王春华 王哲涛 任静 周鹏 郜发宝*

心脏磁共振（cardiac magnetic resonance，CMR）成像可以实现多方位、多参数、多序列扫描，且具有良好的组织分辨力。CMR 成像能够通过不同的序列检测心功能以及心肌组织特征，评估疾病心功能障碍、心肌缺血、心肌水肿以及心肌纤维化[1-3]。但是，传统分析手段对CMR 成像影像的综合分析及利用有限，无法识别微小病变，对疾病的诊断以及预测价值有待提高。纹理分析是影像组学中最常见的分析方式，利用不同技术对图像的特点以及像素相互关系进行定量，获得图像灰度强度的直方图、分布、梯度、相邻关系以及随机性，代表图像的异质性[4-5]。CMR 成像纹理分析可以发现肉眼无法辨识的微小改变，提高诊断效能与预测价值[6-7]。目前国内外基于CMR 成像不同序列的纹理分析用于缺血性心肌病和非缺血性心肌病方面的研究均有报道，本文将对CMR 成像纹理分析在疾病诊断与预测中的价值进行综述。

1 纹理分析概述

纹理特征提取方式包括统计法、模型法和变换法[8-9]，其中统计方法是最早出现、最常使用的方法，包括一阶、二阶及高阶统计量。一阶统计量指不考虑像素位置的情况下，评估兴趣区内灰度的直方图频率分布，包括平均强度、百分位数、熵、标准差、偏度和峰度。二阶统计特征利用空间矩阵来描述兴趣区的相邻关系，包括灰度共生矩阵（gray level cooccurrence matrix,GLCM）、灰度游程长度矩阵（gray level run length matrix,GLRLM）等。高阶统计量反映3 个或更多像素的位置关系。模型法是利用复杂的数学模型表征纹理特征。……