利用ImageJ軟件測量眼眶脂肪體積＊

1.暨南大學附屬深圳眼科醫(yī)院(深圳市眼科醫(yī)院、深圳眼科學重點實驗室)眼眶病眼整形科(廣東 深圳 518040)

2.深圳華僑城醫(yī)院眼科(廣東 深圳 518040)

3.深圳華僑城醫(yī)院放射科(廣東 深圳 518040)

蔣麗瓊1 何小寒2 劉桂琴1衣曉明3

利用ImageJ軟件測量眼眶脂肪體積＊

1.暨南大學附屬深圳眼科醫(yī)院(深圳市眼科醫(yī)院、深圳眼科學重點實驗室)眼眶病眼整形科(廣東 深圳 518040)

2.深圳華僑城醫(yī)院眼科(廣東 深圳 518040)

3.深圳華僑城醫(yī)院放射科(廣東 深圳 518040)

蔣麗瓊1何小寒2劉桂琴1衣曉明3

目的建立一種精確測量眼眶脂肪體積的方法。方法應用ImageJ軟件計算眼眶CT圖像中的眼眶容積及眼眶脂肪體積，在提取眼眶邊界時分別采用手工描計法及半自動方法。結果半自動方法與手工描計法計算結果大致相同，但更為精確與省時。結論ImageJ軟件可精確測量眼眶容積及眼眶脂肪體積。

眼眶脂肪體積；眼眶容積；眼眶CT；ImageJ軟件

眼眶脂肪填充在眼眶內各組織的間隙內，對眼眶內眼球、視神經(jīng)及血管等重要組織具有保護作用，其含量直接影響眼球突出度。甲狀腺相關眼病患者眼眶脂肪細胞增生、肥大和水腫導致眼球突出，而眼眶骨折時眶內脂肪疝入副鼻竇、晚期眶脂肪吸收加重眼球內陷。無論是用眼眶脂肪減壓術矯正甲狀腺相關眼病患者的眼球突出，還是用眼窩填充術矯正眼眶骨折患者的眼球內陷，均需精確計算眶脂肪體積。但目前尚無精確測量眼眶脂肪體積的方法，因此無法使這類手術做到更精準。

計算機體層成像(computed tomography, CT)利用計算機測量人體器官結構的體積或容積具有其獨特的優(yōu)越性。眼眶內各結構的密度差異較大，因而CT已廣泛應用于眼眶病的檢查。隨著計算機與放射影像科學的發(fā)展，精確測量眼眶脂肪體積已成為可能。我們采用免費的ImageJ軟件，建立了利用CT影像學資料直接測量眼眶脂肪體積的方法，對眼眶病臨床和科研工作有實用價值，現(xiàn)報道如下。

1 材料與方法

1.1 ImageJ軟件簡介與安裝ImageJ是一款免費的公共圖像處理軟件，由美國國立衛(wèi)生研究院(National Institutes of Health，NIH)開發(fā)，用于幫助分析臨床和科研中的醫(yī)學影像。ImageJ支持一個窗口里以多線程的形式層疊多個圖像并行處理。軟件支持圖像處理功能包括圖像增強，平滑，F(xiàn)FT,濾波，3D成像等功能。ImageJ軟件下載地址：http://www.rsb.info.nih.gov/ij/download.html，可以在Windows、Linux、Mac OS等操作系統(tǒng)上運行。本文所用ImageJ軟件為V1.48版本。

1.2 圖像分割與面積計算我們利用水平位眼眶CT圖像計算每張圖片中眼眶脂肪的面積，將面積乘以層厚再逐層相加計算而得出體積。在每張圖片中需首先尋找眼眶的邊界，再通過脂肪與眼眶內其他組織的閾值區(qū)別加以區(qū)分。為了準確提取眼眶內脂肪組織，我們比較了兩種方法，一種是手工方法，由專業(yè)人士手工描記。一種是半自動方法，采用圖像處理方法自動描記，對于邊界不明確的位置進行人工修改。

1.3 手工方法我們通過ImageJ軟件導入CT圖像，采用手工描記的方法記錄眼眶的邊界，然后通過閾值處理方法完成眼眶內部的圖像分割，區(qū)分眼眶脂肪和其他區(qū)域，然后分別計算容積。

1.3.1 導入圖像序列：我們的圖像資料為Philips 16排螺旋CT機的眼眶CT圖像，常規(guī)行軸位及冠狀位掃描，設置電壓120kV，電流250mA，層厚1mm，層間距0.5mm，螺距0.69，矩陣512×512。窗寬300 HU，窗位35 HU。掃描時保持第一眼位，擺位盡量左右對稱。將原始圖像以1mm層厚水平位重建并將圖像存儲為DICOM格式，通過Files-＞import-＞image sequence，導入圖像棧，可以在一個窗口內采用多線程的方式層疊N幅圖像，并行處理。導入后圖像棧如圖1所示

