符 堯，王俊峰，高 琳，姬郁林，張菊英

（1.四川大學(xué) 計算機學(xué)院，四川 成都610065；2.西南科技大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川 綿陽621010；3.四川大學(xué) 華西醫(yī)院，四川 成都610041；4.四川大學(xué) 華西公共衛(wèi)生學(xué)院，四川 成都610041）

0 引 言

在當(dāng)前的肺結(jié)核診斷方式中，價格低廉且輻射量小的數(shù)字X 光照片 （digital radiography，DR）廣泛應(yīng)用于臨床診斷，特別是大規(guī)模的體檢篩查。但在醫(yī)師的實際診斷過程中，由于肋骨、胸膜等重疊組織以及閱片醫(yī)師的個人閱歷等問題，存在的漏檢、誤判、效率低等問題［1］。針對該問題，Steven Schalekamp等［2］研發(fā)了肺結(jié)核計算機輔助系統(tǒng) （CAD）輔助診斷。研究結(jié)果表明，使用該方案可以減小誤診率，同時提高閱片醫(yī)師的工作效率。

當(dāng)前，Yu等［3］通過對整張DR 片的分析，判斷該DR片是否為異常DR 片，給醫(yī)師提供診斷支持，但該方法對病變不明顯的DR 片效果較差，且在實際診斷中，無法檢測出病變區(qū)域，給醫(yī)師提供直觀的診斷參考；而通用的病變區(qū)域檢測方法［4］，存在漏檢率低、準(zhǔn)確度低等問題。因此，本文提出一種基于SURF 算子的肺結(jié)核病變區(qū)域檢測方法，采用SURF算子檢測出疑似病變區(qū)域，根據(jù)疑似病變區(qū)域的特征，使用SVM 判斷病變區(qū)域，檢測出肺結(jié)核病變區(qū)域。

1 相關(guān)研究

Tao Xu等的文獻中指出了肺結(jié)核病變區(qū)域檢測的通用框架［4］。首先輸入DR 片，并對其做預(yù)處理。其次使用模式識別等方法，檢測出疑似病變區(qū)域。再次提取疑似病變區(qū)域的特征，如形狀特征、紋理特征、密度特征等。最后使用分類器判斷候選病變區(qū)域是否為病變區(qū)域。

通用肺結(jié)核DR CAD 系統(tǒng)流程，如圖1所示。

圖1 通用肺結(jié)核DR CAD 系統(tǒng)流程

在該框架的基礎(chǔ)上，Rui Shen等［5］提出了一種混合的基于先驗引導(dǎo) （hybrid knowledge－guided，HKG）的肺結(jié)核診斷框架。使用基于自適應(yīng)閾值均值漂移聚類 （mean－shift clustering）來檢測候選區(qū)域，然后分割出候選區(qū)域中的重要部分，并提取梯度方向變化系數(shù) （gradient inverse coefficient of variation，GICOV），最后使用貝葉斯分類器判斷候選區(qū)域是否為異常區(qū)域。然而該方法有一些局限，首先，當(dāng)病變區(qū)域過小時，均值漂移聚類效果較差，且其參數(shù)難以確定；其次，當(dāng)病變區(qū)域邊緣模糊時，GICOV 特征辨識度低。Tao Xu等［4］則提出了基于高斯模板匹配 （Gaussian－model－based template matching，GTM）檢測候選區(qū)域的方法，基于他們的空洞模板，該方法在空洞檢測上效果較好，但肺結(jié)核的影像學(xué)表現(xiàn)除了空洞，還有鈣化、節(jié)點、斑片等多種形式，故該方法局限性較大。

為了克服以上困難，本文提出了一種基于SURF 算子的肺結(jié)核病變區(qū)域檢測方法，流程如圖2 所示。在DR 片預(yù)處理的基礎(chǔ)上，首先分割肺實質(zhì)區(qū)域；其次在肺實質(zhì)圖像上使用SURF算子檢測圖像特征點，并剔除部分冗余特征點，結(jié)合尺度信息得到疑似病變區(qū)域；接著提取疑似病變區(qū)域的紋理、灰度值統(tǒng)計等特征；最后使用SVM 分類器，判斷疑似病變區(qū)域是否為病變區(qū)域，給醫(yī)師提供診斷支持。實驗結(jié)果表明，本文的方法可以獲得較低的漏檢率及較高的準(zhǔn)確度。

