基于改進(jìn)局部三元模式的乳腺癌預(yù)測(cè)模型

殷愷銘，閆士舉，宋成利

(上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院，上海 200093)

DOI：10.13929/j.1003-3289.201710047

每年全球有超過(guò)55萬(wàn)女性死于乳腺癌，超過(guò)110萬(wàn)女性罹患乳腺癌，且發(fā)病率呈不斷上升趨勢(shì)[1-2]。近年來(lái)，計(jì)算機(jī)輔助診斷(computer assisted diagnosis，CAD)技術(shù)快速發(fā)展，其中乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型在乳腺癌發(fā)病預(yù)測(cè)方面發(fā)揮著重要作用[3-6]?；阢f靶圖像量化特征的乳腺癌近期發(fā)病預(yù)測(cè)模型無(wú)需采用基因檢測(cè)技術(shù)，對(duì)個(gè)體女性近期發(fā)病預(yù)測(cè)效果較好[7]。

圖1 改進(jìn)的LTP模式工作流程圖

圖2 鉬靶圖像經(jīng)分割、改進(jìn)LTP算子變換后圖像和VAR圖 A.原始鉬靶圖像； B.分割后圖像； C.LTPhighP,R圖像； D.LTPlowP,R圖像； E.VARhighP,R圖； F.VARlowP,R圖

基于鉬靶圖像量化特征的CAD模型廣泛采用均值、偏度、峰度等灰度統(tǒng)計(jì)特征，基于分形維數(shù)的特征[8-10]，基于灰度共生、行程矩陣的紋理特征[11]或基于旋轉(zhuǎn)均勻局部二進(jìn)制(local binary pattern， LBP)模式的紋理特征[12]。既往研究[8-12]多使用圖像的整體紋理特征，而乳腺密度不均勻，且正常組織與病變組織的局部紋理特征存在較大差異，僅通過(guò)整體紋理特征不足以有效表征患者的個(gè)體圖像特性。而LBP特征雖具有灰度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性等顯著優(yōu)點(diǎn)，但對(duì)噪聲和光照條件較為敏感，可能影響預(yù)測(cè)精度。本研究基于局部三元模式(local ternary pattern， LTP)，提出一種新型提取乳腺結(jié)構(gòu)紋理特征并進(jìn)行分類的方法。

1 設(shè)計(jì)與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)圖像 收集匹茲堡大學(xué)醫(yī)學(xué)中心臨床數(shù)據(jù)庫(kù)中195名女性篩查者的390幅雙側(cè)頭尾(craniocaudal， CC)位全數(shù)字化乳腺鉬靶圖像，均采用Hologic Selenia FFDM系統(tǒng)(Hologic Inc., Bedford, MA, USA)采集。

1.2 方法 ①對(duì)CC位鉬靶圖像進(jìn)行乳腺分割；②于雙側(cè)乳腺區(qū)提取新型紋理特征和常規(guī)特征；③基于雙側(cè)乳腺不對(duì)稱特性，合并左右側(cè)乳腺紋理特征；④以主成分分析(principal component analysis， PCA)法對(duì)高維特征進(jìn)行降維，以K最近鄰(k-nearest neighbor, KNN)分類算法對(duì)新型紋理特征進(jìn)行分類，并將其與常規(guī)紋理特征的AUC值進(jìn)行對(duì)比以供優(yōu)選；⑤將新型紋理特征與常規(guī)特征融合，采用LADTree(logistic alternating decision tree)算法進(jìn)行分類，獲得乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)得分(圖1)。

1.2.1 圖像分割 通過(guò)鉬靶圖像的強(qiáng)度直方圖，采用迭代閾值法檢測(cè)乳腺與背景圖像間最優(yōu)曲線，移除圖像背景區(qū)域；通過(guò)定向區(qū)域生長(zhǎng)法去除鉬靶圖像中胸肌和皮膚區(qū)域(圖2A、2B)。

1.2.2 特征提取 首先分別從左右側(cè)乳腺區(qū)域中提取圖像常規(guī)特征，包括灰度統(tǒng)計(jì)特征(標(biāo)準(zhǔn)差、均值、偏度、峰度等)、基于圖像分形維數(shù)特征和基于圖像的直方圖特征。

紋理特征是一種反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺(jué)特征，體現(xiàn)物體表面中具有緩慢變化或周期性變化的結(jié)構(gòu)組織排列屬性。LTP是由Tan等[13]提出的一種結(jié)構(gòu)紋理特征，該算法是對(duì)局部二值模式的改進(jìn)和范化，對(duì)噪聲具有較強(qiáng)的魯棒性，在乳腺密度均勻區(qū)相比于LBP具有更強(qiáng)的區(qū)分能力，且可均衡乳腺經(jīng)不同強(qiáng)度X線照射得到鉬靶圖像的像素值。LTP算法中提出了閾值區(qū)間，將LBP算子的鄰域中心值mc作為中心值，并引入中心值區(qū)間([mc-t,mc+t])為閾值區(qū)間。若鄰域值在閾值區(qū)間，則將該鄰域值編碼為0；若鄰域值大于中心值，則將該鄰域值編碼為1；若鄰域值比中心區(qū)間??；則將該鄰域值編碼為-1。具體流程如下：

