計算機(jī)輔助診斷在醫(yī)學(xué)影像診斷中的基本原理和應(yīng)用進(jìn)展

董伊

摘要：在醫(yī)學(xué)影像診斷治療過程中，應(yīng)用計算機(jī)輔助診斷技術(shù)可以自動提取病癥圖像中的特征，并運(yùn)用高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法針對病變部位進(jìn)行診斷。目前時期，該項技術(shù)主要被應(yīng)用于多種臨床疾病的多模態(tài)影像診斷分析過程中，對于醫(yī)學(xué)影像診斷檢查質(zhì)量的提升具有重要的促進(jìn)作用。鑒于此，文中對計算機(jī)輔助診斷在醫(yī)學(xué)影像診斷中的基本原理和應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了一系列的分析，首先對該項技術(shù)的基本原理進(jìn)行了闡述，包括數(shù)據(jù)處理原理、圖像分割原理、樣本采集原理等，隨后對其應(yīng)用進(jìn)展進(jìn)行了研究，包括在肺結(jié)節(jié)診斷、乳腺癌診斷、CT結(jié)腸癌等臨床病癥診斷中的應(yīng)用，旨在提升計算機(jī)輔助診斷在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：計算機(jī)輔助診斷技術(shù)；醫(yī)學(xué)影像診斷；人工智能

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）15-0170-01

伴隨著我國影像技術(shù)的不斷發(fā)展進(jìn)步，在醫(yī)療領(lǐng)域中，越來越多的利用到了X線、超聲等影像技術(shù)醫(yī)學(xué)病癥診斷。1966年，計算機(jī)輔助診斷技術(shù)概念首次被提及，但是由于受到當(dāng)時計算機(jī)技術(shù)發(fā)展水平的影響，之后對于該方面的研究越發(fā)受到限制。直至20世紀(jì)末，相關(guān)計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、數(shù)學(xué)算法等發(fā)展的完善，才使得計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷領(lǐng)域中得以快速發(fā)展進(jìn)步。另一方面，根據(jù)輸出結(jié)果的不同，該項技術(shù)的被劃分為兩種類別，其一是計算機(jī)輔助檢出。其二是計算機(jī)輔助診斷，將會針對后者深入探討，對于醫(yī)學(xué)影像診斷質(zhì)量提升具有一定現(xiàn)實意義。

1計算機(jī)輔助診斷在醫(yī)學(xué)影像診斷中的基本原理

1.1數(shù)據(jù)處理原理

在醫(yī)學(xué)影像診斷中應(yīng)用計算機(jī)輔助診斷技術(shù)進(jìn)行診斷時，首先需要在系統(tǒng)中輸入相應(yīng)的診斷參數(shù)完成預(yù)處理，降低圖像的噪聲、矯正圖像灰度不均勻性[1]。此類操作的執(zhí)行，目的在于將診斷數(shù)據(jù)中不同的類型或者來源不同造成的差異彌補(bǔ)掉。雖然該項操作并不是輔助技術(shù)的必要構(gòu)成部分，但是如果未提前進(jìn)行將會引起最終的診斷誤差。

1.2 圖像分割原理

在計算機(jī)輔助診斷技術(shù)中，圖像分割的原理在于將診斷圖像分割為不同的解剖區(qū)域，然后對圖像中的特定目標(biāo)進(jìn)行病灶特征的識別和提取，提升診斷精確性[2]。具體而言，圖像分割方法主要包括兩種，一種是自動分割，另一種是人工分割，與前者相比，后者存在主觀性大、重復(fù)性低、三維分割效率低的缺陷，所以自動分割的應(yīng)用頻率比較高。自動分割主要包括四種類型的分割方法，其分割條件分別為區(qū)域條件、邊緣檢測條件、閾值選取條件、特定理論條件。

1.3 樣本采集原理

在進(jìn)行計算機(jī)輔助診斷技術(shù)的樣本采集原理分析時，應(yīng)該專門針對該項技術(shù)的研究區(qū)域進(jìn)行有效的識別和采樣，該研究區(qū)域主要包括腫瘤疾病的可疑癌灶、結(jié)腸息肉等[3]。另一方面，樣本采集對計算機(jī)輔助診斷技術(shù)應(yīng)用的要求點為必須具備較高的敏感性，但是對于特異性的要求則比較低，需要后續(xù)進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)研究。

1.4 圖像特征提取原理

通常情況下，計算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)需要對采集樣本開展進(jìn)一步的研究與分析，換言之，就是對前一步驟中所采集到的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通常情況下，比較常用的圖像特征主要有以下幾點，其一是信號強(qiáng)弱程度的相關(guān)統(tǒng)計量，其二是邊緣特征，其三是紋理特征。該部分特征都可以用于反饋圖像的信號強(qiáng)度等內(nèi)容。此間需要注意一點是，圖像特征的提取工作是計算機(jī)輔助診斷技術(shù)應(yīng)用中的重點內(nèi)容，并不是越多檢出效能越高，而是應(yīng)該選擇性的縮短技術(shù)運(yùn)用時間，提升病灶檢出率。

2計算機(jī)輔助診斷在醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用進(jìn)展

2.1計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在肺結(jié)節(jié)診斷中的應(yīng)用

