無線膠囊內(nèi)窺鏡圖像處理技術(shù)研究.pdf

1、消化道疾病，如出血、腫瘤和潰瘍等極大地威脅著人體的健康。傳統(tǒng)的消化道檢查工具如X射線、鋇餐和X射線斷層掃描等都是利用間接成像原理，會(huì)對(duì)人體造成不同程度的損傷。超聲檢測雖然對(duì)人體沒有任何損害，但是其分辨能力極為有限。插入式胃鏡和直腸鏡可以對(duì)人體消化道進(jìn)行直接觀測，利用光纖對(duì)影像進(jìn)行傳輸，但是這些工具會(huì)對(duì)人體帶來不適，同時(shí)由于小腸的長度限制，傳統(tǒng)的插入式內(nèi)鏡均不能對(duì)整個(gè)小腸段進(jìn)行檢查。新型的雙氣囊小腸鏡可以幫助醫(yī)生對(duì)病人的小腸全段進(jìn)行檢查，

2、但長時(shí)間的檢查過程同樣會(huì)對(duì)人體帶來很大的不適。
　　 無線膠囊內(nèi)窺鏡(Wireless Capsule Endoscopy，WCE)，簡稱無線內(nèi)鏡或者膠囊內(nèi)鏡，是一種新型的無創(chuàng)式胃腸道檢查工具。這種普通膠囊大小的內(nèi)窺鏡由微小的元器件組成，當(dāng)病人吞服后，內(nèi)窺鏡開始以2幀每秒的速度在病人消化道內(nèi)拍攝圖像，并將拍攝到的圖像經(jīng)無線傳輸方式傳送到病人體外的接收終端，最終由醫(yī)生利用圖像工作站對(duì)圖像進(jìn)行診斷。與傳統(tǒng)的X射線斷層掃描、磁共振成像

3、以及插入式內(nèi)窺鏡相比，該技術(shù)可以無創(chuàng)的檢測整個(gè)小腸。無線內(nèi)鏡的發(fā)展揭開了小腸檢查技術(shù)的新篇章。根據(jù)以色列基文公司的統(tǒng)計(jì)，目前已經(jīng)進(jìn)行了超過一百萬例PillCam無線內(nèi)鏡檢查幫助醫(yī)生評(píng)估病人的胃腸道狀態(tài)?；跓o線內(nèi)鏡的胃腸道檢查，臨床醫(yī)生能夠早期發(fā)現(xiàn)包括小腸腫瘤在內(nèi)的各種嚴(yán)重胃腸道疾病。目前無線內(nèi)鏡檢查是公認(rèn)的小腸腫瘤檢查的金標(biāo)準(zhǔn)。
　　 盡管無線內(nèi)鏡檢查技術(shù)為小腸疾病的診斷開辟了一個(gè)全新的領(lǐng)域，但是目前仍然存在一個(gè)明顯的挑戰(zhàn)需要

4、解決。無線內(nèi)鏡視頻圖像數(shù)量巨大而且部分圖像質(zhì)量不佳，對(duì)無線內(nèi)鏡視頻的判讀是一個(gè)漫長而枯燥的過程。根據(jù)臨床的操作規(guī)程，這個(gè)過程至少需要兩位經(jīng)驗(yàn)豐富的臨床醫(yī)生花費(fèi)大約45分鐘到2個(gè)小時(shí)的時(shí)間。因此，研究無線內(nèi)鏡視頻及圖像的計(jì)算機(jī)輔助檢查方法，減輕醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)是十分必要的。圍繞這一目標(biāo)，本論文主要致力于解決無線膠囊內(nèi)窺鏡計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的一些具有挑戰(zhàn)性的問題。為了對(duì)無線內(nèi)鏡視頻進(jìn)行計(jì)算機(jī)輔助診斷，提高無線內(nèi)鏡檢查的準(zhǔn)確性，本文從數(shù)字

