基于空間分層的醫(yī)學(xué)圖像特征提取算法

唐思源 白金牛

摘 要： 隨著醫(yī)療影像設(shè)備在臨床醫(yī)學(xué)輔助診斷方向的廣泛應(yīng)用，如何精確提取目標特征圖像顯得尤為重要，而常規(guī)圖像識別算法對環(huán)境光變化非常敏感，其結(jié)果很難滿足醫(yī)學(xué)診療的實際需求。為此，提出一種基于空間分層的無約束醫(yī)學(xué)圖像特征提取算法。設(shè)計包含加權(quán)系數(shù)的目標函數(shù)，實現(xiàn)對圖像特征的快速提?。粚D像空間按像素分為若干子圖像空間，以四叉樹結(jié)構(gòu)進行快速存取；最后引入單純形法對閾值進行自適應(yīng)尋優(yōu)。結(jié)果表明，所設(shè)計算法不僅有效解決了常規(guī)算法對環(huán)境光敏感的問題，還能夠更加精確、快速地提取到目標特征，對臨床診斷具有重要參考意義。

關(guān)鍵詞： 輔助診斷； 閾值提??； 圖像空間； 圖像特征提取

中圖分類號： TN911.73?34； TP391 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）08?0092?04

Medical image feature extraction algorithm based on spatial stratification

TANG Siyuan， BAI Jinniu

（Department of Computer Science and Technology， Baotou Medical College， Baotou 014040， China）

Abstract： With the widespread use of medical imaging equipments in clinical medical auxiliary diagnosis， the way to extract accurately target image feature becomes particularly important， because the conventional image recognition algorithm is sensitive to the ambient light， and its very difficult to meet the actual demand of the medical diagnosis and treatment. Therefore， an unrestraint medical image feature extraction algorithm based on space hierarchy is proposed. The objective function with weighting factor was designed to realize the rapid extraction of the image feature. The image space was divided into several sub?image spaces according to pixels， which was fast accessed by quad?tree structure. At the end of this paper， the simplex method is introduced into self?adaptive optimization for the threshold. The results show this method can not only resolve the issue of the conventional algorithm which is sensitive to ambient light， but also can extract the target feature more fast and accurately， which is important for the clinical diagnosis.

Keywords： assist diagnosis； threshold extraction； image space； image feature extraction

0 引 言

隨著現(xiàn)代醫(yī)療診斷在數(shù)字化、智能化和人性化方向的不斷創(chuàng)新，以計算機核磁（MRI）、斷層 （CT）、超聲 （US）等醫(yī)療設(shè)備為基礎(chǔ)，以成像輔助系統(tǒng)為依托的臨床診斷模式已得到廣泛應(yīng)用。其中，計算機成像輔助系統(tǒng)采用圖形識別算法對興趣特征進行實時分割和提取，最終生成臨床診斷報告，為會診、手術(shù)和后續(xù)等各環(huán)節(jié)治療方案的形成提供重要參考。另外，由于人體各組織器官的復(fù)雜性、不規(guī)則性和個體差異性等因素，如何高效提取圖像目標特征對于提升臨床診斷結(jié)果具有重要意義。

目前，主流圖形分割算法有高斯曲線法、方向模板法、矩陣法和閾值法等。2011年，尚雅層等提出一種高斯擬合亞像素邊緣檢測算法[1]，先在特征圖像邊緣附近選取一系列點，然后求得這些點的灰度階梯值，再用這些階梯值進行高斯曲線擬合；但該方法抗光敏性差，只適用于法向量變化平緩的圖形。2014年，燕山大學(xué)的馬勤勇等提出一種多形狀模板增強的遠距離步態(tài)識別算法[2]，針對一個對象的步態(tài)輪廓圖序列，分別計算出橫向模板、縱向模板、形狀分布模板和運動分布模板，作為此步態(tài)對象的特征方向模板；雖然該算法抵抗噪聲能力較強，并能分割出較精細的輪廓特征，但識別精度很難滿足醫(yī)療診斷領(lǐng)域的苛刻要求。同年，李永明在基于Hessian矩陣的邊緣檢測方法一文中[3]，利用Hessian矩陣提取邊緣圖像的中心路徑，去除邊緣毛糙和冗余的背景紋理，使圖像邊緣光滑連續(xù)；該算法在精度和魯棒性能方面有了較大突破，但運算量非常大，很難實時提取目標特征。相對以上幾種算法，閾值法定位速度快、算法種類多、處理較靈活，具有很大的發(fā)展空間和研究價值。

