產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)研究進展

周蘭華

摘要：超聲診斷醫(yī)學(xué)成像技術(shù)在臨床上應(yīng)用最廣泛，自動醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是提高準確率的主要手段。本文首先介紹超聲醫(yī)學(xué)圖像處理的原理和特點，討論圖像濾波、圖像分割和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的算法，分析超聲醫(yī)學(xué)圖像處理研究進展。以超聲醫(yī)學(xué)為背景，對切面自動提取和生物學(xué)自動參數(shù)自動測量的技術(shù)應(yīng)用進行綜述，討論產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)智能診斷的發(fā)展趨勢。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)前超聲；醫(yī)學(xué)圖像處理；切面自動提取；生物學(xué)參數(shù)

中圖分類號：R445 文獻標識碼：A 文章編號：1006-1959（2017）18-0031-02

出生缺陷是新生兒死亡的最主要原因，同時也給新生兒的家庭和社會帶了來沉痛的打擊和負擔(dān)，并且死亡率這幾年呈上升趨勢。人口計生委江帆主任曾經(jīng)說過，出生缺陷的孩子每年的治療費用和生活費用兩項到高達幾百億元，產(chǎn)生的間接費用高達幾千億元。產(chǎn)前超聲診斷是一項安全無損的診斷方式，能夠?qū)μ旱纳L狀況進行檢測，減少嬰兒先天畸形率、嬰兒和孕婦的死亡率。利用超聲產(chǎn)前檢查的關(guān)鍵在于對超聲圖像檢查的準確性。

目前，成像設(shè)備在臨床上得到了廣泛應(yīng)用，醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)迅速發(fā)展，被歸結(jié)到模式分析和機器智能的范疇，醫(yī)學(xué)工作者們認為醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)是將計算機的視覺和機器的學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到另外的數(shù)據(jù)庫。但是超聲圖像斑點噪聲導(dǎo)致質(zhì)量較差，對細節(jié)上的檢查和分析帶來一定的困難。產(chǎn)前超聲診斷的主要是解剖結(jié)構(gòu)的標準切面定位和生物學(xué)參數(shù)測量。例如檢查胎兒是否畸形，要對胎兒的腦部、顏面部三切面，四腔心切面，對應(yīng)的眼距、頭圍、心房和心室等參數(shù)進行測量。實際工作中超聲檢查仍存在不少問題，主要體現(xiàn)在檢查時間長、結(jié)果依賴醫(yī)師、工作強度大等。特別是偏遠地區(qū)，由于醫(yī)療資源較少，這些問題更加明顯。研究者們根據(jù)計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究出了適合的圖像處理方法，來進行產(chǎn)前檢查。

1 處理超聲醫(yī)學(xué)圖像的方法

1.1計算機視覺和醫(yī)學(xué)圖像

計算機視覺和醫(yī)學(xué)圖像相互配合，在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域產(chǎn)生了較大的影響。計算機視覺領(lǐng)域出現(xiàn)了很多的研究方法和技術(shù)，本文中主要研究的產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，下面對圖像濾波和圖像分割技術(shù)進行簡單的分析。

1.1.1超聲醫(yī)學(xué)圖像濾波 圖像濾波的主要目的是濾出斑點噪聲。因人體組織結(jié)構(gòu)的特殊性和后向散射聲波共同作用會產(chǎn)生斑點噪聲，這影響了B超圖像對比度和組織內(nèi)的細節(jié)信息。雖然目前B超技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但在既能抑制斑點噪聲又能保留圖像細節(jié)上仍存在一些問題。經(jīng)過試驗研究，可以把斑點噪聲分為三類：完全隨機模型、長程階次非隨機模型、短程階次非隨機模型。這些模型的背向散射信號分別是Rayleigh分布、K分布和Rician分布。處理斑點噪聲時需要對不同的區(qū)域采取不同的方法[1]。

以往的濾波方式雖然實現(xiàn)簡單，效果不是很好。Donoho提出修改小波域的小波系數(shù)來消除噪聲， Comaniciu、Meer提出消除噪聲的同時還能夠保證邊界清晰的均值移位濾波算法，飛利浦提出的實時自適應(yīng)灰度圖像濾波方法，主要是輔助空間復(fù)合成像。這些技術(shù)的相互配合能夠提高圖像的質(zhì)量。

