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    基于圖像處理的肺結(jié)節(jié)實(shí)質(zhì)分割專利技術(shù)分析

    2022-04-02 23:44:17任洪潮徐生芹
    關(guān)鍵詞:肺結(jié)節(jié)分割肺癌

    任洪潮 徐生芹

    關(guān)鍵詞 肺結(jié)節(jié) 肺癌 分割

    1研究現(xiàn)狀

    由于環(huán)境污染日益嚴(yán)重、人們生活節(jié)奏日益加快、工作壓力日益加重,加上不健康的生活方式、不合理的飲食習(xí)慣等諸多因素的影響,肺癌的發(fā)病率和死亡率不斷攀升,其已成為全世界范圍內(nèi)致死率最高的惡性腫瘤之一,嚴(yán)重威脅著人類的生命健康。臨床數(shù)據(jù)表明,I 期肺癌患者術(shù)后5 年生存率高達(dá)80%,而IV 期肺癌患者術(shù)后5 年生存率僅為13%。因此,爭取早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療是降低肺癌死亡率和提高5年生存率的最有效措施。

    CT 圖像有助于臨床醫(yī)生對肺部病灶情況進(jìn)行全面檢查和分析, 從而提高診斷的準(zhǔn)確性。肺結(jié)節(jié)(Pulmonary Nodules)是指肺內(nèi)直徑小于或等于30 mm圓形或者類圓形的病灶,它是肺癌早期的主要表現(xiàn)形式。依據(jù)肺結(jié)節(jié)的直徑大小不同,可以將其分為三類:微小結(jié)節(jié)(直接小于或者等于5 mm)、小結(jié)節(jié)(直徑大于5 mm 且小于10 mm)和結(jié)節(jié)(直徑大于10 mm且小于30 mm)。依據(jù)在CT 下肺結(jié)節(jié)的實(shí)性程度不同,可以將其分為三類: 實(shí)性結(jié)節(jié)( Solid Nodules,SN)、非實(shí)性結(jié)節(jié)(Nonsolid Nodules, NSN)、亞實(shí)性結(jié)節(jié)(Subsolid Nodules, SSN)[1] 。實(shí)性結(jié)節(jié)大部分表現(xiàn)為邊界清楚、形狀規(guī)則,密度較高,如圖1 (a)所示;非實(shí)性結(jié)節(jié)通常表現(xiàn)為邊界模糊、形態(tài)不規(guī)則,如圖1(b)所示;亞實(shí)性結(jié)節(jié)一般表現(xiàn)為邊界模糊程度較高、形態(tài)不規(guī)則程度較高等特性,如圖1 (c)所示。

    計算機(jī)輔助診斷( Computer?Aided Diagnosis,CAD)已成為必然趨勢。近年來,CAD 逐步成為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一,它涉及計算機(jī)科學(xué)、醫(yī)學(xué)影像學(xué)分析、圖像處理與分析以及人工智能與模式識別等諸多領(lǐng)域。它主要使用數(shù)字圖像處理技術(shù)、醫(yī)學(xué)影像技術(shù)等,結(jié)合計算機(jī)強(qiáng)大的計算和分析功能輔助醫(yī)生讀取成千上萬的影像圖像,被贊譽(yù)為醫(yī)生的“第二只眼睛”。

    計算機(jī)輔助診斷在肺結(jié)節(jié)診斷方面的關(guān)鍵技術(shù)大致可以分為以下四個部分:肺實(shí)質(zhì)分割、肺結(jié)節(jié)檢測、肺結(jié)節(jié)分割以及肺結(jié)節(jié)良惡性判斷等。目前,大量針對肺實(shí)質(zhì)分割、肺結(jié)節(jié)檢測、肺結(jié)節(jié)分割、肺結(jié)節(jié)診斷等一系列圖像處理、分析和理解算法的研究和應(yīng)用問世,從而推動肺結(jié)節(jié)CAD 系統(tǒng)發(fā)展及其臨床應(yīng)用。其中,肺結(jié)節(jié)分割是CAD 系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),對于一幅CT 圖像而言,高精度地分割出所有的肺結(jié)節(jié)是肺結(jié)節(jié)檢測和診斷的基礎(chǔ),是影響CAD 系統(tǒng)診斷性能的關(guān)鍵因素。肺結(jié)節(jié)分割可以分為肺實(shí)質(zhì)分割和肺結(jié)節(jié)分割兩個部分,前者是后者的基礎(chǔ)。分割出完整的肺實(shí)質(zhì)不僅能夠排除肺組織區(qū)域以外的干擾,提高肺結(jié)節(jié)算法的分割效率,還能有效解決粘連胸膜型肺結(jié)節(jié)的分割難題。鑒于CT 圖像中肺組織構(gòu)成完整的區(qū)域,且與周圍組織的灰度差異較為明顯,閾值法成為研究者進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)分割的首選。然而,當(dāng)肺部存在粘連胸膜型肺結(jié)節(jié)時,單純采用分割算法進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)分割會導(dǎo)致肺部邊緣輪廓凹陷,難以分割出完整的肺部區(qū)域。為此,研究者提出了許多改進(jìn)的肺實(shí)質(zhì)分割算法,以確保提取到完整的肺部組織。