(1)

其中G為算子鄰域的權(quán)值，閾值t由實(shí)驗(yàn)者自定義獲得，權(quán)值的編碼方式與原始LBP算子[14]相同，編碼過(guò)程見(jiàn)圖3：

采用原始3×3鄰域LBP編碼模式時(shí)，在計(jì)算鄰域與中心像素差值的過(guò)程中，由于各鄰域與中心像素的距離不同，無(wú)法準(zhǔn)確反映鄰域像素點(diǎn)與中心像素點(diǎn)的位置關(guān)系。Ojala等[14]提出了圓域LBP，即以圓形鄰域代替正方形鄰域，最終得到的新算子在半徑為R的圓域內(nèi)可選P個(gè)像素點(diǎn)，可極大地涵蓋鄰域像素點(diǎn)的信息，故圓域LTP算子可提高紋理特征的提取精度(公式2)：

(2)

在原始LTP算子中，閾值t由實(shí)驗(yàn)者根據(jù)特定應(yīng)用領(lǐng)域圖像的特征估計(jì)獲得。針對(duì)鉬靶圖像，由于乳腺密度區(qū)域存在不規(guī)則性，且正常組織和病變組織的灰度、紋理分布存在很大差異，單一閾值無(wú)法保證適應(yīng)整幅乳腺圖像。因此，本研究提出一種自適應(yīng)閾值，以充分表征不同乳腺組織的局部紋理特征。

在鉬靶圖像的每個(gè)圓域內(nèi)，通過(guò)計(jì)算中心像素與鄰域像素的離散程度來(lái)確定相應(yīng)閾值，其中離散度tm會(huì)隨著不同鄰域變化而變化，表明離散度對(duì)不同的樣本鄰域具有自適應(yīng)性。因此，將離散度作為閾值能更好地量化像素與鄰域之間的關(guān)系。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)計(jì)算鄰域的平均對(duì)比度：

(3)

其中Δmi為鄰域各像素與中心點(diǎn)的差值，P為鄰域點(diǎn)數(shù)；

(2)通過(guò)鄰域的對(duì)比度和差值計(jì)算鄰域的波動(dòng)程度V：

(4)

(3)通過(guò)波動(dòng)程度定義離散值tm：

(5)

LTP特征對(duì)局部像素值的變化敏感，但不能反映灰度變化，即若鄰域中圖像灰度值的大小順序相同，則得到的編碼值相同，可很大程度上忽略鉬靶圖像中的灰度變化信息，而鉬靶圖像灰度變化在紋理特征中非常重要。

鉬靶圖像的紋理是空間結(jié)構(gòu)(模式)和灰度對(duì)比度(強(qiáng)度)兩者的正交，其中灰度值的變化不會(huì)改變模式，對(duì)比度代表灰度值的變化強(qiáng)度。此外，對(duì)比度具有旋轉(zhuǎn)不變性，而模式受圖像旋轉(zhuǎn)的影響。為實(shí)現(xiàn)二者的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，本研究提出的方法中加入了表示圖像強(qiáng)度(局部對(duì)比度)的參數(shù)，即方差。通過(guò)方差和LTP算子互補(bǔ)，可更好地體現(xiàn)鉬靶圖像的模式和強(qiáng)度，從而提取出更具價(jià)值的紋理特征。由于LTP算子分為L(zhǎng)TPhighP,R和LTPlowP,R，因此其對(duì)應(yīng)的局部方差強(qiáng)度也分為VARhighP,R和VARlowP,R(公式6、7)。

(6)

(7)

則鉬靶圖像的紋理特征通過(guò)LTP與VAR的聯(lián)合分布表示為：

Fh=LTPhighP,R/VARhighP,R

(8)

Fl=LTPlowP,R/VARlowP,R

(9)

再將得到的Fh和Fl特征直方圖連接，即為鉬靶圖像的紋理特征。由原始圖像經(jīng)乳腺組織分割及改進(jìn)LTP算子變換后的圖像可清晰直觀地顯示乳腺組織的紋理(圖2C、2D)，VAR圖譜可反映乳腺鉬靶圖像強(qiáng)度的變化(圖2E、2F)。

