Quantization Methodology of Autofluorescence Bronchoscopy Image in the YUV System

Abstract

背景与目的通过对不同病理类型的自荧光气管镜（autofluorescence bronchoscope, AFB）图像目标区域的YUV定量分析，确定区分不同疾病类型的最佳判别指标，探讨AFB在中央型支气管肺癌诊断中的价值。方法对研究对象进行白光气管镜+AFB检查，二者在镜下存在异常者行活检。并对荧光图像显示病变部位通过MATLAB图像测量软件进行YUV定量分析。根据正常支气管粘膜、炎症、低级别上皮样瘤变、高级别上皮样瘤变、浸润性癌的病理结果分组。研究各组与YUV值间的关系，所得数据采用SPSS 11.5软件进行统计学处理。结果Y值在浸润性癌和LGD组间存在统计学差异（P=0.040），在浸润性癌和炎症组也存在明显统计学差异（P < 0.001）。其他的各组间无统计学差异。U值在浸润性癌和HGD、LGD、炎症、正常支气管粘膜组之间存在统计学差异（P < 0.050），能较好鉴别正常粘膜及恶性病变。V值在浸润性癌和LGD组（P=0.003）、炎症组（P < 0.001）、正常支气管粘膜组（P < 0.001）存在统计学差异，能有效鉴别浸润性癌及良性疾病。V值在正常支气管粘膜组与HGD组（P=0.001）、炎症组（P=0.004）间比较也具有统计学差异。结论利用YUV色彩空间系统针对支气管和肺良恶性疾病鉴别有一定临床应用价值，为临床气管镜诊断肺癌及癌前病变提供有效科学依据。