基于三維數(shù)據(jù)重建與目標(biāo)定位的DICOM圖像分析測(cè)量系統(tǒng)

吳鵑

(西安職業(yè)技術(shù)學(xué)院 動(dòng)漫軟件學(xué)院，陜西 西安 710077)

0 引 言

近年來(lái)，在信息化技術(shù)不斷提高的大背景下，人們對(duì)醫(yī)療技術(shù)的要求也在不斷提高，尤其在醫(yī)療影像數(shù)據(jù)信息化顯示與處理方面。有很多醫(yī)院，特別是內(nèi)地偏遠(yuǎn)地區(qū)或者基層醫(yī)院，還沒(méi)有完全實(shí)現(xiàn)信息化和無(wú)紙化，需要進(jìn)行設(shè)備信息化升級(jí)。對(duì)于影像設(shè)備產(chǎn)出的圖像信息，由于其重要性，需要對(duì)其數(shù)據(jù)格式進(jìn)行深度解析，然后在三維顯示基礎(chǔ)上完成測(cè)量。

在DICOM圖像顯示與測(cè)量領(lǐng)域的研究方面，已經(jīng)取得了一定成績(jī)。李怡敏[1]對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)立方體算法進(jìn)行改進(jìn)，提出移動(dòng)立方體拓型算法，對(duì)傳統(tǒng)算法中的15種基本拓型進(jìn)行修改，主要包括縮減對(duì)稱拓型，解決了一些顯示測(cè)量問(wèn)題，但是對(duì)于測(cè)量缺乏深度研究和試驗(yàn)，往往不能應(yīng)用于實(shí)際使用場(chǎng)景中。肖文君[2]將Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，利用Leadtools工具包對(duì)醫(yī)學(xué)圖像算法和接口進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，研發(fā)了基于DICOM標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像觀察系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)醫(yī)學(xué)圖像窗寬窗位的調(diào)整功能，在一般情況下測(cè)量效果較好，但是基于商業(yè)視覺(jué)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，往往缺乏定制靈活性，且缺乏推廣性。曲濱鵬[3]研究了如何根據(jù)LabVIEW開(kāi)發(fā)工具，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)DICOM醫(yī)學(xué)影像處理的技術(shù)，LabVIEW具有強(qiáng)大的圖形化編程工具集，可以較方便地完成項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，但是當(dāng)過(guò)度依賴第三方非開(kāi)源軟件，在項(xiàng)目高度定制化的情況下，往往不能達(dá)到較好的測(cè)量效果。

為了將影像設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三維格式，并且以用戶體驗(yàn)良好的方式實(shí)現(xiàn)瀏覽操作，本文深入分析了DICOM格式的圖像結(jié)構(gòu)，用軟件編碼方式把圖像信息解析出來(lái)，并且以三維顯示形式呈現(xiàn)，然后根據(jù)測(cè)量業(yè)務(wù)需求，把測(cè)量功能實(shí)現(xiàn)在軟件系統(tǒng)框架內(nèi)，完成對(duì)DICOM圖像的三維顯示與測(cè)量。

1 DICOM圖像分析測(cè)量系統(tǒng)

圖1 所提系統(tǒng)的測(cè)量過(guò)程

圖2 初始采集的MRI圖像

圖3 實(shí)際眼球拍攝的俯視圖

本文開(kāi)發(fā)的DICOM圖像分析測(cè)量系統(tǒng)，針對(duì)MRI設(shè)備采集的眼球圖像，先實(shí)現(xiàn)DICOM圖像的三維化顯示，然后實(shí)現(xiàn)三維數(shù)據(jù)的目標(biāo)圖像幀確定和指定點(diǎn)之間的測(cè)量顯示。首先，DICOM圖像采集機(jī)制如圖1(a)所示：MRI發(fā)出共振信號(hào)投向眼球，眼球在信號(hào)發(fā)射裝置與接收器中間，成像信息由接收器經(jīng)過(guò)串口傳遞給電腦，最終得到原始裸數(shù)據(jù)。

如圖1(b) 所示，經(jīng)過(guò)MRI設(shè)備的采集，先將MRI設(shè)備圖像裸數(shù)據(jù)(即后綴為.dcm的原始圖像數(shù)據(jù))轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以分析的圖像數(shù)據(jù)格式。測(cè)量系統(tǒng)按功能順序分解為：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析、三維重建、三維顯示、目標(biāo)檢測(cè)和測(cè)量。

如圖2所示，原始數(shù)據(jù)未經(jīng)三維化處理，清晰度不夠，后續(xù)在本系統(tǒng)的處理基礎(chǔ)上，進(jìn)行三維化優(yōu)化顯示，對(duì)其左下角突出部分進(jìn)行檢測(cè)和測(cè)量。實(shí)際拍攝方向從上向下，其概念演示圖見(jiàn)圖3。由圖3發(fā)現(xiàn)，左上角突出部位為重點(diǎn)檢測(cè)和測(cè)量對(duì)象。

