度相似性，高同质性提示结构规则。
粗糙度（Coarseness）：纹理基元的大小，粗糙度高表示大尺度结构。
3. 基于模型或变换的参数
分形维数（Fractal Dimension）：量化组织结构的自相似性，分形维数高提示复杂性强。
小波能量（Wavelet Energy）：不同频段的能量分布，反映多尺度纹理特征。
三、纹理分析的医学应用场景1. 肿瘤诊断与分级
区分良恶性肿瘤（如乳腺、脑胶质瘤、前列腺癌）。
预测肿瘤分子亚型（如EGFR突变状态、Ki-67表达水平）。
疗效评估
放化疗后纹理参数变化可早于形态学改变提示疗效。
神经疾病研究
阿尔茨海默病的海马体纹理特征与认知功能相关。
心肌或肝脏纤维化评估
量化纤维化导致的组织微观结构异质性。
四、注意事项与挑战
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