基于患者動(dòng)態(tài)信息的序列胸部X光片的自適應(yīng)分割.pdf

1、在當(dāng)代醫(yī)學(xué)中，三維成像技術(shù)(如CT、MRI)作為一種重要的早期診斷方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于臨床環(huán)境，并且以其快捷高效而逐漸取代了很多常規(guī)檢查項(xiàng)目。然而，“尺有所短，寸有所長(zhǎng)”，傳統(tǒng)的二維X光片檢查仍然是不可替代的最重要的檢查項(xiàng)目之一。對(duì)二維X光片分割的研究是本文的主題。為了治療腎衰竭，醫(yī)院需要定期對(duì)患者進(jìn)行腎透析治療以便能夠正確評(píng)估患者的干體重，而干體重的大小主要是依據(jù)腎透析期間定期(每月)拍攝的胸部X光片上的心臟大小來(lái)評(píng)估的，錯(cuò)誤評(píng)估干體重

2、常常導(dǎo)致致命的結(jié)果，如患者的死亡。如何通過(guò)分割胸部X光片上的肺部區(qū)域來(lái)計(jì)算心臟大小就顯得非常重要。在分割胸部X光片的肺部區(qū)域的各類方法中，基于模型的分割方法是一種極具潛力的方法，因?yàn)樗鼘㈥P(guān)于肺部區(qū)域的先驗(yàn)信息結(jié)合到模型中，即先獲取人類的解剖、組織表面和模態(tài)特征等等的先驗(yàn)知識(shí)，然后有效地利用這些先驗(yàn)知識(shí)從新的數(shù)據(jù)中推測(cè)功能或結(jié)構(gòu)信息。主動(dòng)形狀模型(ASM)作為一種基于模型的方法，正是應(yīng)用于分割胸部X光片的肺部區(qū)域的一類成功的方法。然而，傳

3、統(tǒng)的ASM在處理胸部X光片圖像時(shí)存在有若干問(wèn)題，如所使用的簡(jiǎn)單特征不能清楚地表示肺部區(qū)域邊界上的每一點(diǎn)的特征，又如形狀模型不能準(zhǔn)確地自適應(yīng)到每一患者的肺部區(qū)域邊界。因此，本文提出一些改進(jìn)方法以提高ASM在分割胸部X光片肺部區(qū)域時(shí)的精確性和魯棒性，這些形成了本文的主要?jiǎng)?chuàng)新貢獻(xiàn)： 1.提出使用一種新的特征算子，即尺度不變特征變換(SIFT)算子表示肺部區(qū)域邊界上每一點(diǎn)的豐富特征，然后在肺部區(qū)域分割過(guò)程中，使用這些特征促使對(duì)應(yīng)性檢測(cè)變

4、得容易，從而改進(jìn)ASM的性能。在現(xiàn)實(shí)中，對(duì)于來(lái)自于不同設(shè)備具有不同質(zhì)量的胸部X光片，沿著其上肺部區(qū)域邊界的簡(jiǎn)單圖像特征并不總是一致的；同樣地，在肺部區(qū)域上存在有重復(fù)的模式。所有的這些信息使得簡(jiǎn)單特征如邊界、梯度并不足以充分清楚地定位肺部區(qū)域邊界。理想情況下，一個(gè)清楚的局部算子應(yīng)該為肺部區(qū)域邊界上每一點(diǎn)建立，以便可靠地區(qū)分這一點(diǎn)和其它邊界點(diǎn)，這有助于在可變形分割過(guò)程中檢測(cè)對(duì)應(yīng)點(diǎn)。為此，本文提出使用SIFT取代ASM中常用的簡(jiǎn)單特征(如梯度

5、)，這種特征算子能夠清楚地表示模型上每一點(diǎn)的特征，從而在分割過(guò)程中能夠準(zhǔn)確地定位肺部區(qū)域邊界，提高了ASM的性能。 2.提出一種基于群體和特定患者統(tǒng)計(jì)信息的自適應(yīng)分割序列胸部X光片上的肺部區(qū)域的可變形模型算法。以往，人們?cè)谑褂肁SM分割肺部區(qū)域時(shí)，孤立地分割患者在某個(gè)時(shí)刻所獲得的胸部圖像，而沒(méi)有考慮使用患者在整個(gè)治療期間所有時(shí)刻的圖像信息變化來(lái)預(yù)測(cè)和處理該患者在當(dāng)前時(shí)刻的圖像信息，因此，分割結(jié)果沒(méi)有真正地反映患者的病情進(jìn)展。而本

6、文依據(jù)患者在整個(gè)治療期間中的所有動(dòng)態(tài)圖像信息，提出了面向患者的序列胸部圖像的分割算法。具體來(lái)說(shuō)，本文提出一種新的使用基于群體和特定患者的統(tǒng)計(jì)信息的可變形模型，并將其成功地用于分割特定患者的序列胸部X光片的肺部區(qū)域。在這一方法中，可變形模型受到基于群體和特定患者的統(tǒng)計(jì)信息的約束，因而產(chǎn)生了更魯棒更精確的肺部區(qū)域分割結(jié)果。尤其在分割患者初始時(shí)刻的圖像時(shí)，基于群體的統(tǒng)計(jì)信息被用于約束可變形輪廓。隨著同一患者越來(lái)越多的圖像被獲得，從以前分割結(jié)果

7、在線地收集的特定患者的統(tǒng)計(jì)信息逐漸承擔(dān)起越來(lái)越重要的作用。而且每當(dāng)獲得一個(gè)新的分割結(jié)果時(shí)，特定患者的統(tǒng)計(jì)信息就被更新，并且后者進(jìn)一步被用于優(yōu)化所有以前時(shí)刻的圖像的分割結(jié)果。 3.改進(jìn)了二維診斷測(cè)度的計(jì)算，從而得到一種全自動(dòng)的更魯棒的診斷測(cè)度。由于現(xiàn)代分割技術(shù)的發(fā)展，使得自動(dòng)測(cè)量傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)診斷測(cè)度成為可能。本文正是在此背景下，對(duì)傳統(tǒng)的二維診斷測(cè)度進(jìn)行改進(jìn)，從而得到一種更魯棒的、全自動(dòng)的診斷測(cè)度-二維心胸系數(shù)，并通過(guò)醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法分析