基于Otsu法的內(nèi)耳MRI圖像三維快速分割的研究

吳曙智 李熹 鄭炎焱 林一均 楊曉凱

溫州市人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科，溫州醫(yī)科大學(xué)溫州市第三臨床學(xué)院（溫州325000）

內(nèi)耳，又稱為迷路，包括骨迷路和膜迷路，位于顳骨巖部骨質(zhì)內(nèi)，其結(jié)構(gòu)精細(xì)而復(fù)雜，對(duì)其解剖斷面的研究較多，但大多基于組織切片觀察，缺乏空間方向信息[1]。

隨著醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展，臨床CT和MRI檢查可以顯示骨迷路結(jié)構(gòu)，許多學(xué)者利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)內(nèi)耳進(jìn)行了三維可視化、幾何形狀分析，以建立三維可視的內(nèi)耳模型。一方面可以更好地觀察內(nèi)耳的形態(tài)、空間位置關(guān)系等，另一方面對(duì)于臨床常見疾病，如耳石癥中耳石復(fù)位演示，人工耳蝸植入手術(shù)的導(dǎo)航，內(nèi)耳三維模型在醫(yī)學(xué)教學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用等均有很大幫助[2]。

內(nèi)耳三維重建首先需要對(duì)內(nèi)耳結(jié)構(gòu)進(jìn)行分割，但手動(dòng)分割繁瑣耗時(shí)，而自動(dòng)化分割依然是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在內(nèi)耳相關(guān)疾病的研究中，如三維重建內(nèi)耳進(jìn)行BPPV耳石復(fù)位的精準(zhǔn)治療，人工耳蝸植入手術(shù)的患者篩選、手術(shù)禁忌癥排除等方面有指導(dǎo)作用，一種快速、精確的內(nèi)耳分割方法就顯得非常重要，而手動(dòng)分割不能滿足臨床需求[3-4]。

而本研究采用的Otsu法分割技術(shù)能較為有效的解決內(nèi)耳分割中的困難。OTSU算法也稱作最大類間方差法[9]，其最大的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，可以獲取最佳閾值將圖像分割為前景和背景兩個(gè)部分[5]。基于此原理，運(yùn)用Otsu法可以有效的將內(nèi)耳部分和背景圖像分開，在3D Slicer軟件中可以多種途徑調(diào)用，從而實(shí)現(xiàn)內(nèi)耳半自動(dòng)化分割，探討其步驟實(shí)現(xiàn)和分割結(jié)果[6][7]。

1 材料和方法

1.1 資料選擇

選擇在2015-2017年就診于溫州市人民醫(yī)院的患者M(jìn)RI內(nèi)耳掃描影像資料，共30例，男11例，女19例，年齡在5-66歲，平均年齡34歲，其中18周歲以10下例，18周歲以上20例。入組患者中正常無耳源性癥狀者13例，有耳源性疾病者17例，其中BPPV患者7例，梅尼埃病3例，中耳炎患者4例，突發(fā)性耳聾2例，先天性耳聾1例。

入選標(biāo)準(zhǔn)：1.內(nèi)耳MRI檢查沒有發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)異常，2.內(nèi)耳顯示清晰，沒有偽影。3.各種病因行內(nèi)耳MRI檢查者，排除內(nèi)耳結(jié)構(gòu)異常者。

排除標(biāo)準(zhǔn)：1.存在局部病變可能影響半規(guī)管解剖結(jié)構(gòu)2.存在頭顱結(jié)構(gòu)異常。

儀器為SIEMENS公司1.5T高場(chǎng)強(qiáng)磁共振系統(tǒng)，標(biāo)準(zhǔn)頭線圈，應(yīng)用三維穩(wěn)態(tài)構(gòu)成干預(yù)序列（3D constructive interference insteady state，3D-CISS），掃描參數(shù)為：TE2.7 ms，TR6.0 ms，層厚0.7 mm ，matrix（矩陣）256×192，F(xiàn)OV135×180。

1.2 圖像處理流程

1.2.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入和管理

3D Slicer作為開源醫(yī)學(xué)圖像處理平臺(tái)在臨床研究領(lǐng)域廣泛使用，主要用作醫(yī)學(xué)影像分割和可視化，為以下操作默認(rèn)工作平臺(tái)[8]本研究采用的是3D Slicer 4.6版本（來源網(wǎng)址：https://www.slicer.org）。從醫(yī)學(xué)影像信息系統(tǒng)導(dǎo)出原始圖像資料保存DICOM格式圖像，導(dǎo)入到3D Slier軟件，讀取3D-CISS序列[9-10]。

