鄭淑婕 ,李保珍 ,郭華娟 ,王振華 ,楊少琴
(1.河南省開封市婦幼保健院婦科, 開封 475002;2.河南省開封市婦幼保健院影像科, 開封 475002; 3.河南大學(xué)第二附屬醫(yī)院,開封 475002)
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)在醫(yī)學(xué)影像輔助診斷應(yīng)用也逐漸提升,輔助診斷系統(tǒng)應(yīng)用研究成為醫(yī)學(xué)影像診斷熱點(diǎn)[1];醫(yī)學(xué)影像可反映病癥部位具體信息,影像細(xì)節(jié)模糊區(qū)域含有大量噪聲,但該區(qū)域總存在重要病理信息,可通過增強(qiáng)影像細(xì)節(jié),提取影像中全部有價(jià)值信息,提升病理診斷結(jié)果正確率[2]。
卵巢囊腫疾病是近年來女性的多發(fā)病和常見病,良性卵巢囊腫和惡性卵巢囊腫均有不同種類,且病狀各異,診斷失誤率較高;且卵巢囊腫發(fā)病率較高,在病發(fā)初期臨床癥狀不明顯,診斷較為困難[3],本研究為更加快速準(zhǔn)確的診斷卵巢囊腫,設(shè)計(jì)基于影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng),在疾病初期精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)卵巢囊腫,實(shí)現(xiàn)及早治療卵巢囊腫的目的。
本設(shè)計(jì)系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)見圖1:包括卵巢囊腫影像讀取、卵巢囊腫影像處理、存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)庫管理、二維切片影像分析等模塊,系統(tǒng)采用基于卵巢囊腫影像處理模塊通過基于自適應(yīng)低通濾波的影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)方法,增強(qiáng)卵巢囊腫影像,處理結(jié)果和影像重建結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)卵巢囊腫輔助診斷。影像讀取模塊讀取醫(yī)學(xué)數(shù)字影像和通信標(biāo)準(zhǔn)(digitalimaging and communications in medicine,DICOM) 格式的卵巢囊腫影像數(shù)據(jù)后[4],通過卵巢囊腫影像處理模塊及時(shí)處理卵巢囊腫影像,依據(jù)處理結(jié)構(gòu)二維切片影像分析模塊實(shí)現(xiàn)影像的切片分析后,重建卵巢囊腫影像,從中提取影像特征,輔助醫(yī)生診斷卵巢囊腫疾病。
圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
卵巢囊腫影像讀取模塊主要實(shí)現(xiàn)DICOM格式卵巢囊腫影像讀取,不同設(shè)備和生產(chǎn)商產(chǎn)出的卵巢囊腫影像格式存在差異[5],DICOM格式卵巢囊腫影像讀取需要ITK開發(fā)包的支持,ITK是用于醫(yī)學(xué)影像分割和配準(zhǔn)的工具包[6],其通過GDCMImageIO確定DICOM格式卵巢囊腫影像類型,ItkImagelists Watcher和ItkImagefiles Watche完成讀取卵巢囊腫影像,其讀取的是一維和二維DICOM格式卵巢囊腫影像[7],在ItkImage中保存讀取結(jié)果。卵巢囊腫影像細(xì)節(jié)的增強(qiáng)通過ITK中的高斯低通濾波器實(shí)現(xiàn)[8],ItkImage中卵巢囊腫影像作為濾波器輸入,輸出結(jié)果即為影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)后的卵巢囊腫影像。
卵巢囊腫影像處理模塊對(duì)從卵巢囊腫影像讀取模塊獲取的卵巢囊腫影像進(jìn)行增強(qiáng)處理和傳輸影像。處理模塊集成PCI2.0版本的主從模式接口和120 MB以太網(wǎng)接口的DM624核心板,影像數(shù)據(jù)的傳輸通過DICOM3.0協(xié)議完成。處理芯片為DSP TMS320 DM624,其處理速度為5870 Ms/s,主頻工作頻率為740 MHz[9],圖2為系統(tǒng)硬件卵巢囊腫影像處理模塊結(jié)構(gòu)圖。
圖2 卵巢囊腫影像處理模塊結(jié)構(gòu)圖