1.2.3 左右側(cè)乳腺紋理特征合并及降維 乳腺病變往往始于一側(cè)，因此左右側(cè)乳腺的不對(duì)稱性對(duì)預(yù)測(cè)乳腺癌具有重要意義。本研究將左右側(cè)乳腺特征值相減，再進(jìn)行特征歸一化，獲得最終紋理特征[15]。本研究對(duì)每幅鉬靶圖像進(jìn)行新型紋理特征提取，獲得199 680維數(shù)據(jù)量；如直接采用KNN分類器訓(xùn)練該數(shù)據(jù)，不僅分類效率極低，且分類精度將受影響，故本研究采用PCA方法對(duì)提取出的特征進(jìn)行降維。

PCA[16]法是將原有特征通過(guò)線性投影形成新的低維數(shù)，從而達(dá)到降維目的。針對(duì)本研究提取的乳腺紋理特征，該方法具有以下優(yōu)點(diǎn)：①可根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)集中建立1個(gè)低維的特征子空間，反映數(shù)據(jù)點(diǎn)集相對(duì)于乳腺紋理特征的平均差異；②本研究提取的紋理特征維度過(guò)于冗長(zhǎng)，包含大量無(wú)用特征，經(jīng)PCA法變換后，可保留乳腺紋理特征的主要信息，且具有很好的穩(wěn)定性；③隨著紋理特征維數(shù)降低，圖像模式之間的距離相應(yīng)縮小，避免了在高維空間上進(jìn)行分類的復(fù)雜性；④在降維過(guò)程中，PCA法可消除模式相關(guān)性，降低誤分率。

圖3 LTP算子編碼過(guò)程圖

圖4 不同紋理特征(A)及融合紋理特征(B)預(yù)測(cè)乳腺癌的ROC曲線

1.2.4 特征分類 KNN分類算法是一種有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在類別決策時(shí)僅與極少量的相鄰樣本相關(guān)，而非通過(guò)判斷類域的方式來(lái)聚類，可高效、準(zhǔn)確分析類域交叉或重疊較多的樣本。本研究提取出的新型紋理特征實(shí)則為圖像直方圖，多個(gè)直方圖間存在較多重疊及交叉，適用于KNN分類算法。

針對(duì)融合特征族，即新型紋理特征與常規(guī)特征的集合分類，本研究采用LADTree算法，是基于LogitBoost策略的類別交替分類器樹(shù)。LogitBoost算法在Boost算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，其優(yōu)點(diǎn)為將數(shù)個(gè)弱分類器通過(guò)組合，搭建為強(qiáng)分類器，可明顯提高分類精度、避免數(shù)據(jù)的過(guò)擬合。

為對(duì)分類方法的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行客觀比較，本研究采用留一法對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，即每次驗(yàn)證從全體樣本中選取一個(gè)樣本作為測(cè)試集，其余樣本作為訓(xùn)練集訓(xùn)練分類器，重復(fù)此過(guò)程，直到遍歷所有樣本。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用weka統(tǒng)計(jì)分析軟件，采用ROC曲線分析不同紋理特征預(yù)測(cè)乳腺癌的效能，獲得曲線下面積(area under the curve, AUC)和準(zhǔn)確率、敏感度以及特異度。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

針對(duì)采用本研究方法提取出的新型紋理特征、基于灰度共生矩陣和游程矩陣提取的紋理特征以及基于旋轉(zhuǎn)不變LBP算子提取的紋理特征，分別經(jīng)KNN分類后進(jìn)行AUC、準(zhǔn)確率、敏感度、特異度的診斷指標(biāo)對(duì)比的結(jié)果見(jiàn)表1、圖4A。通過(guò)集合方式將3種紋理特征分別與常規(guī)特征進(jìn)行融合，經(jīng)LADTree分類器進(jìn)行分類，其效能對(duì)比見(jiàn)表2、圖4B。

表1 不同紋理特征預(yù)測(cè)乳腺癌效能對(duì)比

表2 不同融合紋理特征預(yù)測(cè)乳腺癌效能對(duì)比

3 討論

針對(duì)鉬靶圖像乳腺密度不均勻、紋理分布不規(guī)則的問(wèn)題，本研究采用改進(jìn)的LTP算子結(jié)合PCA法，提出了一種新型的紋理特征。與以往模型中的紋理特征比較，本研究提出的新型紋理特征更強(qiáng)調(diào)提取區(qū)域紋理特征，更貼合乳腺組織的解剖特征；同時(shí)，結(jié)合PCA法刪除影響預(yù)測(cè)精度的干擾特征，并采用KNN算法對(duì)單一紋理特征進(jìn)行分類及LADTree算法對(duì)新型特征與常規(guī)特征進(jìn)行融合后分類。本研究基于改進(jìn)算法提取的新型紋理特征和融合常規(guī)特征預(yù)測(cè)乳腺癌的效能均高于常規(guī)紋理特征，提示本研究方法可提取出更多有價(jià)值的紋理特征，且與常規(guī)特征融合可進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。雖然本研究采用的紋理特征提取算法的運(yùn)行效率較低，但相信隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展，尤其是圖形處理器的普遍應(yīng)用，可逐漸得以克服和解決。

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