1.2.2 Otsu圖像分割

選擇Otsu Threshold Image filter模塊，在Input Volume中選擇導(dǎo)入的MRI原始圖像資料，點(diǎn)擊ap?ply按鈕，獲得二值化圖像。

圖1 Otsu法分割內(nèi)耳效果圖Fig.1 The effect graphs of Otsu method on the segmentation of inner ear

左側(cè)為Segment editor模塊界面，右上為三維重建內(nèi)耳，右下圖從左到右分別為橫斷面、矢狀面、冠狀面。圖中紅色標(biāo)記為右側(cè)內(nèi)耳，綠色標(biāo)記為左側(cè)內(nèi)耳。

1.2.3 內(nèi)耳模型處理

選擇Editer中的paint Effect選項(xiàng)，并通過勾選Label中相應(yīng)顏色，在Red Slice Only視窗中分離出與內(nèi)耳結(jié)構(gòu)相連的組織。選擇Change Island effect as點(diǎn)擊內(nèi)耳輪廓圖像位置，選擇Make Model effect點(diǎn)擊apply，生成三維內(nèi)耳模型。選擇Sementations模塊中的Import，完成導(dǎo)入切割后的內(nèi)耳模型。

1.2.4 內(nèi)耳表面模型的精細(xì)處理。

選擇Segment Editor模塊利用其中的Scissors選項(xiàng)，選擇合適的inensity range，默認(rèn)設(shè)置200，對(duì)導(dǎo)入的內(nèi)耳模型精細(xì)化處理。將處理好的內(nèi)耳模型保存，格式選擇為stl。

1.2.5 內(nèi)耳模型3D合并。

打開Meshlab軟件，將之前處理后的內(nèi)耳模型導(dǎo)入該軟件中，點(diǎn)擊Filters的子選項(xiàng)Flatten Visible Layers，點(diǎn)擊apply按鈕，內(nèi)耳圖像將自動(dòng)進(jìn)行合并[11]。

1.2.6 內(nèi)耳模型3D精細(xì)處理

在Meshlab軟件中選擇Filters中的Cleaning and Repairing選項(xiàng)，選擇Remove Isolated Pieces(wrt Diameter)，點(diǎn)擊Apply，可以清除碎片。再選擇mesh layer模塊中的Split in connected compo?nents，可以根據(jù)相連性進(jìn)一步將模型中不必要的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)分離出來，選擇雙側(cè)內(nèi)耳，點(diǎn)擊Merged Mesh模型，保存在Export mesh as，格式選擇stl，完成內(nèi)耳分割[12]。

2 結(jié)果

3D Slicer軟件除了有Otsu Threshold Filter模塊可以直接使用，也可以用python語言編程調(diào)用Sim?pleITK模塊Otsu Multiple Thresholds算法或者Otsu Threshold算法，可以減少按鍵選擇步驟，加快操作速度。

Otsu法分割獲取的內(nèi)耳模型，其耳蝸部分比較完整和獨(dú)立。但是由于影像數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，其分割結(jié)果也有所不同。部分?jǐn)?shù)據(jù)根據(jù)生成的二值圖像即可獲取完整內(nèi)耳模型，部分?jǐn)?shù)據(jù)需要簡單手工處理即在2-3個(gè)層面擦除耳蝸和周邊粘連部分，還有部分?jǐn)?shù)據(jù)半規(guī)管部分需要精細(xì)化處理，耗時(shí)有所增加[13]。

3D Slicer軟件自帶的Segment Editor模塊Scis?sors功能，3D界面操作，所見即所得，不僅可以根據(jù)閾值對(duì)選擇視野部分進(jìn)行填充，還可以進(jìn)行剪切刪除，在Otsu分割基礎(chǔ)上進(jìn)行加工操作簡便，是模型3D精細(xì)處理的有效工具[14]。

使用上述方法分析30例影像數(shù)據(jù)，一側(cè)內(nèi)耳完成半自動(dòng)分割僅需3鐘時(shí)間左右，圖像可以清晰顯示完整內(nèi)耳結(jié)構(gòu)，和周圍組織結(jié)構(gòu)分開并獨(dú)立，并且內(nèi)耳結(jié)構(gòu)完整，尤其耳蝸部分比較完整和獨(dú)立（圖2）。本方法操作簡便，在臨床工作中有很大使用價(jià)值。

圖2 Otsu法分割獲取的內(nèi)耳模型Fig.2 The model of Otsu method on the segmentation of inner ear