卵巢囊腫影像處理過程中,DM624核心板中的FIFO為高速的數(shù)據(jù)緩沖區(qū),當(dāng)該區(qū)域中數(shù)據(jù)量達(dá)到預(yù)置的極限值后,EDMA控制PCI發(fā)出中斷信息[10],計(jì)算機(jī)主機(jī)接收中斷信息,調(diào)用系統(tǒng)上位機(jī)程序,將處理后的卵巢囊腫影像輸入二維切片影像分析模塊中進(jìn)行分析。
2.4.1低通濾波器分頻 卵巢囊腫輔助診斷過程中,ITK工具包中ItkImage存儲(chǔ)的卵巢囊腫影像存在乘性噪聲影響,去噪過程需將乘性噪聲轉(zhuǎn)換為加權(quán)噪聲,可通過對(duì)影像取對(duì)數(shù)實(shí)現(xiàn)[11],卵巢囊腫影像高頻和低頻處包含的細(xì)節(jié)信息不同,有效分頻可輔助卵巢囊腫影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)[12]。
采用式(1)表示高斯低通濾波器頻域:
(1)
將卵巢囊腫影像p(i,j)分解為低頻分量pl(i,j)和高頻分量ph(i,j),結(jié)果如下:
p(i,j)=ph(i,j)+pl(i,j)
(2)
通過二階高斯低通濾波器f(i,j),獲取卵巢囊腫影像中像素點(diǎn)低頻分量pl(i,j):
pl(i,j)=p(i,j)*f(i,j)
(3)
ph(i,j)=p(i,j)-pl(i,j)
(4)
卵巢囊腫影像低頻分量對(duì)影像視覺效果提升有顯著作用,可對(duì)卵巢囊腫影像的低頻分量進(jìn)行自適應(yīng)鄰域直方圖均衡,增強(qiáng)卵巢囊腫影像細(xì)節(jié),首先固定初始窗口ω,且ω=2t+1,t為常數(shù)系數(shù),對(duì)卵巢囊腫影像低頻分量pl(i,j)采取自適應(yīng)鄰域直方圖均衡操作后,得到:
cl(i,j)=HE[pl(i,j)]
(5)
式中,cl(i,j)為直方均衡后的低頻分量,HE[·]代表自適應(yīng)鄰域直方圖均衡。
2.4.2線性組合轉(zhuǎn)化影像 賦予高頻分量ph(i,j)系數(shù)t,得到直方均衡后的高頻分量:
ch(i,j)=t*ph(i,j)
(6)
卵巢囊腫影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)的同時(shí)還需降低噪聲的影響,影像噪聲控制與參數(shù)t相關(guān),若窗口中心不在影像細(xì)節(jié)處時(shí),t值為0;當(dāng)窗口中心在影像細(xì)節(jié)處時(shí),t無窮大,將窗口ω內(nèi)的鄰域灰度方差視作t,則有:
(7)
細(xì)節(jié)增強(qiáng)后卵巢囊腫影像c(i,j)由低頻分量cl(i,j)和高頻分量ch(i,j)構(gòu)成,如下式所示:
c(i,j)=cl(i,j)+ch(i,j)
(8)
將式(5)和式(6)代入式(8),則有:
c(i,j)=t*ph(i,j)+HE[pl(i,j)]
(9)
然后通過指數(shù)轉(zhuǎn)換c(i,j),即得到細(xì)節(jié)增強(qiáng)后的卵巢囊腫影像。
實(shí)驗(yàn)仿真分析本系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用效果,系統(tǒng)測試實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下:CPU為Inter(R)Core(TM)i5-2430 M,硬盤為300 GB,內(nèi)存為2 GB,軟件環(huán)境為WindowsXP,軟件代碼仿真環(huán)境為Matlab2010。
為驗(yàn)證本系統(tǒng)的卵巢囊腫影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)顯示效果,實(shí)驗(yàn)分析采用本系統(tǒng)和基于主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng)為對(duì)比,以開封市婦幼保健院卵巢囊腫臨床觀察中的三位患者為研究對(duì)象。圖3為采用主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷影像,該影像較為模糊,對(duì)比度較差,未顯著增強(qiáng)卵巢囊腫病變細(xì)節(jié)發(fā)生位置;圖4影像為采用本系統(tǒng)得到的卵巢囊腫輔助診斷影像,影像的清晰度顯著提升,且在影像中將病變區(qū)域細(xì)節(jié)突出顯示,說明本系統(tǒng)的卵巢囊腫影像可讀性高,影像質(zhì)量好。
圖3 基于主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷影像
