朱 瓔，唐 南，趙 俊

上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系，上海，200240

陰道鏡圖像數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與基于內(nèi)容檢索算法應(yīng)用

【作 者】朱 瓔，唐 南，趙 ?。?/p>

上海交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系，上海，200240

針對(duì)我國(guó)在陰道鏡圖像數(shù)據(jù)庫(kù)資料保存方面的不足，提出了一種新的陰道鏡圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，用于宮頸癌早期篩查。文中針對(duì)陰道鏡圖片的特點(diǎn)，對(duì)基于顏色的檢索算法進(jìn)行了改進(jìn)，初步試驗(yàn)獲得較為令人滿意的結(jié)果。

宮頸癌；陰道鏡；數(shù)字圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；基于內(nèi)容圖像檢索

根據(jù)美國(guó)癌癥協(xié)會(huì)2007年發(fā)表的相關(guān)報(bào)告，在全球范圍內(nèi)，宮頸癌已經(jīng)成為女性因腫瘤死亡的第二號(hào)殺手，每年有將近500,000個(gè)新的病例出現(xiàn)，同時(shí)有超過270,000例死亡[1-3]。宮頸上皮內(nèi)瘤樣病變(cervical intraepithelial neoplasia，簡(jiǎn)稱CIN)是宮頸浸潤(rùn)癌發(fā)展演變過程中的癌前期病變階段。

隨著腔鏡技術(shù)的不斷發(fā)展，陰道鏡已成為宮頸癌和癌前病變的重要輔助診斷方法之一。陰道鏡其最主要的臨床應(yīng)用價(jià)值是在陰道鏡指示下定點(diǎn)活檢和HPV病毒感染的檢查，可提高活檢的陽性率和宮頸癌的早期診斷率[4]，但檢查有賴于檢查者有嚴(yán)格的訓(xùn)練和豐富的經(jīng)驗(yàn)。Ballagh等人曾以病理檢查為標(biāo)準(zhǔn)做過比對(duì)[5]，個(gè)人陰道鏡診斷漏診率比起多人診斷要高。由于醫(yī)務(wù)人員缺乏經(jīng)驗(yàn)，在區(qū)分良性上皮結(jié)構(gòu)與CIN 2期或CIN 3期過程中，陰道鏡檢查結(jié)果與活體組織檢查結(jié)果的相關(guān)性往往會(huì)降至35%以下[6]。

基于內(nèi)容的圖像檢索（Content-Based Image Retrieval，簡(jiǎn)寫為CBIR）因其直觀（示例描述）、高效（相似性匹配檢索）、通用（與領(lǐng)域知識(shí)無關(guān)）等特點(diǎn)而被廣泛應(yīng)用。本文中嘗試將此方法應(yīng)用于陰道鏡圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中圖像的分析研究中。針對(duì)陰道鏡圖像正常病例與異常病例的顏色信息的差別，使用改進(jìn)的基于顏色直方圖的檢索算法，嘗試自動(dòng)判別臨床陰道鏡圖片的異常可能性，從而達(dá)到最終輔助醫(yī)生判斷，減少人工工作量的目的。

1 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)工具

本文中提到的建立圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的前臺(tái)界面以及基于內(nèi)容的圖像檢索算法皆是通過Delphi7.0編程軟件實(shí)現(xiàn)。其后臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器是基于SQL Sever 2000編寫的。利用Delphi中提供的ADO工具，連接前臺(tái)軟件界面與數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)各個(gè)功能。

2 圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的功能與實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)基本功能實(shí)現(xiàn)

由于該數(shù)據(jù)庫(kù)將應(yīng)用于輔助診斷和教學(xué)，根據(jù)醫(yī)生的建議，將每一張陰道鏡圖像根據(jù)是否見鱗柱交界和轉(zhuǎn)化區(qū)等共8項(xiàng)大指標(biāo)進(jìn)行了分類，并作分開存儲(chǔ)。每一張陰道鏡的圖像都是640*480的JPEG格式圖像，攝取時(shí)間一般為宮頸口涂抹醋酸后3～5 min。對(duì)于每一條記錄，每一幅圖片在存儲(chǔ)過程中，都有相應(yīng)的文件名、病人姓名和檢查時(shí)間等輔助信息。