1.3.2 手工描記眼眶邊界：采用工具描記眼眶邊界，加入到感興趣區(qū)域中(縮寫ROI)。具體做法是Analyze-＞Tools-＞ROI Manager，調出感興趣區(qū)域的管理器。檢查圖像棧，采用Polygon selection手工描記眼眶邊界，加入到ROI Manager中，如圖2所示。

1.3.3 閾值劃分區(qū)域：眼眶中脂肪的閾值范圍在-200到-30之間[1,2]，設定ROI區(qū)域內的閾值范圍，劃分出眼眶內脂肪和其他組織區(qū)域。具體做法是Image-＞Adjust-＞Threshold，設定閾值范圍-200到-30，處理后閾值范圍內圖像點灰度值為255，其他變?yōu)?，如圖3所示。

1.3.4 計算眼眶內不同組織面積：統(tǒng)計眼眶內閾值范圍內的像素點，計算出眼眶內脂肪和其他組織區(qū)域的面積。具體做法是Analys-＞Histogram-＞list,記錄灰度值為255和0的點數(shù)。如圖4所示。

1.4 半自動方法手工描記眼眶邊界方法繁瑣，耗時長，可以考慮采用圖像自動分割的方法描記眼眶區(qū)域。導入圖像后劃分眼眶范圍，圖像處理，二值化劃分，邊界劃分，導入ROI manager，閾值劃分，計算不同區(qū)域面積。

1.4.1 導入圖像序列及圖像處理：DICOM圖像格式為16位像素，為了得到最佳分割效果，對棧進行預處理。導入圖像棧后，檢查整個圖像棧，選擇眼眶最大的區(qū)域，采用Polygon selection描記眼眶邊界 ，加入到ROI Manager中，如圖5所示。選擇image type-＞8 bit圖像灰度值由16位變?yōu)?位，保存為“原始圖像”用于后繼處理，如圖6所示。采用 Process-＞Enhance Contract進行圖像增強，Process smooth進行平滑處理，如圖7所示。

1.4.2 邊緣處理：選擇imange-＞adjust threshold，對圖像進行閾值處理，選擇閾值，使所計算區(qū)域內圖像像素點數(shù)最完整。這里閾值選擇為1-200，處理后圖像如圖8所示。選擇Process-＞Binary-＞Outline，獲得圖像的邊緣輪廓，如圖9所示。

1.4.3 創(chuàng)建眼眶邊緣區(qū)域：利用圖像減處理，得到感興趣區(qū)域。具體做法是導入保存的原始圖像，選擇Process-＞Image Calculate，對原始圖像和邊緣圖像進行減操作，得到描有邊緣輪廓的圖像，如果輪廓是閉合的，就直接采用魔術棒工具點擊，獲得眼眶輪廓，如果不閉合，則采用畫筆工具手工描記閉合。自動生成的眼眶邊界可根據(jù)實際情況進行手工修改。將眼眶輪廓加入到ROT manager中，如圖10所示。對圖像棧中所有圖像進行操作，獲得眼眶邊緣區(qū)域。

1.4.4 閾值劃分，計算不同區(qū)域面積：重新導入DICOM圖像棧，參考2.1.3和2.1.4，閾值劃分，計算出眼眶內脂肪和其他組織區(qū)域的面積。

1.5 眼眶脂肪及其他組織體積的計算通過累積法計算眼眶脂肪的體積，將每一層眼眶脂肪面積與層厚之積相加便得出眼眶脂肪的體積。具體算法如下：單張CT的厚度：α；單張CT的面積：β×β；單張CT的像素點：γ×γ；則單個像素點的面積：θ≈(β÷γ)2；單個像素點的體積：λ≈α×θ≈α×(β÷γ)2；嘉定共有υ張CT，每張CT上有ω像素點，則總體積：。

2 結 果

采用兩種方法，我們分別計算了正常人及甲狀腺相關眼病患者的單側眼眶脂肪體積，計算結果如表1及表2所示，見圖1-10。

3 討 論

計算眼眶脂肪體積對于甲狀腺相關眼病和眼眶骨折等眼眶病的治療非常重要，以往的研究多是間接計算所得，如通過眼眶容積減去眼外肌、眼球及視神經(jīng)等體積而得出[3]，或者通過眼球突出度及眼外肌體積變化相關性間接評估[4,5]。尋找一種簡單、直接的眼眶脂肪體積計算方法對于臨床工作實為重要?，F(xiàn)有的圖像處理軟件或者需要支付昂貴的費用，或者依賴于影像檢查設備，或者不支持二次開發(fā)，應用受到限制，而ImageJ軟件在這些方面擁有獨特的優(yōu)勢。ImageJ軟件作為一款功能強大的生物醫(yī)學處理軟件，支持多種圖像格式，支持多種圖像處理算法。以往有學者將其應用于肝臟體積的計算及肺部腫瘤體積的計算[6,7]，顯示了該軟件在CT圖像中計算目標臟器體積的可行性。我們使用ImageJ軟件分別計算了眼眶容積和眼眶脂肪體積，其計算方法簡單、方便，可重復性好，為眼眶病的臨床研究帶來方便。

