李 濤，李怡勇，米永巍，丁明躍，張 冀

甲狀腺結(jié)節(jié)鈣化特征的自動提取方法研究

李 濤，李怡勇，米永巍，丁明躍，張 冀

目的：提出一種甲狀腺結(jié)節(jié)鈣化特征的自動提取方法，從而提高應(yīng)用鈣化特征對甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行鑒別診斷的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性。方法：首先采用基于GVF Snake模型的分割算法和鈣化灶的圖像識別算法完成甲狀腺結(jié)節(jié)鈣化特征的自動提取。然后，在對30例甲狀腺結(jié)節(jié)的回顧性研究中，通過受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）分析評估所提取的鈣化指數(shù)（calcification index，CI）對甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷價(jià)值。結(jié)果：提取的鈣化指數(shù)在良、惡性結(jié)節(jié)分類中具有一定的準(zhǔn)確性（ROC曲線下面積為0.720）。以約登指數(shù)最大的分界點(diǎn)作為最佳的診斷界限點(diǎn)，準(zhǔn)確性可達(dá)80%。結(jié)論：該方法能有效地提取甲狀腺結(jié)節(jié)的鈣化特征，所提取的鈣化指數(shù)對甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的超聲臨床診斷具有一定的輔助作用。

甲狀腺結(jié)節(jié)；鈣化特征；自動提取；超聲圖像

0 引言

流行病學(xué)研究顯示，甲狀腺結(jié)節(jié)的臨床發(fā)病率高，超聲檢查可發(fā)現(xiàn)40%～50%的人具有甲狀腺結(jié)節(jié)，其中甲狀腺癌占5%～15%[1-2]。目前，超聲檢查已成為甲狀腺結(jié)節(jié)性疾病篩查的首選方式[3-4]。在超聲圖像中，鈣化是一種常見的現(xiàn)象，有多種模式，如環(huán)形或弧狀鈣化、粗鈣化和微鈣化等。過往研究中，對鈣化特征定性的討論較多，結(jié)果表明任何類型的鈣化都有惡性的可能[5]。但某些微鈣化特征由于鈣化灶小因而十分容易被醫(yī)師忽略，嚴(yán)重影響診斷的準(zhǔn)確性，且采用定性的方式依賴醫(yī)師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，診斷的可重復(fù)性和一致性不高。因此，本論文提出一種甲狀腺結(jié)節(jié)鈣化特征的自動提取方法，從而提高應(yīng)用鈣化特征對甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行鑒別診斷的可重復(fù)性和準(zhǔn)確性，也為甲狀腺結(jié)節(jié)超聲輔助診斷技術(shù)提供基礎(chǔ)。

1 甲狀腺結(jié)節(jié)區(qū)域的分割定位

基于形變模型的分割方法是過去幾十年間一種經(jīng)典的圖像分割方法，已廣泛應(yīng)用于各種圖像分割。傳統(tǒng)的Snake模型[6]和GVF Snake模型[7]是參數(shù)活動輪廓模型的代表，其原理為：首先定義參數(shù)曲線的能量函數(shù)，然后通過顯示的最小化能量函數(shù)來移動曲線完成分割。

GVF Snake模型是針對傳統(tǒng)Snake模型不足而改進(jìn)的一種主動輪廓模型。傳統(tǒng)的Snake模型采用梯度場作為外部能量，會在均一區(qū)域失去演化推動力，同時(shí)，易受圖片高噪聲點(diǎn)的錯(cuò)誤引導(dǎo)，也存在無法進(jìn)入凹陷區(qū)域的問題?；诖耍琗u等[7]運(yùn)用擴(kuò)散原理，采用梯度向量流來作為外部能量項(xiàng)，從而提出了一種新的外力場Snake模型。