2 DICOM圖像的三維顯示與測(cè)量

圖4 實(shí)際眼球圖像的測(cè)量項(xiàng)

實(shí)際眼球圖像測(cè)量項(xiàng)如圖4所示，具體流程為：

(1) 通過(guò)3D-MRI文件確認(rèn)上下、顳側(cè)和鼻側(cè)。

(2) 以角膜最高點(diǎn)標(biāo)記為第4點(diǎn)。根據(jù)上下，顳側(cè)和鼻側(cè)來(lái)確認(rèn)第1、2、3點(diǎn)的方位。

(3) 正對(duì)角膜以第4點(diǎn)為起點(diǎn)畫(huà)十字，沿著鞏膜延長(zhǎng)16 mm得出第1(上)、2(顳側(cè))和3(下)點(diǎn)(根據(jù)第1點(diǎn)向鼻側(cè)偏2 mm，得出第8點(diǎn)；根據(jù)第3點(diǎn)向鼻側(cè)偏2 mm，得出第9點(diǎn))。

(4) 根據(jù)三維圖像得出葡萄腫最高點(diǎn)第6點(diǎn)。

(5) 根據(jù)三維圖像畫(huà)出葡腫的范圍。

(6) 沿著第2點(diǎn)往視神經(jīng)方向連線，與視神經(jīng)的接觸點(diǎn)為第7點(diǎn)。

(7) 從第7點(diǎn)往前2 mm，根據(jù)提供的參數(shù)正負(fù)偏移1 mm左右得出第5點(diǎn)。

(8) 以第5點(diǎn)為中心連線第1～3點(diǎn)，得出各自延著鞏膜的弧線距離。

(9) 以第5點(diǎn)為中心畫(huà)出兜帶的形狀(6 mm直徑，5 mm處為平)，以方便手術(shù)醫(yī)生查看兜帶覆蓋葡萄腫的范圍。

(10) 測(cè)量出第1點(diǎn)到第3點(diǎn)的直線距離，第2點(diǎn)到第10點(diǎn)的直線距離。

(11) 視神經(jīng)第7點(diǎn)到眼角膜頂點(diǎn)的直線距離。

(12) 生成2D圖像，同時(shí)標(biāo)出各種數(shù)值以方便查看。

本文在實(shí)現(xiàn)對(duì)MRI設(shè)備采集的眼球DICOM圖像三維化顯示基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完成以上測(cè)量過(guò)程，最終得到高度差。

一個(gè)DICOM圖像文件保存了單次診斷的全部信息，包括病人信息和圖像信息。DICOM數(shù)據(jù)格式由導(dǎo)言、前綴和數(shù)據(jù)元素組成[4-5]。前綴后面開(kāi)始的數(shù)據(jù)即圖像數(shù)據(jù)元素。從數(shù)據(jù)元素開(kāi)始，均是以Key、Value的形式提供，每個(gè)Tag就是DICOM里面定義好的字典，在解析時(shí)根據(jù)需要只需關(guān)注特定的Tag，DICOM全部的Tag有 2 000個(gè)。本文軟件開(kāi)發(fā)時(shí)使用第三方開(kāi)源庫(kù)進(jìn)行操作，采用基于C++的DCMTK等等。Tag主要包含患者名字、患者ID、患者生日、患者性別、年齡和拍攝部位，另外包含醫(yī)院設(shè)備的生產(chǎn)廠家、機(jī)構(gòu)名稱和地址[6-7]。

系統(tǒng)采用C++語(yǔ)言作為整個(gè)軟件系統(tǒng)的編碼語(yǔ)言，選用QT作為系統(tǒng)開(kāi)發(fā)框架，ITK作為圖像測(cè)量分析工具，DCMTK作為DICOM圖像讀取與顯示的函數(shù)庫(kù)。如圖3所示，將DICOM圖像顯示于系統(tǒng)界面，可以對(duì)眼球進(jìn)行三維操作與顯示。本文根據(jù)解析出來(lái)的DICOM數(shù)據(jù)中對(duì)于眼球高度的參數(shù)比較，快速定位到問(wèn)題幀，完成三維顯示功能。

在三維顯示基礎(chǔ)上，進(jìn)行測(cè)量功能的開(kāi)發(fā)，根據(jù)業(yè)務(wù)流程，首先計(jì)算每個(gè)像素灰度級(jí)在整個(gè)圖像中頻數(shù)。

(1)

式中：P(k)為灰度級(jí)k的像素比例；k為灰度級(jí)像素?cái)?shù)量；n為像素總數(shù)[8]。

隨后，再計(jì)算圖像通道的標(biāo)準(zhǔn)差。

s=logv+1(1+v×r)