CT像是組織結構的密度圖，眼眶內充滿低密度脂肪，與其周圍骨性眶壁及其他軟組織密度差異大，通過閾值法將眼眶內脂肪組織加以提取并計算其體積可行。在計算過程中，準確提取眼眶邊界對于結果的可靠性尤為重要。本文采用16排螺旋CT圖像進行分析，圖像清晰度高，對于眼眶水平位CT圖像，其兩側可通過眼眶骨性邊緣界定，而眼眶前面邊界可通過眶隔界定。我們采取了兩種方法獲得眼眶邊界，其計算結果大致相同。比較兩種方法，手工方法耗時，半自動方法明顯節(jié)省時間，對于眼眶骨性與軟組織相鄰的區(qū)域邊界界定時準確、省時，對于批量處理數(shù)據(jù)時半自動方法更可顯示其優(yōu)勢。半自動方法在界定眼眶前面邊界時會包含眼瞼組織，需手工修改；對于眶尖部位視神經(jīng)與軟組織部位也需要手工進行封閉。

Peyster RG等[8]學者在以往研究中計算正常人單側眼眶脂肪體積約為8.16ml，突眼患者單側眼眶脂肪體積約為9.60～12.53ml。我們計算正常人單側眼眶脂肪體積，手動方法計算結果為8.8ml，半自動方法計算結果為8.7ml。甲狀腺相關眼病患者單側眼眶脂肪體積，手動方法計算結果為12.6ml，半自動方法計算結果為13.1ml。我們的計算結果顯示正常人及眼球突出患者眼眶脂肪體積均較偏大，分析差異的原因為Peyster RG等通過眼眶水平位CT計算眼眶容積及眼眶脂肪體積時，其眼眶兩側通過骨性眶緣界定，前界則通過中間及外側骨壁前端的連線加以獲得；該方法會丟失眼眶前部眶隔后的眶脂肪組織，而對于眼球突出嚴重的患者其結果偏差更大。陳哲等[9]在做正常人眼眶容積的CT測量時所得結果顯示男女性平均眼眶容積分別為(25.04±2.37)ml、(22.89±2.67)ml。我們計算所得正常人眼眶容積為25ml，計算結果相似。在比較測量方法時發(fā)現(xiàn)他們以冠狀位CT圖像作為研究對象，從眼眶骨性邊界起始，則其前端軟組織部分被去除；而我們以水平位CT圖像作為研究對象，封閉眼眶前面邊界時包含突出于眶緣外的組織，其結果相對更接近真實狀態(tài)。

表1 正常人的單側眼眶脂肪體積及眼眶容積

表2 甲狀腺相關眼病患者的單側眼眶脂肪體積及眼眶容積

圖1-4 手工方法 圖1為原始CT圖像棧，圖2為手工標記眼眶邊界，圖3為閾值劃分后圖像，圖4為統(tǒng)計的像素點數(shù)。圖5-10 半自動方法 圖5為16位原始圖像，圖6為8位原始圖像，圖7為預處理后圖像，圖8為閾值劃分后圖像，圖9為邊緣圖像，圖10為眼眶描記后圖像。

由于本文旨在尋找一種計算眼眶脂肪體積及眼眶容積的合適的方法，所顯示數(shù)據(jù)樣本量少，對于以上所述差別還需進一步擴大樣本數(shù)統(tǒng)計分析后以求更為客觀的結果。

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[3]Al-Bakri M, Rasmussen AK, Thomsen C, et al. Orbital Volumetry in Graves’Orbitopathy: Muscle and Fat Involvement in relation to Dysthyroid Optic Neuropathy [J].ISRN Ophthalmology, 2014:435276.

[4]楊振海,趙毅凱,尹智,等.甲狀腺相關眼病CT影像學定量分析[J].臨床放射學雜志,2009,28(3):310-313.

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[9]陳哲,鄭曉華,謝寶君,等.不同年齡正常眼眶容積的CT測量[J].中華眼科雜志,2006,42(3)：222-225.

(本文編輯: 唐潤輝)

Method for Measuring Orbital Fat Volume by ImageJ Software*

JIANG Li-qiong, HE Xiao-han, LIU Gui-qin, et al． Department of Orbital disease and Oculoplastics, Shenzhen Eye Hospital、Shenzhen Key Laboratory of Ophthalmology, Affiliated Shenzhen Eye Hospital of Jinan University, Shenzhen 518040 Guangdong Province, China

ObjectiveTo found an accurate method in measuring the volume of orbital fat．MethodsThe volumes of orbit and orbital fat were measured by ImageJ software respectively． Manual and semi-automatic method were both used to display the margin of the orbit．ResultsThe outcome of semi-automatic method was almost the same as the outcome of the manual method, and the former was more accurate and needed less time．Conclusions The volumes of orbit and orbital fat can be measured by ImageJ software accurately．

Orbital Fat Volume; Orbital Volume; Orbit CT; ImageJ Software

R77

A

廣東省中醫(yī)藥局科研課題(項目編號：20131041)

10.3969/j.issn.1672-5131.2016.03.004

劉桂琴

2016-02-10