GVF Snake模型中設(shè)定灰度圖像（Ix，y）的邊緣映射為（fx，y）=-Ee（xtx，y）。

V（x，y）=[u（x，y），v（x，y）]為向量場，可由式（1）的泛函極值得到。

式（1）中，μ為噪聲因子，（x，y）為像素點(diǎn)的坐標(biāo)。該最小化過程會計(jì)算出一個(gè)逐漸聚合到目標(biāo)邊緣并緩慢變化的外力場。因此，GVF snake模型解決了許多初始化問題，擴(kuò)大了模型的搜索范圍，降低了對初始輪廓的敏感，可以隨意地將輪廓初始化在目標(biāo)內(nèi)、外或與目標(biāo)交叉，同時(shí)，也能較好地解決凹陷部分的邊界問題。

GVF Snake模型是一種高層信息的有效的目標(biāo)輪廓提取方法，它可以得到一條完整的曲線，在醫(yī)學(xué)超聲圖像中得到廣泛的應(yīng)用，并取得不錯(cuò)的效果。因此，本論文采用基于GVF Snake主動輪廓模型對甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割，其步驟為：首先由人工采用六點(diǎn)法定出貼近目標(biāo)輪廓的初始輪廓，然后采用GVF Snake模型的算法進(jìn)行曲線演化，最后判斷演化方程是否達(dá)到收斂或最大迭代次數(shù)，如果是則停止，否則繼續(xù)進(jìn)行演化。甲狀腺結(jié)節(jié)超聲圖像的分割結(jié)果如圖1所示。

圖1 甲狀腺結(jié)節(jié)分割結(jié)果

2 甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)鈣化特征的提取

本論文采用Chen等[8]提出的鈣化指數(shù)（calcification index，CI）計(jì)算方法對甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)的鈣化水平進(jìn)行定量表征。該方法中鈣化灶的圖像識別算法如下：

首先為了去除結(jié)節(jié)中的囊性區(qū)域，先定義一個(gè)囊性指示函數(shù)Cij，表達(dá)式見式（2）：

其中，Gij為圖像像素點(diǎn)（i，j）的灰度值，L為決定該點(diǎn)是否為囊性組織的一個(gè)門限值，其取值由式（3）決定：

式（3）中，Gmin為結(jié)節(jié)內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度的最小值。式（4）中，Iij為是否在結(jié)節(jié)內(nèi)的指示函數(shù)，μnod為結(jié)節(jié)內(nèi)像素點(diǎn)的均值。

式（6）中，Rnod代表結(jié)節(jié)內(nèi)區(qū)域，即采用GVF Snake模型分割出的區(qū)域，l為結(jié)節(jié)內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度值方差σnod的倍數(shù)因子。按式（6）定義，Cij等于0表征囊性區(qū)域。由于鈣化點(diǎn)一般在結(jié)節(jié)內(nèi)的高亮區(qū)域，因此提出用另一個(gè)指示函數(shù)Uij來表示鈣化點(diǎn)搜索區(qū)域，表達(dá)式如式（7）：

因此，高回聲聚焦點(diǎn)即可能的鈣化點(diǎn)就可以在Uij內(nèi)搜索，使用Yij指示函數(shù)來判斷：

這里門限K由如式（9）計(jì)算：

式（9）中，μc為鈣化點(diǎn)搜索區(qū)域的像素點(diǎn)的均值，σc為鈣化點(diǎn)搜索區(qū)域的像素點(diǎn)的方差，k為方差的倍數(shù)因子。

最后，可采用式（12）計(jì)算得到鈣化指數(shù)（calcification index，CI）：

3 實(shí)驗(yàn)

本研究選取從2012年12月到2013年4月來院進(jìn)行甲狀腺結(jié)節(jié)手術(shù)切除的30例病例，其中良、惡性結(jié)節(jié)各15例。采用ACUSON S2000型彩色多普勒超聲診斷儀，配以9L4高頻探頭進(jìn)行檢查。檢查時(shí)，囑患者仰臥位，后仰頭部，充分暴露頸部，控制呼吸。調(diào)節(jié)儀器使二維超聲圖像處于最佳狀態(tài)，然后進(jìn)行甲狀腺檢查，獲取的結(jié)節(jié)圖像存入硬盤記錄。

甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)鈣化指數(shù)的受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）曲線如圖3所示。通過計(jì)算，曲線下面積為0.720，約登指數(shù)最大（0.600）時(shí)的診斷分界點(diǎn)的CI值為0.008 9；以CI≥0.008 9來診斷甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的敏感性、特異性和準(zhǔn)確性均為80.0%。