(2)

式中：s為標(biāo)準(zhǔn)差；v為低灰度值部分，低灰度值部分經(jīng)過(guò)歸一化處理后范圍為0～0.3，經(jīng)過(guò)歸一化處理后范圍為0.3～1[9]。

再對(duì)其進(jìn)行拉普拉斯變換處理，對(duì)DICOM圖像進(jìn)行離散化處理：

ff=[f(x+1,y)+f(x-1,y)+f(x,y+1)+
f(x,y-1)]-4f(x,y)

(3)

式中：f為圖像函數(shù)；ff為二階圖像微分函數(shù)；x、y為圖像橫縱坐標(biāo)[10]。

由于凸起部位的梯度上升及其周邊像素差異，通過(guò)計(jì)算離散化，由此定位到凸起部位，并且計(jì)算高度值。從MRI數(shù)據(jù)導(dǎo)入，到眼球定位，最終輸出眼球高度計(jì)算值，可以定位準(zhǔn)確，測(cè)量精確。

3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

采用Intel i9、16 GB內(nèi)存，基于QT開(kāi)發(fā)三維數(shù)據(jù)重建與目標(biāo)定位的DICOM圖像分析測(cè)量系統(tǒng)，并進(jìn)行性能進(jìn)行驗(yàn)證。為了評(píng)估算法增強(qiáng)效果，本文設(shè)立了對(duì)照組，對(duì)照組為文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[2]，分別記為A、B系統(tǒng)。所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)界面功能具有MRI圖像采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、眼球定位和高度差測(cè)量。系統(tǒng)的測(cè)量業(yè)務(wù)流程復(fù)雜，但是界面使用簡(jiǎn)單，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化軟件開(kāi)發(fā)，將復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程由后臺(tái)軟件代碼消化，留給用戶的是簡(jiǎn)單美觀的系統(tǒng)界面接口。

根據(jù)系統(tǒng)顯示的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，本文采用開(kāi)源視覺(jué)庫(kù)ITK，準(zhǔn)確顯示三維眼球圖像，深度結(jié)合業(yè)務(wù)流程和DICOM數(shù)據(jù)格式，計(jì)算出眼球高度差結(jié)果值。A組技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)立方體算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出移動(dòng)立方體拓型算法，對(duì)傳統(tǒng)算法中的15種基本拓型進(jìn)行修改，主要包括縮減對(duì)稱拓型，在一定程度上解決了DICOM圖像的三維顯示問(wèn)題，但是對(duì)于測(cè)量缺乏深度研究和試驗(yàn)，往往不能應(yīng)用于實(shí)際使用場(chǎng)景中。B組技術(shù)將Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)作為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心，利用Leadtools工具包對(duì)醫(yī)學(xué)圖像算法和接口進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，研發(fā)了基于DICOM標(biāo)準(zhǔn)的醫(yī)學(xué)圖像觀察系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)醫(yī)學(xué)圖像窗寬窗位的調(diào)整功能，在一般情況下測(cè)量效果較好，但是系統(tǒng)基于商業(yè)視覺(jué)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，往往缺乏定制靈活性和推廣性，且定位效果不明顯，在不準(zhǔn)確的定位效果基礎(chǔ)上的測(cè)量結(jié)果不正確。

4 結(jié)束語(yǔ)

為了提高M(jìn)RI設(shè)備采集的DICOM眼球圖像測(cè)量準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)為后續(xù)智能化輔助診斷提供基礎(chǔ)測(cè)量數(shù)據(jù)的可能性目標(biāo)。本文設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了基于三維數(shù)據(jù)重建與目標(biāo)定位的DICOM圖像分析測(cè)量系統(tǒng)。有機(jī)融合QT編程、ITK圖像目標(biāo)定位和DCMTK三維化顯示數(shù)據(jù)、DICOM數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)解析，構(gòu)建起一個(gè)三維圖像顯示與測(cè)量系統(tǒng)。自主研發(fā)的測(cè)量工具集，用Visual Studio 2015平臺(tái)來(lái)實(shí)現(xiàn)本文測(cè)量工具集和軟件系統(tǒng)，并進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試驗(yàn)證。結(jié)果表明：本文系統(tǒng)在DICOM圖像測(cè)量方面具有更好效果。

DICOM圖像智能輔助診斷是本文目前研究成果上后續(xù)開(kāi)展的內(nèi)容，對(duì)DICOM圖像各類特征，進(jìn)行圖像特征分析，用視覺(jué)算法和深度學(xué)習(xí)模型，得到眼病種類和疾病程度，將進(jìn)一步幫助醫(yī)生完成診斷工作，提高診斷精度，提升診斷效率，讓醫(yī)生寶貴的時(shí)間精力應(yīng)用到疑難雜癥診斷中。