圖2 本文提出的肺結(jié)核DR 片病變區(qū)域檢測流程

2 肺結(jié)核病變區(qū)域檢測方法

2.1 預(yù)處理

本文使用的300張實驗DR 片來源于參加十二五國家重大科技專項的24個醫(yī)院，由于實際拍攝的環(huán)境、拍攝方式的差異，在檢測疑似病變區(qū)域前，需要對DR 片進行預(yù)處理。本文使用直方圖均衡化加強DR 片的對比度以及高斯濾波去除高斯噪聲。

2.2 肺實質(zhì)分割

由于醫(yī)學(xué)圖像，特別是肺部DR 片中組織重疊、邊界模糊，因此，包含人工判斷的交互式分割才能得到最理想的分割效果。微軟研究院提出的GrabCut［6］算法，是對圖割 （graph cut）的優(yōu)化，在交互式分割中有分割精確度高、交互式、運行速度快等優(yōu)點，故本文使用的是基于Grab－Cut的交互式分割方法。分割效果如圖3 所示，其中圖3（a）為原始肺部DR 片圖像，圖3 （b）為本文方法分割后的DR 片圖像。

2.3 獲取疑似病變區(qū)域

在得到肺實質(zhì)區(qū)域之后，我們將在肺實質(zhì)上檢測疑似病變區(qū)域，本部分由檢測疑似病變區(qū)域及篩查疑似病變區(qū)域組成。

2.3.1 檢測疑似病變區(qū)域

圖3 肺部分割結(jié)果

加速穩(wěn)健特征 （speeded up robust features，SURF）［7］是 尺 度 不 變 特 征 轉(zhuǎn) 換 （scale－invariant feature transform，SIFT）的改進，以能夠快速地檢測出大量的特征點，在圖像匹配中得到了廣泛的應(yīng)用。此外，由于SURF 算子的局部極值點特性，可以檢測到絕大多數(shù)病變點。因此，我們在肺實質(zhì)圖像上使用SURF 算子檢測局部最值點，得到候選的特征點，再結(jié)合SURF 的尺度信息，得到疑似病變區(qū)域。

2.3.2 篩查疑似病變區(qū)域

又由于SURF算子檢測所有局部最值點的特性，2.3.1中得到的檢測結(jié)果中有大量冗余疑似病變區(qū)域，部分如圖4所示，為了剔除假陽性區(qū)域，抑制假陽性率，在此先對疑似病變區(qū)域進行初步篩查。根據(jù)分析，冗余特征區(qū)域主要有邊緣區(qū)域、重疊區(qū)域以及其它區(qū)域。

圖4 冗余疑似病變區(qū)域

（1）邊緣區(qū)域：邊緣區(qū)域因與肺實質(zhì)外部相交，故能被SURF算子檢測出，如圖4 （a）所示。根據(jù)肺實質(zhì)分割后的圖像中，肺實質(zhì)區(qū)域外像素值為零的特性，本文提出一種快速的邊緣區(qū)域檢測法。

首先，根據(jù)特征點坐標(biāo)和尺度，提取疑似候選區(qū)域為感興趣區(qū)域 （region of interest，ROI），然后以ROI中心點為原點，尺度半徑為半徑，構(gòu)建特征圓。從圓心出發(fā)，以30°為夾角旋轉(zhuǎn)半徑，得到6條直徑線，統(tǒng)計6條直徑線上像素值為0的點。定義邊界率 （boundary ratio，BR）

式中：N——6條直徑線上像素值為0的點的數(shù)量，Λ——6條直徑線上像素點的總數(shù)量。當(dāng)BR＞10%時，該疑似病變區(qū)域為邊界點。

（2）重疊區(qū)域：由于同一區(qū)域可能有不同尺度，故存在重疊的疑似病變區(qū)域，如圖4 （b）所示。本文提出了基于重疊率 （overlapping ratio，OLR）的篩選法。定義如下