Fig3Assisteddiagnosisofovariancystsbasedonprincipalcomponentlogisticregression
圖4 采用本系統(tǒng)的卵巢囊腫輔助診斷影像
Fig4Usetheovariancystassisteddiagnosticimageofthesystem
實(shí)驗(yàn)以開封市婦幼保健院卵巢囊腫臨床收治的329個(gè)卵巢囊腫樣本為例,其中包括巧克力囊腫(45例)、畸胎瘤(32例)、功能性囊腫(66例)、出血性囊腫(54例)、漿液性上皮囊腫(27例)、黏液性上皮囊腫(20例)、卵巢癌(23例)和子宮內(nèi)膜樣瘤(62例),此外還包括健康樣本171例,將采用本系統(tǒng)和采用主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷結(jié)果用表1和表2描述。
表1 采用主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷結(jié)果
分析表1數(shù)據(jù)可知,采用主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng)卵巢疾病輔助診斷結(jié)果正確率不高,尤其是子宮內(nèi)膜樣瘤、卵巢癌和漿液性上皮囊腫的診斷正確率分別為0.39%、0.43%和0.44%,無法準(zhǔn)確診斷出真實(shí)的卵巢囊腫疾病,且診斷健康樣本的正確率為0.61%,診斷結(jié)果存在較大誤差,極易將健康樣本診斷為卵巢囊腫疾病。
表2 采用本系統(tǒng)的卵巢囊腫輔助診斷結(jié)果
分析表2數(shù)據(jù)可知,本系統(tǒng)輔助診斷各類型卵巢囊腫疾病的正確率均較高,且系統(tǒng)輔助診斷巧克力囊腫、畸胎瘤、漿液性上皮囊腫和黏液性上皮囊腫正確率均為100%,輔助診斷其它類型卵巢囊腫疾病的正確診斷率也在96%以上,說明本系統(tǒng)提升卵巢囊腫疾病的輔助診斷正確率較高。
本系統(tǒng)每天需要處理大量的卵巢囊腫影像,實(shí)驗(yàn)測試系統(tǒng)處理不同數(shù)量卵巢囊腫影像時(shí),CPU利用率、內(nèi)存占有率和卵巢囊腫輔助診斷用時(shí),同樣以基于主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng)的測試結(jié)果作為對(duì)照,分別將測試結(jié)果用表3和表4表示。
表3 本系統(tǒng)運(yùn)行分析結(jié)果
分析表3數(shù)據(jù)可知,本系統(tǒng)在處理卵巢囊腫影像數(shù)量不超過300例時(shí),系統(tǒng)CPU運(yùn)行效率隨著處理影像數(shù)量的增加而提升,當(dāng)本系統(tǒng)處理卵巢囊腫影像大于300例時(shí),CPU運(yùn)行效率幾乎不變,最高值為7.95%;本系統(tǒng)處理卵巢囊腫影像低于250例時(shí),內(nèi)存占有率緩慢提升,超出250例后,內(nèi)存占有率幾乎不再改變;本系統(tǒng)輔助診斷不同數(shù)量卵巢囊腫影像的用時(shí)均不超過0.36 s,且平均用時(shí)也僅有0.30 s。
表4 采用主成分Logistic 回歸的系統(tǒng)運(yùn)行分析結(jié)果
同樣分析表4數(shù)據(jù)結(jié)果可得,基于主成分Logistic 回歸的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng)的CPU運(yùn)行效率和內(nèi)存占有率,均隨著卵巢囊腫影像數(shù)量增加而增加,最高值為30.42%和64.3%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于本系統(tǒng);輔助診斷用時(shí)最長為4.48 s,平均輔助診斷用時(shí)為3.77 s,超出本系統(tǒng)3.47 s,說明本系統(tǒng)的運(yùn)行效率較高,在輔助診斷大量卵巢囊腫影像時(shí),診斷結(jié)果較快且系統(tǒng)運(yùn)行效率高。
卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng)在輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病檢測時(shí),能快速、準(zhǔn)確地診斷卵巢囊腫疾病是十分必要的,本研究設(shè)計(jì)基于影像細(xì)節(jié)增強(qiáng)的卵巢囊腫輔助診斷系統(tǒng),主要通過卵巢囊腫影像讀取模塊、卵巢囊腫影像處理模塊和影像重建模塊間的緊密協(xié)作,準(zhǔn)確診斷初期卵巢囊腫。