在檢索模塊中有非常全面的查詢功能，實(shí)現(xiàn)了支持任意組合的關(guān)鍵字搜索查詢功能，由找到的記錄調(diào)閱相應(yīng)的圖像和病歷的功能，并做到了可在查詢結(jié)果中再次查詢的無限次循環(huán)查詢的功能。

同時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)提供了對(duì)已有記錄的修改或刪除的模塊。在修改或刪除界面下，除了可以常規(guī)地對(duì)記錄中的病理指標(biāo)或者病理描述進(jìn)行修改外，還提供了對(duì)于圖像的修改或者刪除功能，操作簡(jiǎn)單，靈活性較好。

2.2 圖像的局部截取

為了使后期對(duì)各不同級(jí)別的陰道鏡圖像進(jìn)行分析，不受圖像在拍攝過程中帶來的外來干擾，例如圖像由于反光造成的高亮（如圖1所示），圖片的攝取中包含擴(kuò)陰器等的影響。同時(shí)，也為了使圖像的數(shù)據(jù)庫(kù)中，能保留一些較為典型的圖片的病理部分以供圖像存儲(chǔ)與臨床教學(xué)之用。在與臨床醫(yī)生進(jìn)行了長(zhǎng)時(shí)間的溝通之后，進(jìn)一步設(shè)計(jì)了截取圖像并存儲(chǔ)的功能——通過鼠標(biāo)滑動(dòng)，任意截取局部圖像來保存。

圖1 陰道鏡圖像示例Fig.1 Typical colposcopic image example

如果選取的結(jié)果不理想，可以直接重新選定；如果對(duì)于選定的結(jié)果感到滿意，則可以根據(jù)提示，對(duì)選定的圖片進(jìn)行保存。對(duì)于局部圖像的記錄保存，仍將附有病人姓名、級(jí)別和病歷描述等資料，以供查詢。

2.3 登錄系統(tǒng)與權(quán)限設(shè)置

基于保護(hù)病人隱私的原則，在數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成時(shí)，考慮了數(shù)據(jù)庫(kù)的不同的權(quán)限設(shè)置。設(shè)計(jì)方案為要求所有用戶在使用前必須登錄，在登錄時(shí)根據(jù)用戶提供的信息，分配以不同的權(quán)限，最大程度的保護(hù)了系統(tǒng)的安全（如表1所示）。

表1 醫(yī)生與普通病人權(quán)限設(shè)置異同表Tab.1 Different operation rights of doctor and patient

系統(tǒng)內(nèi)部共設(shè)有兩種權(quán)限：醫(yī)生有執(zhí)行系統(tǒng)內(nèi)任何操作的權(quán)限，如插入數(shù)據(jù)、瀏覽所有病人的所有病例、修改或刪除數(shù)據(jù)和新建賬號(hào)等；病人僅限于瀏覽自己的病例。

3 基于內(nèi)容圖像檢索應(yīng)用

3.1 特征與顏色空間的選擇

通常圖像檢索時(shí)，可供選擇的特征有顏色、紋理及形狀特征。在陰道鏡圖像中，具有重要病理意義的白斑組織并沒有典型的紋理及形狀特征（如圖1所示），因此選用了顏色特征作為檢索的主要依據(jù)。

HSV 顏色空間較RGB顏色空間，更符合人們對(duì)顏色的心理感知，適合用來對(duì)圖像進(jìn)行處理。因此，將圖片由RGB顏色空間投影至HSV顏色空間，從而利于對(duì)陰道鏡圖片進(jìn)行進(jìn)一步分析處理工作。

3.2 改進(jìn)的量化算法

在一般的顏色量化方法中，對(duì)不同的顏色通道的量化是均勻的。實(shí)際上，不同的顏色通道對(duì)最終顏色心理感知的貢獻(xiàn)不同，因此均勻量化不是一個(gè)好的量化機(jī)制。正確的算法應(yīng)該在對(duì)人眼區(qū)分度貢獻(xiàn)較大的顏色區(qū)間給以更為細(xì)致的量化空間，而在人眼感覺不敏銳的顏色區(qū)間給以較少的關(guān)注（如圖2所示）?；谌祟悓?duì)顏色的感知特性，Zhang 對(duì)HSV 顏色空間進(jìn)行了分析[7]。利用Zhang獲得的結(jié)論，圖像將得到一個(gè)36欄的直方圖，這樣的量化算法比均勻量化[8]有更好的性能。