目前的圖像濾波算法都能或多或少的濾除超聲圖像的噪聲，但沒有任何一種算法是完美的，對于一些特定的圖像，采用定性和定量的方式進行對比，從中選擇最優(yōu)的，是一種簡單可行的方法[2]。

1.1.2超聲醫(yī)學(xué)圖像分割 超聲醫(yī)學(xué)圖像分割技術(shù)主要是根據(jù)特殊手段將圖像像素劃分為不同的類別。閾值化、區(qū)域生長和聚類等傳統(tǒng)方法主要是利用圖像灰度信息進行劃分，但這些方法不能將灰度值相差不大的兩類物體區(qū)分。邊緣檢測法主要利用圖像梯度劃分，但這種方法對噪聲的敏感性很強，不能獲得正確的邊界模糊物體。產(chǎn)科超聲醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量較差，分割目標比較繁瑣，所以需要更科學(xué)合理的技術(shù)來獲取更好的分割效果。在特定的分割算法中融入特定圖像的底層信息（如紋理、輪廓、統(tǒng)計特征參數(shù)及先驗信息等）是分割方法算法成功的關(guān)鍵[3]。

1.2超聲醫(yī)學(xué)圖像機器學(xué)習(xí)

超聲醫(yī)學(xué)圖像機器學(xué)習(xí)在圖像處理上有很重要的作用，它能促進產(chǎn)前超聲診斷的智能化。目前機器學(xué)習(xí)中分類器模型主要包括核學(xué)習(xí)方式、線性模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織映射、集成學(xué)習(xí)、自適應(yīng)增強以及隨機森林等。核學(xué)習(xí)為計算機輔助檢測任務(wù)提供理想的分類器模型，建立概率模型、馬爾可夫等隨機場，為圖像重建、分割提供理論框架[4]。各類分類器模型在應(yīng)用中各具優(yōu)缺點，學(xué)習(xí)時可根據(jù)具體內(nèi)容進行選擇。隨著超聲設(shè)備在臨床廣泛應(yīng)用，這將使超聲醫(yī)學(xué)圖像機器學(xué)習(xí)更加可行[5]。

2 產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像應(yīng)用

目前國際研究熱點主要是計算機輔助產(chǎn)前超聲診斷智能化。隨著超聲設(shè)備的迅速發(fā)展（三維、四維等超聲儀已廣泛應(yīng)用于臨床檢查），產(chǎn)前檢查的準確率和可靠性正不斷提高[6]，為此我們從以下方面進行分析探討。

2.1標準切面的自動搜索

Abuhamad等在本世紀初首先提出標準切面的搜索概念，其原理是在人工建立參考切面（基礎(chǔ)面）基礎(chǔ)上采用統(tǒng)計學(xué)方法來尋找其它切面，該方法受限于人工建立基礎(chǔ)參照面的準確性，在實際使用中對復(fù)雜圖像和變化頻繁目標的找尋較為困難。為解決此問題，設(shè)備制造商和部分學(xué)者通過對設(shè)備處理性能的提升來逐步實現(xiàn)建立自動參照切面，如通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動根據(jù)超聲對象選擇最合適的參照切面數(shù)據(jù)。Noble等2011年在西門子團隊研究基礎(chǔ)上開展基于機器學(xué)習(xí)算法的胎兒腹部標準切面的自動搜索工作（西門子團隊在2008年已經(jīng)成功實現(xiàn)胎兒腦部、面部等自動切面搜索），并逐漸實現(xiàn)通過自動搜索建立胎兒腹部檢查的標準切面檢測（腹部檢測、股骨檢測、頭部脈絡(luò)叢檢測、腦部檢測等）。該領(lǐng)域的發(fā)展將主要完善機器學(xué)習(xí)功能并通過設(shè)備性能的提升而建立動態(tài)連續(xù)圖像的標準切面自動搜索功能，從而獲得更為清晰直觀的產(chǎn)前檢查圖像[7]。

