不規(guī)則形態(tài)肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺檢測研究.pdf

1、肺癌是目前世界上發(fā)病率最高、死亡率最高的惡性腫瘤。肺結(jié)節(jié)為肺癌的早期形態(tài)之一，表現(xiàn)為肺內(nèi)直徑不超過3cm的圓形或類圓形致密影，邊緣光滑或呈分葉狀，可有棘狀突起及毛刺。由于肺結(jié)節(jié)分布位置不定，大小不一，形態(tài)各異，密度與肺部其他組織類似，單憑人眼進(jìn)行識(shí)別難度很大。研究表明，如果肺癌可以被早期發(fā)現(xiàn)和治療，患者的5年存活率可由9～14％提高到60～70％。因此，肺結(jié)節(jié)的早期診斷和治療對(duì)于提高肺癌患者的存活率是非常關(guān)鍵的。
　　CT在肺結(jié)節(jié)

2、的檢出和定性中起著重要的作用，CT圖像中肺結(jié)節(jié)的影像學(xué)特征包括結(jié)節(jié)的大小、生長速度、結(jié)節(jié)的邊緣、鈣化情況、支氣管征、胸膜凹陷征、與周圍組織的關(guān)系等。這些影像學(xué)特征對(duì)鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性有重要意義，研究稱大部分病例可以根據(jù)CT圖像中肺結(jié)節(jié)的形態(tài)對(duì)腫瘤性質(zhì)作初步判斷。肺結(jié)節(jié)的邊緣信息主要包括邊緣是否光滑，有無分葉征和毛刺征。惡性結(jié)節(jié)通常邊緣不規(guī)則、深分葉、細(xì)短毛刺，周緣結(jié)構(gòu)向結(jié)節(jié)糾集，而良性結(jié)節(jié)邊緣大多清晰、光滑、整齊、無分葉。毛刺征是提示肺

3、結(jié)節(jié)惡性程度較高的重要邊緣特征，表現(xiàn)為自結(jié)節(jié)邊緣向周圍伸展呈放射狀排列的無分支的直而有力的細(xì)短線條影。
　　肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)(Computer Aided Diagnosis，CAD)應(yīng)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行自動(dòng)分析，輔助影像科醫(yī)生對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行識(shí)別和診斷。如果CAD系統(tǒng)能將毛刺征準(zhǔn)確的量化出來，給影像科醫(yī)生直觀的量化數(shù)據(jù)，就能輔助他們鑒別肺結(jié)節(jié)的良惡性，提高工作效率和鑒別準(zhǔn)確率。目前國內(nèi)外的學(xué)者對(duì)毛刺

4、征的檢測與量化方法研究較少，發(fā)展并不成熟。一方面，現(xiàn)有的毛刺檢測方法對(duì)毛刺的保留并不完整，導(dǎo)致毛刺水平量化的不準(zhǔn)確;另一方面，合理、準(zhǔn)確的毛刺水平量化指標(biāo)對(duì)毛刺水平的量化也至關(guān)重要，目前尚沒有統(tǒng)一、準(zhǔn)確的毛刺水平量化指標(biāo)被提出。因此，肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測方面仍有大量工作要做。本文重點(diǎn)對(duì)肺結(jié)節(jié)的毛刺特征進(jìn)行了深入研究，在肺結(jié)節(jié)分割及其毛刺檢測兩個(gè)方向進(jìn)行了深入研究和大量實(shí)驗(yàn)。在CT圖像上毛刺灰度值較低，與肺實(shí)質(zhì)的對(duì)比度相比結(jié)節(jié)與肺實(shí)質(zhì)低很多，

5、且形狀狹窄，使得分割結(jié)節(jié)時(shí)很容易將毛刺漏掉，因而無法準(zhǔn)確分析毛刺特征。針對(duì)此問題，本文首先實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)主體的精確分割，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行肺結(jié)節(jié)毛刺的完整分割。此外，本文提出肺結(jié)節(jié)毛刺水平的量化指標(biāo)實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)毛刺水平的精確量化。
　　本文的主要工作包括:
　　1、 CT圖像肺結(jié)節(jié)主體的分割
　　肺結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分割是肺癌診斷和治療的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)腫瘤后續(xù)生長的評(píng)估及病變良惡性判別具有重要意義。肺結(jié)節(jié)主體的精確分割是毛刺提取及毛刺水平

6、量化的基礎(chǔ)，目前存在的肺結(jié)節(jié)分割方法很多。其中，區(qū)域生長法經(jīng)典、簡單、快速，本文首先選用區(qū)域生長法進(jìn)行肺結(jié)節(jié)主體的初始分割。水平集算法分割精確、靈活、計(jì)算穩(wěn)定，其基本思想是將閉合曲線（曲面）的演化問題轉(zhuǎn)化為更高維空間中的水平集函數(shù)曲線（曲面）的隱式解。本文選用無需重新初始化的距離正則化水平集算法，以區(qū)域生長算法得到的分割結(jié)果作為水平集方法的初始輪廓，進(jìn)行結(jié)節(jié)主體的精確分割。這樣不僅可以加快收斂速度，而且使分割結(jié)果更加接近真實(shí)的結(jié)節(jié)主體邊