本設(shè)計在主流算法的基礎(chǔ)上，以實時性和高精度為出發(fā)點，結(jié)合現(xiàn)代醫(yī)學(xué)圖像特征，提出一種基于空間分層的特征提取算法。設(shè)計包含加權(quán)系數(shù)的目標函數(shù)對各子圖像空間進行閾值求解；將整個圖像空間分為若干子圖像空間，并用四叉樹結(jié)構(gòu)分層存取特征像素；最后引入單純形法對各子圖像閾值進行無約束自適應(yīng)尋優(yōu)，有效提升了圖像識別的精度和效率，對于臨床醫(yī)學(xué)診斷具有重要參考價值。

1 分層特征提取算法

1.1 醫(yī)學(xué)圖像特征

基于圖像空間內(nèi)容的立體分割技術(shù)已成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究核心和技術(shù)難題。由于人體結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和多樣性，醫(yī)學(xué)圖像適用性和興趣點差異也較大，普通圖像識別方法和應(yīng)用方向很難滿足醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的需求。為此，專門對不同醫(yī)學(xué)成像設(shè)備進行試驗對比和分析，其主要特征[2]概括如下：

（1） 多形態(tài)。不同醫(yī)學(xué)設(shè)備采集的圖像適用性和反應(yīng)的信息不同，因此在空間位置、灰度表達和分辨率方面差異很大；

（2） 模糊性。醫(yī)學(xué)圖像大都分辨率低，噪聲大，而且受體效應(yīng)影響，采集的圖像較模糊，使得特征分割十分困難；

（3） 異質(zhì)性。不同成像設(shè)備采集的圖像，存儲、尺寸和顯示上具有很大的差異性。

由上可知，針對不同用途的醫(yī)學(xué)設(shè)備，采集的圖像在分辨率、灰度色和方向性等特征方面各不相同，這也決定了醫(yī)學(xué)圖像空間分割和識別的難度。為解決這些難題，本文設(shè)計了無約束目標函數(shù)，并引入單純形法來優(yōu)化提取的特征閾值。

1.2 目標函數(shù)設(shè)計

目標函數(shù)設(shè)計[3]原理如下：依據(jù)診斷需求和實際采集情況，將圖像灰度空間域劃分為若干獨立的子空間圖像，并均勻分布每層子圖像空間像素數(shù)，通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)，使目標函數(shù)滿足特定精度需求，進而算出特征圖像的最佳閾值。

由于空間灰度圖像一般分為256個灰度等級，所以設(shè)灰度參數(shù)A取值范圍為[0，255]，并將其分為k個獨立子圖像空間，推算出以下目標函數(shù)求解函數(shù)：

[y=Aii=1kmnt+W， i=1，2，…，k]

式中：m表示非零像素總數(shù)；n為所有子圖像空間數(shù)；[mn]為每層子圖像空間像素數(shù)的理想值；Ai為互不相交的子圖像空間；t為第i層與第i+1層子圖像空間的灰度閾值；W為加權(quán)系數(shù)；y表達式即為最終的目標函數(shù)。另外，所有子圖像各不相交，其并集組成了整個圖像空間。各子圖像空間選擇的閾值不同，獲取的像素數(shù)也不同。加權(quán)系數(shù)可根據(jù)每層子圖像空間的像素數(shù)和灰度變化進行相應(yīng)調(diào)整。

由于子圖像空間的頂層與底層像素數(shù)處于灰度值的兩極，其變化對其他層像素數(shù)的變化影響較小，所以加權(quán)系數(shù)可設(shè)置低一些。而中間層子圖像空間的像素數(shù)和灰度值相互影響較大，需要設(shè)置的權(quán)重系數(shù)高一些。因此，設(shè)置的加權(quán)系數(shù)可反映實際的光敏特征和圖層分布狀況。