4 結(jié)論

鈣化是甲狀腺結(jié)節(jié)的常見特征，在良、惡性結(jié)節(jié)中均可出現(xiàn)。本論文量化提取的鈣化指數(shù)在甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷中獲得較為理想的分類效果，其敏感性和特異性均高達(dá)80%，比Rago等[9]采用醫(yī)師定性判讀鈣化特征的效果好。Rago等通過對104個(gè)甲狀腺結(jié)節(jié)進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)表明，鈣化在甲狀腺惡性結(jié)節(jié)診斷中的敏感性和特異性分別為54.0%和75.6%。此外，實(shí)驗(yàn)中還發(fā)現(xiàn)良性結(jié)節(jié)的鈣化指數(shù)呈啞鈴型分布，要么高，要么低（即表現(xiàn)為無鈣化或粗鈣化特征）。惡性結(jié)節(jié)的鈣化指數(shù)則相對較高（即微鈣化的特征）。該現(xiàn)象表明良、惡性結(jié)節(jié)的鈣化指數(shù)分布具有非線性的特點(diǎn)，該特點(diǎn)也可能是導(dǎo)致線性ROC曲線分析中曲線下面積不高的原因之一。今后可進(jìn)一步采用一些非線性的分類方法挖掘鈣化指數(shù)在甲狀腺結(jié)節(jié)良、惡性鑒別診斷中的潛在價(jià)值。

圖2 甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)鈣化指數(shù)的ROC曲線

總之，在甲狀腺結(jié)節(jié)的超聲篩查中，鈣化特征是診斷甲狀腺癌的一個(gè)特異性指標(biāo)[10]。本文用自動提取的鈣化指數(shù)來判別甲狀腺結(jié)節(jié)的良、惡性，取得了較為理想的結(jié)果，有助于幫助臨床醫(yī)生更好地進(jìn)行甲狀腺癌的術(shù)前診斷，也為實(shí)現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)超聲輔助診斷技術(shù)提供了基礎(chǔ)。

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（收稿：2015-06-14 修回：2015-09-15）

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（本刊編輯部）

Automatic feature extraction algorithm for thyroid nodules calcification

LI Tao1,2,LI Yi-yong2,MI Yong-wei2,DING Ming-yue1,ZHANG Ji2
（1.School of Life Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074,China;2.Department of Medical Engineering,Wuhan General Hospital of Guangzhou Military Area Command,Wuhan 430070,China）

Objective To propose a kind of thyriod nodule calcification feature automatic extraction method so as to improve the repeatability and accuracy when using calcification feature to differentiate thyroid nodules.Methods The automatic extraction algorithm of the calcification feature of thyroid nodules was fulfilled based on GVF snake model segmentation and image recognition method of calcifications.Then,in a retrospective study of 30 cases of thyroid nodules,the value of extracted calcification index (CI)in the differential diagnosis of thyroid nodules was evaluated by ROC analysis. Results The CI obtained certain accuracy for differentiating between malignant and benign thyroid nodules,with the area under ROC curve being 0.720.For the diagnostic cut-off point whose Youden index was maximum,the accuracy was 80%.Conclusion The proposed method can effectively extract the calcification feature of thyroid nodules,and the extracted CI can be an auxiliary tool when using ultrasound image to discriminate malignant thyroid nodules from benign ones.[Chinese Medical Equipment Journal，2015，36（12）：28-30]

thyroid nodule;calcification feature;automatic extraction;ultrasound image

R318；R445.1

A

1003-8868（2015）12-0028-03

10.7687/J.ISSN1003-8868.2015.12.028

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（81401474）

李 濤（1986—），男，博士，主管技師，主要從事醫(yī)學(xué)圖像處理及醫(yī)療設(shè)備的研制、維護(hù)和管理方面的工作。

430074武漢，華中科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院（李 濤，丁明躍）；430074武漢，廣州軍區(qū)武漢總醫(yī)院醫(yī)學(xué)工程科（李怡勇，米永巍，張 冀）

丁明躍，E-mail：342838630@qq.com