    肺實(shí)質(zhì)分割是分割肺結(jié)節(jié)不可或缺的基礎(chǔ),但肺結(jié)節(jié)分割環(huán)節(jié)的關(guān)鍵在于肺結(jié)節(jié)分割算法的分割性能。目前,常用的肺結(jié)節(jié)分割算法有閾值法、區(qū)域生長法、邊緣檢測法、形態(tài)學(xué)方法、聚類法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。事實(shí)上,許多算法都能實(shí)現(xiàn)對普通肺結(jié)節(jié)的高精度分割,真正的挑戰(zhàn)在于如何高精度的分割出微小型結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)、粘連胸膜型結(jié)節(jié)、粘連血管型結(jié)節(jié)[2]。

    此外,深度學(xué)習(xí)也是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域獲得的關(guān)鍵突破和研究熱點(diǎn)之一,具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和特征表達(dá)能力,從而有利于解決特征分類問題,并成為當(dāng)前圖像處理和分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層、池化層和全連接層等能夠自己學(xué)習(xí)和提取圖像相關(guān)特征,其被廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域[3] 。

    2肺結(jié)節(jié)實(shí)質(zhì)分割專利技術(shù)分析

    本文基于肺結(jié)節(jié)計算機(jī)輔助診斷技術(shù)以及常規(guī)的肺部醫(yī)學(xué)圖像的處理流程進(jìn)行相關(guān)的技術(shù)分解(見表1),主要分解為兩個一級分支:預(yù)處理、分割。針對預(yù)處理分支,其主要分解為濾波、校正、圖像增強(qiáng)、圖像融合等二級分支。針對濾波技術(shù),其分解為空間域?yàn)V波(高斯濾波、平滑濾波)、小波濾波以及其他濾波手段。針對校正手段,其分解為運(yùn)動校正(呼吸校正)、偽影校正和幾何校正(拉伸、平移、旋轉(zhuǎn))以及其他校正方法。針對病灶分割分支,其分解為閾值分割、區(qū)域分支、邊緣分割、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割等技術(shù)手段,其中將閾值分割按常規(guī)技術(shù)手段分解為全局閾值分割、自適應(yīng)閾值分割(范圍閾值的比較)以及其他閾值分割(如最佳閾值分割)等手段。針對區(qū)域分割,其分解為區(qū)域生長、區(qū)域分裂合并(超像素分割)等技術(shù)手段。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割算法,基于網(wǎng)絡(luò)模型將其分解為采用多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和采用單個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的技術(shù)分支。

    在一級分支層面,預(yù)處理分支的占比要小于分割分支(見圖2),對上述預(yù)處理分支的限定主要體現(xiàn)在從屬權(quán)利要求中,獨(dú)立權(quán)利要求的限定較少,主要為預(yù)處理分支中的校正方法的相關(guān)申請。分割分支的申請量為468。

    在預(yù)處理分支下,濾波和校正占有很大的比重。上述濾波或校正方法大部分被限定至從屬權(quán)利要求中,用于對后續(xù)待檢測或分割圖像的預(yù)處理,小部分的濾波和校正方法被限定至獨(dú)權(quán)中,主要用于針對血管、氣管、骨骼的過濾處理,以降低圖像檢測中假陽性的出現(xiàn)概率。

    在病灶分割分支中,閾值分割占有非常大的比重,其主要是采用二值化灰度化圖像進(jìn)行分割,或者使用形態(tài)學(xué)的膨脹腐蝕分割。此外小部分使用自適應(yīng)閾值分割方法。對待分割圖像進(jìn)行簡要分割以便于后續(xù)處理。區(qū)域分割和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割法占有一定比例,其中區(qū)域分割方法主要使用基于種子生長的區(qū)域增長分割方法,部分使用超像素分割法;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割則大部分使用單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割。

    如圖3 所示,圖像的預(yù)處理技術(shù)發(fā)展較早,其開始并不是單純地應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域圖像。而醫(yī)學(xué)圖像的重建相較于常用的攝像圖像的成像原理有著很大的不同,其通常通過檢測輻射光子的能量、位置以及計數(shù)等因數(shù)進(jìn)行相關(guān)圖像的重建,其普遍存在分辨率低和噪聲大的問題。因此,在預(yù)處理階段獲取圖像信號的濾波、增強(qiáng)、校正等對后續(xù)的圖像判斷相當(dāng)重要,本文主要針對胸片影像的處理進(jìn)行相關(guān)檢索,發(fā)現(xiàn)早在20 世紀(jì)末到21 世紀(jì)初就已經(jīng)出現(xiàn)了通過高斯濾波、線性或非線性濾波等空間域?yàn)V波對胸片影像信號進(jìn)行預(yù)處理的方案。2007 年,二進(jìn)制離散小波的頻域?yàn)V波手段問世,而在2018 年則出現(xiàn)了通過多級濾波器進(jìn)行預(yù)處理的手段。上述濾波技術(shù)相關(guān)的專利申請始終貫穿整個時間線,其是在對胸片影像的處理中不可或缺的手段。而對胸片圖像的校正和增強(qiáng)在權(quán)利要求中的限定是在2007 年左右出現(xiàn)的,其通常帶有圖像增強(qiáng)的手段,以便后續(xù)提高輸出圖像的準(zhǔn)確度和分辨率的。gzslib202204022354