雖然在3D Slicer模塊中也可以手工進(jìn)行模型的修補(bǔ)和清理，但是使用MeshLab軟件提供的一系列工具來進(jìn)行模型的清理更加方便和快捷。分割的內(nèi)耳模型表面成像和內(nèi)耳體素成像顯示的表面結(jié)構(gòu)高度一致，提示分割效果較好。而體素模型較表面模型大，三維重建可以顯示核心部的內(nèi)耳以及周邊的陰影。黃色顯示為體素成像，藍(lán)色顯示為表面成像，如圖所示內(nèi)耳三維圖像完全吻合（圖3）。

圖3 內(nèi)耳表面成像與體素成像。A圖為左耳、B圖為右耳。Fig.3 Inner ear surface imaging and Voxel Imaging.FigureAis left ear,figure B is right ear

3D-CISS序列內(nèi)耳原始數(shù)據(jù)較大，容量大約在12-15MB，經(jīng)3D-slicer處理后的兩側(cè)內(nèi)耳三維模型的文件（STL格式）容量為400-715kb，模型容量較小，便于儲(chǔ)存。

同時(shí)本研究對(duì)十八周歲年齡為界限，對(duì)成年人和未成年人內(nèi)耳體積大小進(jìn)行觀察，基于Otsu法分割后內(nèi)耳模型，利用3d-slicer軟件中的Infama?tion模塊計(jì)算出內(nèi)耳模型體積，但因作者所在醫(yī)院為成人綜合性醫(yī)院，兒童患者病例數(shù)較少，故因兩組例數(shù)差別較大，未能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。將在以后的研究中再進(jìn)一步完善。但通過兩組初步觀察，成年人（18周歲以上）與未成年人（18周歲以下）分割后內(nèi)耳模型的面積及體積總體大小可能存在一定差異，所有30例入組者內(nèi)耳模型體積均數(shù)為354.4±47.7mm3。

表1 十八周歲以下與十八周歲以上內(nèi)耳分割后模型體積比較Table1 Comparisonofthevolumeoftheinnerearmodelabout underandovereighteenyearsofage

3 討論

內(nèi)耳自動(dòng)化分割一直是研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，尤其是半規(guī)管和耳蝸部分的最佳分割閾值并不一致，目前缺乏公認(rèn)有效的自動(dòng)化分割算法?；谙闰?yàn)知識(shí)的分割方法，理論上分割效果好，但其實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜和困難。

手動(dòng)分割是最常用的手段，但是由于內(nèi)耳結(jié)構(gòu)精細(xì)、復(fù)雜，本身為曲面結(jié)構(gòu)，斷面解剖圖像變換較大，這需要相關(guān)操作者對(duì)內(nèi)耳的解剖結(jié)構(gòu)以及內(nèi)耳MRI影像特點(diǎn)充分了解，極為考驗(yàn)操作者的能力。同時(shí)由于手工操作基于人為的因素太多，在切割過程中，難以避免的造成內(nèi)耳旁結(jié)構(gòu)剔除的不完整，分割獲取的三維模型表面常粗糙不光滑[15]。

有學(xué)者曾利用3D Slicer的Volumeclip模塊根據(jù)ROI進(jìn)行體裁剪，但是其對(duì)操作要求仍高，尤其是對(duì)內(nèi)耳解剖結(jié)構(gòu)空間方位要非常熟悉，最重要的是分割耳蝸部分時(shí)存在較大的局限性，耳蝸部分和周圍組織常有黏連，難以分割。

為解決上述的分割難點(diǎn)，可以先進(jìn)行自動(dòng)化分割獲取內(nèi)耳三維圖像，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行直觀的手動(dòng)操作，這將會(huì)是一種有效的方法[16]。Otsu算法是由日本學(xué)者OTSU于1979年提出的一種對(duì)圖像進(jìn)行二值化的高效算法，也稱作最大類間方差法[17]，在算法實(shí)現(xiàn)上通常采用等價(jià)的最小化類內(nèi)方差，其最大的優(yōu)點(diǎn)是算法簡單，可以獲取最佳閾值將圖像分割為前景和背景兩個(gè)部分?；诖嗽?，運(yùn)用Otsu法可以快速將內(nèi)耳部分和背景圖像分開，在3D Slicer軟件中可以多種途徑調(diào)用。

