《表2 不同参数胰腺癌能谱CT图像纹理分析 (FPM-NDA) 预测淋巴结转移的判错率比较》

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《胰腺癌能谱CT图像纹理分析在淋巴结转移预测中的可行性研究》

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注:FPM为Fisher系数、POE+ACC、MI三种方法的联合法；NDA:非线性判别分析（nonlinear discriminant analysis）；1.25mm:层厚为1.25mm序列；5mm:层厚为5mm序列；AP为动脉晚期、PP为门脉期；χ2为卡方值，P<0.05时有统计学意义。

3.3 Ma Zda软件图像特征选择:特征选择方法包括Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数（classification error probability combined average correlation coefficients，POE+ACC）、互信息（mutual information，MI）及上述3种方法的联合法（FPM）。前3种方法可各提取10个纹理特征，FPM包括30个纹理特征。Fisher系数是指特征的类间散布和类内方差的比值，Fisher系数越大、该特征越优。POE+ACC表示最小分类误差与平均相关系数，POE+ACC值越低，特征越优。MI代表2个或多个随机变量间相关性的测度，MI值越大，特征项与类别间的相关程度就越大。