2.2產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像的生物學(xué)參數(shù)測量endprint

目前，產(chǎn)前超聲檢查獲取胎兒的生物學(xué)參數(shù)已經(jīng)比較成熟，這主要得益于聲設(shè)備圖像清晰度的極大提高，并且隨著參照切面的不斷完善，測量的數(shù)據(jù)越來越準確[8]，目前主要通過檢查胎兒的頭圍、腹圍、股骨長短、肱骨長短、雙頂徑大小等指標推算出胎兒體重以及生長曲線和孕婦的健康狀況，進一步診斷胎兒的健康程度。隨著三維、四維超聲設(shè)備的應(yīng)用，產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像的生物學(xué)參數(shù)測量達到空前的準確，對篩查胎兒異常起到積極作用[9]。

2.3產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像的頸部透明層測量

目前超聲檢查測量胎兒頸部透明層（帶）主要采用Sobel算子和代價函數(shù)來建立圖像模型，前者無法實現(xiàn)自動搜索來建立頸部透明層的邊界，后者雖可以采用動態(tài)規(guī)劃算法來搜索頸部透明層的邊界，但無法自動搜索透明層（帶）區(qū)域。我國有學(xué)者（復(fù)旦大學(xué)汪源源團隊）提出采用分層模型來實現(xiàn)自動搜索獲取透明層（帶）區(qū)域的信息，但由于分層模型建立的參照面仍需人工建立，因而導(dǎo)致獲取信息的正確率較低，根據(jù)其研究僅為60%左右，這方面的研究目前尚未取得有效進展，目前臨床上對頸部透明層的測量仍具有較高的誤差率[9-10]。

2.4產(chǎn)前超聲醫(yī)學(xué)圖像胎兒解剖結(jié)構(gòu)測量

超聲檢查測量胎兒的解剖結(jié)構(gòu)目前發(fā)展較為成熟，其數(shù)學(xué)模型的建立已經(jīng)從形態(tài)學(xué)算子、基于參數(shù)形變形狀演化的分割算法、結(jié)合K均值和霍夫變化算法、形態(tài)學(xué)算子結(jié)合橢圓擬合算法等過程逐步發(fā)展到機器算法建立模型，基于各種數(shù)學(xué)模型處理后獲得的數(shù)據(jù)較為理想，但存在對動態(tài)圖像測量不足的缺點。隨著機器學(xué)習(xí)用法的深入，其在超聲圖像測量胎兒解剖結(jié)構(gòu)的研究中將會迅速深入。

3討論

產(chǎn)前檢查可及早發(fā)現(xiàn)胎兒缺陷，對是否繼續(xù)妊娠具有較高的應(yīng)用價值。通過超聲檢查不僅可以及時發(fā)現(xiàn)胎兒的體表缺陷，還可對胎兒的解剖結(jié)構(gòu)進行測量，進而發(fā)現(xiàn)潛在異常。對胎兒脊柱、四腔心切面、腹部臟器（肝、胃、腎、膀胱）等檢查來診斷胎兒的生長發(fā)育情況，降低嚴重缺陷畸形等對家庭和社會帶來的損失。

超聲技術(shù)發(fā)展迅速，從早期對單一圖像的處理到連續(xù)動態(tài)圖像的處理、從簡單圖像處理模型的建立到復(fù)雜和自動模型的建立都表明圖像處理技術(shù)已日趨成熟。目前，對圖像質(zhì)量的處理已基本能滿足靜態(tài)檢查的需求。隨著超聲技術(shù)的發(fā)展，相信對于動態(tài)圖像的處理技術(shù)將會在不久的將來取得突破性進展，為胎兒產(chǎn)前檢查提供更為準確直觀的圖像資料。

目前胎兒的超聲產(chǎn)前檢查圖像處理已經(jīng)獲得理想的成果，但在動態(tài)測量方面尚顯不足，需要臨床醫(yī)師在應(yīng)用時加以注意，以降低診斷誤差率；同時我們認為在超聲圖像的處理上應(yīng)加大對其機器學(xué)習(xí)的深入研究，以提高超聲檢查設(shè)備的高度自動智能化。

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