圖2 H平面量化轉(zhuǎn)換圖Fig.2 Value-changing chart of H in HSV color space

3.3 直方圖生成算法與改進(jìn)

按照常規(guī)的直方圖統(tǒng)計(jì)算法，是統(tǒng)計(jì)落到每個(gè)量化區(qū)間內(nèi)的像素點(diǎn)的數(shù)目。但是，這樣會(huì)導(dǎo)致在量化區(qū)間交界面附近的原本相似的顏色被分配到不同的區(qū)間，統(tǒng)計(jì)的結(jié)果導(dǎo)致相似的圖片可能會(huì)產(chǎn)生很大的差別，尤其是在噪聲等干擾信息較大時(shí)。

如果在直方圖生成時(shí)，就考慮到不同顏色之間的相似性，特別是相鄰量化區(qū)間的顏色的相似性，則產(chǎn)生了一種改進(jìn)的直方圖生成算法[9]。這種算法在生成直方圖的時(shí)候，需要考慮和該區(qū)間之間相似性的區(qū)間稱為該區(qū)間的相鄰區(qū)間。本文采用的相鄰區(qū)間定義為：

(1) 對(duì)于黑色(b=0)或白色(b=7)區(qū)域，無相鄰區(qū)間；

(2) 對(duì)于灰色區(qū)域（0＜b＜7），相鄰區(qū)間為與其相鄰（b±1）的兩個(gè)灰色區(qū)間，b=1 和b=6 對(duì)應(yīng)的區(qū)間只有一個(gè)相鄰區(qū)間；

(3) 對(duì)于彩色區(qū)域（7＜b＜36），相鄰區(qū)間為在HSV空間中與之相鄰的4 個(gè)彩色區(qū)間。

其算法的具體流程如下：

(1) 遍歷所有像素點(diǎn)，遍歷完成執(zhí)行（6）；否則對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)P，執(zhí)行（2）至（5）；

(2) 得到像素點(diǎn)P 所在的量化區(qū)間b；

(3) 如果b=0 或b=7，直方圖中對(duì)應(yīng)分量加1，結(jié)束本次循環(huán)，執(zhí)行（1），處理下一像素點(diǎn)；否則，執(zhí)行（4）；

(4) 給直方圖中的對(duì)應(yīng)分量加（1-X）；（X是0到1之間的任一個(gè)數(shù)）

(5) 計(jì)算象素點(diǎn)P 和區(qū)間b、區(qū)間b 相鄰區(qū)間的中心點(diǎn)的距離，按照和距離成反比的原則，將剩下的X 分配到直方圖的對(duì)應(yīng)分量上去，然后執(zhí)行（1），處理下一像素點(diǎn)；

(6) 對(duì)得到的直方圖進(jìn)行歸一化操作。

由以上可知，當(dāng)X取0時(shí)，該算法即為經(jīng)典的直方圖生成算法；而當(dāng)X取1時(shí)，該算法便是改進(jìn)后算法的極端情況。

3.4 測(cè)試結(jié)果

測(cè)試的樣本來自臨床的134幅真實(shí)陰道鏡圖片。該樣本已經(jīng)經(jīng)過專業(yè)醫(yī)師的診斷，分為異常與正常兩大類，其中異常圖片94張，正常圖片40張。

測(cè)試方法是，根據(jù)3.1-3.3節(jié)的算法，將這134張圖片與示例圖片的相似度按由高到低排列。預(yù)期的結(jié)果是，與示例圖片同樣含有白斑的異常圖片，因相似度較高，將排在靠前的位置，而不含白斑組織的正常圖片排在靠后的位置。測(cè)試選用了異常圖片中的一張作為示例圖片（如圖3（左）所示），該圖片白斑明顯，面積較大，且無出血癥狀，故十分適合用顏色特征算法來將正常與異常的圖片區(qū)分開來。圖3（右）與示例圖片是同一天對(duì)同一個(gè)患者進(jìn)行拍攝的，故以此作為測(cè)試的手段。