    圖像分割技術(shù)在肺部病變診斷中至關(guān)重要,如果病灶分割的邊界界定不清晰很容易導(dǎo)致誤診。在早期的申請中,就有通過二值化圖像和灰度閾值進(jìn)行肺部病灶(如肺實(shí)質(zhì)或者肺結(jié)節(jié))與胸片背景分離的技術(shù),其通常擁有肺部病灶的特點(diǎn),如病灶的形狀、透明度等。此后,還出現(xiàn)了基于上述特點(diǎn)的邊緣檢測、基于形狀進(jìn)行肺結(jié)節(jié)過濾、基于形態(tài)學(xué)膨脹和聚類方法進(jìn)行圖像分割的技術(shù)。2003 年前后,分割技術(shù)的相關(guān)申請則引入了統(tǒng)計學(xué)模型(如西門子的聚類算法和橢球體的函數(shù)擬合法)以及出現(xiàn)了機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分割的相關(guān)申請(如西門子的Unet 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割模型)。2007 年之后,則以機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分割的相關(guān)申請為主(見圖4)。

    隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,在2010 年后的肺部病變圖像分割技術(shù)中,建立神經(jīng)模型進(jìn)行肺部病灶的分割技術(shù)成為主流。在該階段的專利申請中,出現(xiàn)了通過兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合分割肺部血管或者氣管、骨骼等分割技術(shù)、基于肺部組織的特性進(jìn)行傳統(tǒng)圖像分割技術(shù)(如全局閾值分割或區(qū)域生長分割與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相結(jié)合的圖像分割技術(shù))、針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行改進(jìn)的分割技術(shù)等(見圖5)。

    從圖6 可以看出,在具體的肺部醫(yī)療圖像檢測應(yīng)用中,肺結(jié)節(jié)的分割占據(jù)了非常大的比重。在分割技術(shù)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割算法的相關(guān)申請已經(jīng)超過了傳統(tǒng)的閾值和區(qū)域分割算法。而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割算法中,以深度卷積神經(jīng)模型為主。此外,不乏采用深度置信網(wǎng)絡(luò)或者對抗網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)模型。在肺部病灶分割方面,還是以區(qū)域分割的技術(shù)為主,如區(qū)域生長分割技術(shù)、超像素分割技術(shù)等;在肺實(shí)質(zhì)、肺葉、肺裂的檢測方面,則通常使用傳統(tǒng)的二值化閾值分割或者形態(tài)學(xué)膨脹腐蝕的技術(shù)手段;在肺氣管或肺血管、骨骼的分割方面,通常以單模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型為主要的分割過濾或者分類手段。

    3重要申請人分析

    諸如西門子、飛利浦一直是較為活躍的申請人,且這些申請人在申請數(shù)量以及質(zhì)量方面從始至終占據(jù)較為重要的位置。此外,就總體來看,在申請總量的排名中還有兩類中國企業(yè),其中一類即知名大公司(如上海聯(lián)影),另一類則是高校、研究院,這兩類企業(yè)在申請的專利數(shù)量以及質(zhì)量方面也有較大的區(qū)別。下文就國外大公司(西門子)和國內(nèi)醫(yī)療器械公司(上海聯(lián)影)進(jìn)行相關(guān)申請人分析。

    3.1西門子

    西門子的國內(nèi)相關(guān)專利申請的分布見表2

    國內(nèi)相關(guān)專利申請采用了肺結(jié)節(jié)的分割算法,包括二值化全局閾值判斷配合形態(tài)學(xué)分割、區(qū)域分割以及深度置信網(wǎng)絡(luò)分割模型、多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分割模型等手段。

    相對于國內(nèi)相關(guān)專利申請,國外相關(guān)專利申請在分割算法上有些許不同(如表3)。西門子在早期申請了距離轉(zhuǎn)換映射算法技術(shù)用于抑制胸片中血管或氣管對肺部病灶判斷的影響,在圖像去噪的中還通過分類器或形狀過濾器多圖像的其他組織進(jìn)行分類和去除,以保留肺組織或者肺結(jié)節(jié)。除了上述相關(guān)專利申請外,還包括針對提取組織后的圖像的增強(qiáng)和校正以及封閉凹面的修復(fù)和偽影校正、結(jié)合校正等相關(guān)專利申請。

    3.2上海聯(lián)影

    上海聯(lián)影的相關(guān)專利申請分布見表4

    國內(nèi)的相關(guān)專利申請主要針對肺結(jié)節(jié)的分割。在肺結(jié)節(jié)的分割技術(shù)中,其主要通過閾值分割和和聚類方法執(zhí)行肺結(jié)節(jié)的分割。閾值分割主要基于于二值化全局分割和形態(tài)學(xué)腐蝕法。上述手段均具備已授權(quán)的相關(guān)專利。

    4小結(jié)

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