可見，本目標函數(shù)的設(shè)計不僅考慮到光敏性影響，而且根據(jù)空間圖像特征對閾值進行分層尋優(yōu)，以確定最佳閾值。

1.3 四叉樹結(jié)構(gòu)特征提取算法

本算法采用四分法存取各子圖像空間，首先將整個圖像空間不斷四分，并以四叉樹結(jié)構(gòu)分層存儲，使每個子圖像空間像素數(shù)均勻分布；然后通過設(shè)計的目標函數(shù)對各個子圖像空間進行自適應(yīng)尋優(yōu)；最后利用單純形法得到最佳閾值。因此，圖像子空間數(shù)越多，分割的圖形就越精細。整個分層存儲結(jié)構(gòu)如圖1所示。

該算法通過前景與背景的灰度像素方差，統(tǒng)計前景像素點和背景像素點分別占整幅圖像的比例，并記錄它們的平均灰度值。若圖像的背景較暗，則分別記錄圖像灰度值小于閾值和大于閾值的像素個數(shù)，采用遍歷迭代的方法[4]求得最大方差即為最大閾值。另外，由于本算法采用多變量目標函數(shù)提取最佳閾值，因此引入單純形法對所求閾值進行優(yōu)化，使目標函數(shù)成為一種無約束求解方法。

單純形法是一種直接的多維搜索法，主要采用無約束多變量函數(shù)對問題進行優(yōu)化[5]，主要思想：設(shè)n維空間包含n+1個凸多面體，求n維空間的單純形法即轉(zhuǎn)換為求n+1個頂點的目標函數(shù)值，然后計算這些頂點的極大、極小值，以及處于他們區(qū)間的頂點值，并對所有頂點值在設(shè)定范圍內(nèi)進行變異操作；最后采用擴展、反射、壓縮等方法算出一個理想點，進而取代極大值點來構(gòu)成新的單純形，以此不斷進行迭代逼近，直到算出最優(yōu)解為止，核心計算步驟如下：

（1） 設(shè)定原始單純形的步長為L，最大變異次數(shù)為MaxNum，次數(shù)記錄變量為c=0；

（2） 執(zhí)行基本單純形操作，計算得到一個極值點X1；

（3） 設(shè)置該極值點為新的頂點，并選擇原始單純形，執(zhí)行下一輪單純形操作，再求得新極值點。設(shè)置這兩個極值點相應(yīng)的目標函數(shù)為Y1，Y2；

（4） 假如Y1>Y2，將Y1=Y2，X1=X2代入以下公式：

[EYi+1，Xi+1=Xii=1tmnt+W+Yii=1tmnt+W， i=1，2，…，t]

其中：[X1]和[Xk]為[Xi]的極大值和極小值；

（5） 假如Y1

（6） 假如次數(shù)c

該方法的優(yōu)點是簡單、直觀，求解過程無須涉及目標函數(shù)的導(dǎo)數(shù)。另外，由于閾值取正整數(shù)，變化范圍為[0，255]，求解時先不考慮閾值的整數(shù)要求。當(dāng)?shù)玫降淖顑?yōu)解不滿足整數(shù)要求時，用“舍入取整”的方法處理，處理后的結(jié)果即為近似最優(yōu)解。本算法實現(xiàn)的核心流程如圖2所示。

綜上所述，本算法充分考慮醫(yī)學(xué)圖像復(fù)雜性等特征因素，利用加權(quán)系數(shù)不斷調(diào)整目標函數(shù)值，通過迭代方法不斷求解，直到求出最優(yōu)解。

該方法不僅具有較強的環(huán)境適應(yīng)性，而且有效提高了診斷的實時性和精確性，可作為臨床醫(yī)學(xué)診斷的重要依據(jù)。

2 算法軟件實現(xiàn)