7、界。
　　2、肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測及毛刺水平量化
　　肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測及毛刺水平的量化評(píng)級(jí)可以輔助醫(yī)生進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的良惡性判別，對(duì)惡性結(jié)節(jié)進(jìn)行及早診斷和治療，有助于提高患者的存活率。目前已有的毛刺檢測及量化評(píng)估方法存在的問題主要是:1）所提取的反映毛刺水平的量化指標(biāo)對(duì)結(jié)節(jié)主體的分割精度依賴性很高，所含參數(shù)需人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)置，容易造成分級(jí)的不準(zhǔn)確。2）并未將毛刺完整的分割出來，容易造成量化的不準(zhǔn)確。本文提出了一種CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺檢測

8、與量化評(píng)估方法。CT圖像上肺結(jié)節(jié)毛刺的生長方向與結(jié)節(jié)主體邊界近似垂直或呈一定范圍內(nèi)角度，而血管等其它組織則無此特殊的方向性。利用此生長特點(diǎn)，在肺結(jié)節(jié)主體精確分割的基礎(chǔ)上，構(gòu)造特殊的線性濾波模板對(duì)結(jié)節(jié)主體周邊區(qū)域進(jìn)行線性增強(qiáng)，將毛刺完整的分割出來。為定量評(píng)估毛刺特征，引入毛刺水平指數(shù)(Spiculation Index，SI)對(duì)肺結(jié)節(jié)的毛刺水平進(jìn)行量化評(píng)估。該方法不僅可以將毛刺完整的提取出來，方便醫(yī)生進(jìn)行觀察診斷，而且所提取的SI值克服了

9、傳統(tǒng)量化指標(biāo)易受結(jié)節(jié)分割精度影響和參數(shù)需人為經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的問題。為進(jìn)一步評(píng)價(jià)本文方法的有效性，將實(shí)驗(yàn)毛刺水平量化結(jié)果與肺部圖像數(shù)據(jù)庫聯(lián)盟(Lung Image Database Consortium，LIDC)的量化結(jié)果比較，對(duì)結(jié)節(jié)有無毛刺進(jìn)行分類，并與影像科醫(yī)生的分類進(jìn)行比較，分類效果較好;將毛刺水平指數(shù)(SI)值進(jìn)行歸一化并與LIDC數(shù)據(jù)庫的量化評(píng)級(jí)進(jìn)行一致性和相關(guān)性分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效地檢測并定量描述CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺

10、征。
　　3、三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)分割、毛刺檢測及毛刺水平量化
　　為了方便醫(yī)生在不同方位更直觀的觀察病灶，本文設(shè)計(jì)了三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)主體的分割、毛刺檢測及毛刺水平量化方法。在肺結(jié)節(jié)主體三維精確分割的基礎(chǔ)上，利用三維CT圖像肺結(jié)節(jié)毛刺的生長特點(diǎn)，構(gòu)造特殊的三維濾波模板進(jìn)行肺結(jié)節(jié)毛刺的檢測，從而得到含有完整毛刺的肺結(jié)節(jié)。為實(shí)現(xiàn)三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)毛刺水平的量化評(píng)級(jí)，本文提出了三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)毛刺水平指數(shù)。為定量

11、評(píng)價(jià)本文方法的有效性，將實(shí)驗(yàn)毛刺水平量化評(píng)級(jí)與LIDC數(shù)據(jù)庫的量化評(píng)級(jí)進(jìn)行對(duì)比，通過結(jié)節(jié)有無毛刺的分類，結(jié)節(jié)毛刺水平量化評(píng)級(jí)與數(shù)據(jù)庫的量化結(jié)果的相關(guān)性及一致性分析，說明本文方法可以有效評(píng)價(jià)毛刺征。另外，為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)三維毛刺檢測及量化方法的有效性，將三維CT圖像序列肺結(jié)節(jié)的毛刺水平量化結(jié)果與二維CT圖像肺結(jié)節(jié)的毛刺水平量化結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果表明，三維空間下的肺結(jié)節(jié)不僅更有利于醫(yī)生觀察診斷，而且提供給醫(yī)生的信息更豐富，由三維方法得到的毛刺

12、水平量化結(jié)果與LIDC數(shù)據(jù)庫的專家評(píng)級(jí)更接近。
　　通過探究肺結(jié)節(jié)領(lǐng)域的國內(nèi)外現(xiàn)狀及肺部計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)(CAD)，結(jié)合肺部CT圖像特點(diǎn)和肺部解剖知識(shí)，以LIDC數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，本文重點(diǎn)對(duì)肺結(jié)節(jié)毛刺征的檢測及毛刺水平量化進(jìn)行了深入探究。在肺結(jié)節(jié)主體精確分割的基礎(chǔ)上，得到帶有毛刺的完整的結(jié)節(jié)，并引入毛刺水平指數(shù)(SI)對(duì)毛刺水平進(jìn)行量化評(píng)估。實(shí)驗(yàn)分別利用二維CT圖像和三維CT圖像進(jìn)行肺結(jié)節(jié)的分割及毛刺征檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，