胸片影像是計算機(jī)輔助診斷技術(shù)進(jìn)行最早的一個領(lǐng)域，但是，由于受到人體胸片上支氣管血管束以及人體肋骨的解剖結(jié)構(gòu)重疊的影響，致使該該項技術(shù)在進(jìn)行早期的小結(jié)節(jié)灶以及早期肺癌病變的診斷中經(jīng)常出現(xiàn)漏診的問題[4]。同期證實，早期肺癌的檢出工作多數(shù)依賴醫(yī)生的經(jīng)驗開展，所以針對胸部進(jìn)行低劑量肺癌檢查的肺結(jié)節(jié)計算機(jī)輔助診斷就成為其在醫(yī)學(xué)影像診斷中的熱門內(nèi)容。另一方面，由于癌癥部分實性結(jié)節(jié)難度依舊較高，所以我國現(xiàn)階段的計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在肺結(jié)節(jié)的醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用范圍主要集中在實性肺結(jié)節(jié)的篩查工作中，為后續(xù)的診斷預(yù)測奠定堅實的基礎(chǔ)。

2.2 計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在乳腺癌診斷中的應(yīng)用

現(xiàn)階段，計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在基于鉬靶的乳腺癌醫(yī)學(xué)影像診斷中的應(yīng)用頻率最高，其研究的重點主要集中在腫塊、鈣化灶的檢出數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性提升方面，此時乳腺腺體類型與腫瘤的組織學(xué)類型成為對檢出效能質(zhì)量影響的關(guān)鍵因素。在進(jìn)行具體的乳腺癌診斷過程中，計算機(jī)輔助診斷技術(shù)對于微鈣化灶的檢出效能最佳，敏感度的參數(shù)范疇有效控制在86-99%之間，由于受到乳腺腺體密度的影響，腫塊的檢出率比較低，一般控制在84-91%之間，具有一定的提升空間[5]。

2.3 計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在CT結(jié)腸癌診斷中的應(yīng)用

經(jīng)過相關(guān)調(diào)查研究表明，想要有效減低結(jié)腸癌癥的發(fā)病率，在患病早期及時將結(jié)腸息肉進(jìn)行手術(shù)切除具有重要作用，此時，在結(jié)腸癌早期時間內(nèi)進(jìn)行結(jié)腸息肉檢測就成為重要醫(yī)療檢測內(nèi)容。最初階段首選的無創(chuàng)性結(jié)腸息肉檢查手段是CT結(jié)腸成像技術(shù)，但經(jīng)過長時間的應(yīng)用過后發(fā)現(xiàn)，該種技術(shù)的檢出效果并不理想，原因在于CT結(jié)腸成像檢查期間大量的圖像數(shù)據(jù)影響了檢出效能。而應(yīng)用新型的計算機(jī)輔助診斷技術(shù)后，能夠充分解決CT結(jié)腸成像期間的圖像數(shù)據(jù)過多的效能影響，縮短分析時間，提升檢測敏感性。

2.4 計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在前列腺癌診斷中的應(yīng)用

與上述領(lǐng)域中計算機(jī)輔助診斷技術(shù)應(yīng)用相比較，其在前列腺癌領(lǐng)域中的應(yīng)用時間比較短，主要通過對諸如年齡、直腸指診或血清等前列腺特異性抗原指標(biāo)進(jìn)行初步性的預(yù)測。目前時期，我國在前列腺癌癥的靈床研究篩查與后期評估工作的開展期間，仍舊處于缺少解決方案的困境，隨著機(jī)器算法的不斷更新，計算機(jī)輔助診斷技術(shù)的研發(fā)為上述問題解決創(chuàng)設(shè)了新的解決條件，進(jìn)一步彌補(bǔ)了原有癌癥篩查手段的不足之處，構(gòu)建出了全新的前列腺癌癥預(yù)后預(yù)測模型，繼而為前列腺癌癥的治療質(zhì)量提升奠定基礎(chǔ)。

3總結(jié)

綜上所述，近幾年來，機(jī)器學(xué)習(xí)理論得到了高度完善，使得計算機(jī)學(xué)習(xí)算法取得了更有效的發(fā)展進(jìn)步，計算機(jī)輔助診斷技術(shù)在這一背景下不斷得到優(yōu)化，為更多的臨床問題解決開辟了新的研究路徑，同時，該項技術(shù)還具有定量精確、重復(fù)性高的優(yōu)勢，對于醫(yī)學(xué)預(yù)測模型的構(gòu)建質(zhì)量提升起到了重要的促進(jìn)作用。但是，從宏觀角度而言我國的計算機(jī)輔助診斷技術(shù)依舊處于臨床初步應(yīng)用過程中，對于病癥的治療方面并未深入涉及，同期檢測和預(yù)測效能也有待提升。由于受到多種因素的影響，文中的內(nèi)容并不全面，有待補(bǔ)充，希望其中的部分內(nèi)容能夠為后續(xù)關(guān)于本課題的研究提供參考。

參考文獻(xiàn)：

[1] 閆紅華，牟云森.醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的臨床應(yīng)用分析[J].影像研究與醫(yī)學(xué)應(yīng)用，2018，21（2）：179-180.

[2] 戴輝，劉衡，李邦國，等.PBL教學(xué)聯(lián)合PPT方式在醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代醫(yī)藥衛(wèi)生，2016，32（12）：1939-1941.

[3] 周靖宇，成官迅.基于MRI的乳腺癌計算機(jī)輔助檢測與診斷系統(tǒng)的應(yīng)用和進(jìn)展[J].功能與分子醫(yī)學(xué)影像學(xué)（電子版），2017，26（4）：1349-1353.

[4] 張德義.醫(yī)學(xué)影像技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像診斷中的臨床應(yīng)用分析[J].臨床醫(yī)藥文獻(xiàn)電子雜志，2017，4（43）：8417-8417.

[5] 張璋，張寧男楠.“三明治”教學(xué)法在留學(xué)生醫(yī)學(xué)影像診斷學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用初探[J].教育教學(xué)論壇，2016，18（27）：164-166.