無約束圖形分割提取方法[6]的核心邏輯如下：首先加載目標圖像并對圖像進行灰度分割；然后計算出最終的子空間數(shù)量，進而代入目標函數(shù)求解；最后，利用單純形法尋優(yōu)。整個軟件實現(xiàn)的偽代碼如下：

int FindOptimalThreshold （int layerNum）

{

//加載目標圖像

Image targetImage=LoadTargetImage（）；

//計算目標圖像的像素數(shù)

Int count=CalPixelCount（targetImage）；

//計算平均像素數(shù)

Float averagePixel=Count/ layerNum；

//初始化四叉樹

for （int i = 0； i <= layerNum； i++）

{

quadTree.Insert（y）；

}

//單純形法優(yōu)化

Int opiticalThreshold=SingleMethord（quadTree）；

free（buff）；

return opiticalThreshold；

}

可見，整個軟件處理流程采用目標函數(shù)和單純形法獲取最佳閾值，為精確提取醫(yī)學(xué)圖像特征提供有效方法。

3 實驗及評價

人體組織結(jié)構(gòu)大致相似，但由于受先天和后天發(fā)育等諸多因素的影響，個體間具有明顯的組織特征差異。為驗證所研究算法在實踐醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的效果，特從包頭總醫(yī)院PACS系統(tǒng)中，隨機抽樣了50位病人的顱腦CT平掃圖進行實驗。實驗環(huán)境：采用多排螺旋掃描儀，掃描層厚為5 mm，掃描層數(shù)從顱頂?shù)斤B底，包括10個層次，涉及到的病變包括腦梗塞、腦出血、腦腫瘤等。

實驗隨機抽樣效果如圖3所示。結(jié)果表明：實驗所用的100幅CT圖像，從簡單的顱頂結(jié)構(gòu)圖像到非常復(fù)雜的顱底結(jié)構(gòu)，都取得了較理想的實驗效果。

不足之處如下：

（1） 由于顱外結(jié)構(gòu)緊密包裹顱骨，以造成顱骨缺失，識別出無顱骨情況；

（2） 部分眼球結(jié)構(gòu)可能包含在顱腦CT中，但該情況對識別結(jié)構(gòu)影響很小。

為了進一步驗證本算法的有效性，采用BET算法[7]進行了對比實驗。本算法采用無約束加權(quán)系數(shù)對顱腦CT圖像進行識別，實驗中發(fā)現(xiàn)：通過調(diào)整目標函數(shù)的加權(quán)系數(shù)，本算法能夠精確提取所有CT圖像的關(guān)鍵特征，識別結(jié)果如圖4所示。而換用BET算法對圖像進行識別，并對相關(guān)參數(shù)進行調(diào)整，發(fā)現(xiàn)有幾幅圖像無論怎么樣調(diào)節(jié)，都很難得到理想結(jié)果，如圖5所示。對比實驗的參數(shù)和結(jié)果如表1所示。在同樣實驗條件下，本算法的失真度和可靠性都高于BET算法，并且采用分層存儲結(jié)構(gòu)和無約束特性處理空間圖像數(shù)據(jù)，有效提高了圖像的存取效率和識別精度。

實驗結(jié)果表明，根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像特征對整個立體空間進行細分，并設(shè)計加權(quán)系數(shù)目標函數(shù)，從圖像空間結(jié)構(gòu)和光敏角度提升了圖像的分割效果。

4 結(jié) 語

以現(xiàn)代醫(yī)學(xué)影像設(shè)備技術(shù)的飛速發(fā)展為背景，以探索計算機輔助醫(yī)療診斷的實時性、精確性、智能性為研究目標，提出一種無約束自適應(yīng)醫(yī)學(xué)圖像閾值提取算法[8]。該方法不僅考慮環(huán)境因素的影響，還關(guān)注到人體組織結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和特異性。為此設(shè)計四分法存取結(jié)構(gòu)對空間圖像進行遞歸切分，并采用無約束自適應(yīng)目標函數(shù)計算圖像空間的最佳閾值，為臨床醫(yī)學(xué)診斷提供精確的參考依據(jù)。進一步的工作是對不同人體器官組織進行分別實驗和特征取樣，存儲為人體組織結(jié)構(gòu)圖像特征數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)模式識別提供源數(shù)據(jù)。

參考文獻

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