5、圖像處理技術(shù)的三個(gè)不同層次，即圖像處理、圖像分析和圖像識(shí)別，對(duì)無線內(nèi)鏡圖像進(jìn)行了研究，探討了數(shù)字圖像處理技術(shù)中的相關(guān)理論和方法在無線內(nèi)鏡視頻計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用。
　　 從圖像處理方面，我們提出了一種基于偏微分方程的新型圖像增強(qiáng)方法，將圖像對(duì)比度增強(qiáng)，圖像去噪及邊緣銳化技術(shù)集成到一個(gè)偏微分方程模型中，三種操作同時(shí)進(jìn)行得到最終的增強(qiáng)結(jié)果。在圖像演化過程中，三種不同的增強(qiáng)操作同時(shí)進(jìn)行，利用正則化參數(shù)控制三種操作對(duì)最終結(jié)果的影響

6、，直至得到最滿意的結(jié)果?；谌斯ず铣蓤D像、自然圖像和無線內(nèi)鏡彩色圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)方法相比，本文提出的偏微分方程模型可以獲得更加令人滿意的增強(qiáng)效果，從而起到輔助醫(yī)生診斷的作用。
　　 隨后我們利用圖像分析的方法對(duì)無線內(nèi)鏡圖像進(jìn)行處理，研究了無線內(nèi)鏡視頻摘要技術(shù)，可以使醫(yī)生不必瀏覽全部視頻就可以得到視頻的主要信息。提出了基于“感興趣場景”的鏡頭檢測技術(shù)，建立了無線內(nèi)鏡視頻靜態(tài)故事板。在靜態(tài)故事板的基礎(chǔ)上，在醫(yī)生的

7、監(jiān)督下，建立了無線內(nèi)鏡視頻動(dòng)態(tài)故事板。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠提取視頻中最具代表意義的視頻幀，約減了需目視檢查的圖像數(shù)量，降低了醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。
　　 從圖像理解方面，本文致力于研究出血以及腫瘤這兩種常見小腸疾病的計(jì)算機(jī)自動(dòng)診斷技術(shù)。首先我們提出了無線內(nèi)鏡出血圖像檢測方法，可以更為有效的檢測圖像中的出血區(qū)域。由于圖像中的邊緣像素和出血像素具有相似的色度，傳統(tǒng)算法不能對(duì)二者進(jìn)行正確區(qū)分。我們提出了一種圖像預(yù)處理方法，檢測圖像中的邊

8、緣像素點(diǎn)并利用形態(tài)學(xué)方法進(jìn)行去除。然后提出了一種超像素分割方法，將圖像根據(jù)顏色和紋理分割成圖像塊，在圖像塊的水平上進(jìn)行出血檢測，降低了算法的復(fù)雜度。最后提出了一種新型的顏色特征用以區(qū)分出血與非出血像素并使用支持向量機(jī)對(duì)超像素進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案能夠有效地診斷出血圖像同時(shí)大大降低了運(yùn)算代價(jià)。其次，針對(duì)腫瘤圖像，我們提出了一個(gè)新的腫瘤圖像檢測技術(shù)框架。為提高檢測準(zhǔn)確率，首先對(duì)圖像中的高光反射區(qū)域進(jìn)行去除。利用均值漂移技術(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)

9、行粗分割。粗分割后的圖像首先進(jìn)行出血檢測，提取帶出血特征的腫瘤圖像。使用自適應(yīng)閾值分割算法對(duì)出血檢測后的圖像進(jìn)行處理，提取圖像中的疑似腫瘤區(qū)域，利用幾何特征分析方法對(duì)圖像進(jìn)行最終檢測，提取非出血腫瘤圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與傳統(tǒng)方法相比，本文方法可以有效地提取視頻中的各種腫瘤圖像。
　　 總體而言，我們在論文中研究了無線內(nèi)鏡視頻計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中諸如圖像增強(qiáng)、視頻摘要、病癥自動(dòng)診斷等具有挑戰(zhàn)性的問題，同時(shí)系統(tǒng)的提出了各種問題的解決方