本文采用了經(jīng)典圖像相似度的度量方法——直方圖相交法，來度量示例圖片與數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)陰道鏡圖片的相似程度[10]。當(dāng)X在0到1之間變化時(shí)，將134幅測(cè)試圖片與示例圖片的相似度按照由高到低排列，(圖3(右))一直處于與示例圖片(圖3(左))相似程度的第一位，與我們先前預(yù)計(jì)的結(jié)果十分一致。具體的相似度值見表2。

圖3 左圖為測(cè)試用示例圖片；右圖為與示例圖像極為相似的陰道鏡圖像Fig.3 The example for testing (left); the most similar image to the example (right)

圖4 測(cè)試圖庫(kù)中與示例圖片相似度最高的四幅圖像（X=1）Fig.4 Four images with highest similarity to the example in the database（X=1）

表2 圖3（右）與示例圖片圖3（左）相似度隨X值變化表Tab.2 Similarity changing with different value of X in the test (shown in Fig. 3)

圖4顯示的是當(dāng)X=1 時(shí)，測(cè)試圖庫(kù)中與示例圖片相似度最高的前四幅圖片。通過觀察可知，該四幅圖片白斑區(qū)域面積較大，屬于陰道鏡圖像檢查異常明顯的圖像。

進(jìn)一步分析測(cè)試結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)X=0，即該算法退化成為經(jīng)典的直方圖生成算法時(shí)，相似度位于前30的測(cè)試圖片中，有26幅異常圖片，4幅正常圖片，準(zhǔn)確率為87%；當(dāng)X=1時(shí)，即該算法成為改進(jìn)的直方圖生成算法的極端情況時(shí)，相似度位于前30的測(cè)試圖片中，有28幅異常圖片，2幅正常圖片，準(zhǔn)確率為93%。由此可見，利用顏色這一特征進(jìn)行陰道鏡圖像的檢索是可行的，對(duì)于異常陰道鏡圖像的自動(dòng)篩查具有積極意義。

4 結(jié)論與展望

陰道鏡最主要的臨床應(yīng)用價(jià)值是可進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)和評(píng)價(jià)異常細(xì)胞。在陰道鏡指示下定點(diǎn)活檢，活檢的陽性率提高，可明顯提高宮頸癌的早期診斷率。有文獻(xiàn)報(bào)道，宮頸四點(diǎn)常規(guī)活檢正確率僅50%，而鏡下活檢診斷正確率為88.3%[11]。陰道鏡檢查結(jié)合定點(diǎn)活檢病理診斷，明顯提高了CIN診斷率。CIN具有可逆性及進(jìn)展性，積極治療CIN可有效降低宮頸癌的發(fā)病率[12]。

本文所提到的數(shù)據(jù)庫(kù)完成之后，已經(jīng)初步應(yīng)用于臨床陰道鏡圖像的收集整理工作中，為陰道鏡圖像自動(dòng)分析輔助診斷積累原始信息。在一段時(shí)間的使用之后，其初步的使用結(jié)果是令人滿意的，醫(yī)生可以較為靈活地使用圖像數(shù)據(jù)庫(kù)的各種不同操作，該數(shù)據(jù)庫(kù)現(xiàn)已有約300多條不同病人的病例信息。隨著網(wǎng)絡(luò)科技的迅猛發(fā)展，未來可將這個(gè)陰道鏡數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)共享功能，使陰道鏡圖像數(shù)據(jù)庫(kù)支持在線的查詢或會(huì)診，為移動(dòng)數(shù)字醫(yī)院的建立提供原始資料。

針對(duì)時(shí)下研究熱點(diǎn)的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)（CBIR）和算法，分析了陰道鏡圖像的顏色特征與量化特點(diǎn)，對(duì)現(xiàn)有的量化方法與經(jīng)典直方圖獲取算法作了相應(yīng)的改進(jìn)，為陰道鏡圖像數(shù)據(jù)庫(kù)基于內(nèi)容的檢索實(shí)現(xiàn)做出了初步的嘗試，并獲得了較為良好的效果。當(dāng)收集的圖像數(shù)據(jù)等達(dá)到一定的數(shù)量后，將進(jìn)一步嘗試開發(fā)臨床上可自動(dòng)輔助醫(yī)生進(jìn)行陰道鏡圖像的白斑識(shí)別，以及確定是否需要活檢或HPV感染測(cè)試的篩查系統(tǒng)。

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無創(chuàng)冠狀動(dòng)脈CTA替代心臟導(dǎo)管檢查