基于Otsu法分割的耳蝸成像光滑完整，再通過Change Island Effect點(diǎn)選內(nèi)耳部分，即可判斷內(nèi)耳和周邊組織有無粘連。解剖結(jié)構(gòu)不熟悉，可以3D成像后直觀觀察和指導(dǎo)擦除耳蝸和周邊粘連部分，熟練后簡單觀察和操作2-3個(gè)層面即可[18]。對(duì)半規(guī)管分割的修正，使用Scissors功能操作非常直觀，統(tǒng)一旋轉(zhuǎn)內(nèi)耳到指定方位，保證操作的一致性。相對(duì)于其他分割方法，由于Otsu法分割獲取的耳蝸結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定，半規(guī)管部分經(jīng)過觀察和直觀的精細(xì)化處理，所得圖像質(zhì)量較高，保留內(nèi)耳信息完整。使用Meshlab軟件對(duì)模型文件的進(jìn)一步清理，是模型分享、3D打印和建立統(tǒng)計(jì)形狀模型的必要步驟[19]。圖像分割效果的判斷較為困難，一般為專家根據(jù)其經(jīng)驗(yàn)的判斷加以評(píng)估，而通過體素和表面混合成像進(jìn)行比較，可以直觀的評(píng)估分割的準(zhǔn)確性，客觀性較好，誤差小。被認(rèn)為是一種有效的評(píng)估圖像分割的方案。

內(nèi)耳三維可視化具有重要的意義，在臨床在可以有較廣泛的應(yīng)用。例如在進(jìn)行人工耳蝸術(shù)前的評(píng)估。目前多層螺旋CT雖然可以較好的顯示內(nèi)耳骨迷路等骨性結(jié)構(gòu)，但對(duì)內(nèi)耳膜迷路顯像效果不佳，對(duì)某些人工耳蝸植入術(shù)的禁忌癥，如耳蝸發(fā)育異常，雙側(cè)聽神經(jīng)缺如等，在診斷上較為困難。而MRI水成像技術(shù)通過內(nèi)、外淋巴液的分布形態(tài)來顯示膜迷路形態(tài)，以此提供內(nèi)耳的解剖信息，對(duì)人工耳蝸手術(shù)患者病例選擇、手術(shù)導(dǎo)航等有重要診斷意義。但MRI圖像三維重組后因?yàn)樗脠D像同時(shí)顯示了內(nèi)耳鄰近組織，使得內(nèi)耳組織與其他組織相互重疊，難以獨(dú)立的顯示內(nèi)耳結(jié)構(gòu)，對(duì)臨床診斷和治療帶來了困擾。同時(shí)由于目前的MR三維重組多為影像科工作人員手工操作，不僅費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，并且對(duì)操作者要求較高，操作難度大，而效率較低[19-20]。本研究采用的基于Otsu法的內(nèi)耳半自動(dòng)三維可視化，簡化了分割操作步驟，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的手動(dòng)操作也是比較直觀，學(xué)習(xí)推廣較容易。

同時(shí)，本文作者主要從事為眩暈癥的研究，在我們前期的研究中發(fā)現(xiàn)，半規(guī)管空間方向存在較大的個(gè)體差異性[3,7]，可能對(duì)BPPV的診斷和復(fù)位產(chǎn)生影響，所以提出了根據(jù)患者的內(nèi)耳影像數(shù)據(jù)進(jìn)行三維內(nèi)耳重建進(jìn)行BPPV精準(zhǔn)治療，而掌握一種快速、準(zhǔn)確的內(nèi)耳三維重建技術(shù)，將為臨床治療提供了基礎(chǔ)。并且為后續(xù)研發(fā)良性陣發(fā)性位置性眩暈智能診療設(shè)備，可以根據(jù)患者內(nèi)耳影像數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)耳自動(dòng)化分割和三維重建，通過校準(zhǔn)方式確定膜迷路空間方向，進(jìn)行個(gè)體化的診斷手法和復(fù)位手法，所以內(nèi)耳三維重建在BPPV的診斷和治療中也有一定的實(shí)際意義[12]。同時(shí)本研究比較了成年入組者（年齡18周歲以上），與未成年組（18周歲以下）在內(nèi)耳分割模型體積的差異性，因本研究主要為改良內(nèi)耳分割中的難點(diǎn)，以達(dá)到對(duì)內(nèi)耳影像學(xué)圖像的精確處理，故在病例入組年齡上未加以限制，使得兩組病例數(shù)量上差別較大，未能進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，將在以后的研究中繼續(xù)加以完善。但是由于Otsu的算法實(shí)現(xiàn)較簡單，還不能完全解決半規(guī)管和耳蝸部分的最佳分割閾值并不一致問題。Otsu算法存在多種改良，但包括多級(jí)閾值算法（Multi Otsu method）依然不能解決這個(gè)問題。多種分割算法的綜合應(yīng)用或者基于先驗(yàn)知識(shí)的分割方法會(huì)是下一步的研究方向[17][20]。

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