無創(chuàng)冠狀動(dòng)脈計(jì)算機(jī)斷層血管造影（CTA）是一種具有成本低、無創(chuàng)的檢查方法，可以用來替代心導(dǎo)管檢查，適于那些冠狀動(dòng)脈疾?。–AD ）率低于50%者。

冠狀動(dòng)脈疾病(CAD)是比較常見的一種心臟疾病，如果患有CAD，即心臟冠狀動(dòng)脈正在發(fā)生狹窄或阻塞，心臟可能就得不到足夠的血流供給，可能會(huì)發(fā)生心臟病。 病人如果心腔內(nèi)壓成陽性，但沒有與心臟病有關(guān)的癥狀，或者有非典型胸痛，將需要進(jìn)行心導(dǎo)管檢查時(shí)可用冠狀動(dòng)脈CTA來替代心導(dǎo)管檢查。由于其無創(chuàng)成像檢查，成本低，可以用篩選分流病人。

冠狀動(dòng)脈CTA是一個(gè)較便宜的替代心臟導(dǎo)管的檢測(cè)方法。冠狀動(dòng)脈CTA的結(jié)果更有可能避免心導(dǎo)管檢查，從而降低了成本和有效輻射劑量。 冠狀動(dòng)脈CTA檢查假陰性率為2.5%，輻射暴露平均為1 mSv - 2 mSv。

（本刊訊）

磁導(dǎo)航膠囊內(nèi)窺鏡胃檢查系統(tǒng)

德國(guó)西門子醫(yī)療和日本奧林巴斯醫(yī)療合作研制成功磁導(dǎo)航膠囊內(nèi)窺鏡（MGCE）胃內(nèi)檢查系統(tǒng)，包括膠囊內(nèi)鏡、磁鐵導(dǎo)航系統(tǒng)、圖像處理和信息導(dǎo)航系統(tǒng)。檢查時(shí)讓病人吞下一個(gè)膠囊型內(nèi)窺鏡并通過磁導(dǎo)航完成胃部檢查，檢查時(shí)病人的胃將充滿水，為膠囊內(nèi)窺鏡的檢查擴(kuò)充視野，以進(jìn)行舒適導(dǎo)航。

醫(yī)生通過一個(gè)操縱桿控制膠囊內(nèi)窺鏡對(duì)感興趣的領(lǐng)域進(jìn)行高清晰度成像，并允許膠囊內(nèi)窺鏡傾斜和旋轉(zhuǎn)，以及橫向和縱向的定位。指導(dǎo)磁鐵會(huì)隨時(shí)間產(chǎn)生變化磁場(chǎng)，從而能夠引導(dǎo)膠囊根據(jù)需要做出改變。

膠囊內(nèi)視鏡大約31毫米長(zhǎng)，直徑11毫米，攝像系統(tǒng)安裝在艙的兩端允許觀察胃的內(nèi)部。實(shí)時(shí)觀測(cè)將可能通過在線傳送給圖像處理系統(tǒng)，并通過磁導(dǎo)航對(duì)膠囊內(nèi)視鏡位置進(jìn)行指導(dǎo)。

磁導(dǎo)膠囊內(nèi)窺鏡為病人提供了更舒適快捷的檢查，將是對(duì)現(xiàn)有內(nèi)鏡檢查方法的一個(gè)極好的補(bǔ)充，膠囊內(nèi)窺鏡具有美好前景。

（本刊訊）

Colposcopy Image Database Design and Application of Retrieval Algorithm

【W(wǎng)riters】Zhu Ying, Tang Nan, Zhao Jun＊

Department of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, 200240

Due to the insuf fi ciency in colposcopy image database collection in china, a novel image database is developed and it will be the basis of a computer-aided-diagnosis system for colposcopy. An improved search algorithm of color is designed based on the current content-based image retrieval algorithms for the characteristics of colposcopy images. This algorithm is authenticated by more than one hundred of clinical pictures with primary satisfactory result.

uterine cervical cancer, colposcopy image database, retrieval algorithm

R319, TP392

A dio:10.3696/J.issn.1671-7104.2010.03.002

1671-7104(2010)03-0160-04

2010-02-05

上海交通大學(xué)醫(yī)工(理)交叉研究基金 YG2007MS05

趙俊，E-mail: junzhao@sjtu.edu.cn