式中：S0——重疊部分面積，S——候選區(qū)域面積。本文實驗中，若OLR＞40%，則判定為嚴(yán)重重疊，并去除該區(qū)域。

（3）其它區(qū)域：根據(jù)肺結(jié)核病專家的指導(dǎo)以及參考手冊［8］，肺結(jié)核的主要病變特征如結(jié)節(jié)、鈣化、片團、斑片等，相比于非病變區(qū)域，其密度有著顯著的變化，根據(jù)此指南，我們可以篩除部分非結(jié)核病變區(qū)域，典型如圖4 （c）所示，該特征區(qū)域內(nèi)灰度值基本一致。因此，實驗過程中，我們使用局部密度法與高斯拉普拉斯算子 （Laplace of Gaussian，LoG）邊緣檢測聯(lián)合判斷。

1）設(shè)疑似病變區(qū)域的半徑為R，則分別計算同圓心，半徑為R、R／2、2R 的3個區(qū)域的灰度均值，得到灰度均值為m1、m2、m3，有公式

式中：δ——密度差異因子。

2）在疑似病變區(qū)域內(nèi)，使用LoG 算子檢測邊緣。

若滿足條件1）且2）中無邊緣線，則為非病變區(qū)域。

2.4 特征提取

參考Stefan Jaeger等［9］的研究指南，本文選取以下4組特征，分別實驗單個特征、多特征融合的分類效果，以確定最適合本文方法的分類特征。

（1）SURF特征：通過在特征點周圍取一個方框，然后把該方框劃分為16個子區(qū)域每個子區(qū)域統(tǒng)計25個像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征。特征向量的維度為64。

（2）“詞袋”（bag of words，BoW）特征：BoW 源于自然語言處理，后在計算機視覺中得到了應(yīng)用。本文首先提取所有SURF 特征，以k 為1000 使用k 均值聚類，得到1000個單詞 （即語義字典），最后，對具體的特征點，把其歸到具體的詞里。特征向量的維度為1000。

（3）方向梯度直方圖特征 （HOG）：在特征點周圍劃分單元區(qū)域，計算單元區(qū)域內(nèi)的每個像素的方向梯度，并統(tǒng)計為的梯度直方圖，形成特征描述符。由于劃分尺寸不同，特征維度不同，本文取特征向量維度為900。

（4）統(tǒng)計特征 （statistical feature）：Tan JH 等［10］使用統(tǒng)計特征，在結(jié)核DR 片的篩查上獲得了成功，因此，實驗過程中，我們選用了均值、方差、熵3種統(tǒng)計特征

其中，d（i）為i的分布

其中，φ（i）是灰度值為i的數(shù)量，Λ 是感興趣區(qū)域 （ROI）內(nèi)像素點的總數(shù)量。

2.5 特征分類

本文選用支持向量機 （SVM）構(gòu)建分類器。SVM 是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類器，通過核函數(shù)變換，把原始向量映射到超平面之上，使原來線性不可分的向量，在超平面上線性可分［11］。SVM 的分類效果與構(gòu)造超平面的核函數(shù)與參數(shù)有直接關(guān)系。在實際使用中，選用哪種核函數(shù)，沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)［12］。本文選用以下4 種核函數(shù)作為比較，以確定最合適的核函數(shù)，相關(guān)參數(shù)則參考經(jīng)驗。其中核函數(shù)有：

線性核 （linear）

多項式核 （polynomial）

徑向基函數(shù) （RBF）核

Sigmoid核

而對SVM 分類效果影響最大的參數(shù)是懲罰系數(shù)c和核函數(shù)寬度g。為了得到最優(yōu)的c和g，本文使用k－折交叉驗證的方法尋找最優(yōu)參數(shù)［13］。k－折交叉驗證首先把完整的數(shù)據(jù)隨機分割成k 份，每份的大小相同，然后把其中的k－1份作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而剩下的作為測試數(shù)據(jù)，按照此方法訓(xùn)練測試分類k次，每次訓(xùn)練和分類過程中，使用網(wǎng)格尋優(yōu)算法，得到最優(yōu)的c和g。

3 實驗結(jié)果及分析

本文主要從疑似病變區(qū)域的選取情況以及分類結(jié)果兩方面評估本文所提的方法。作為比較，我們實現(xiàn)了Rui Shen等［5］提出 的HKG 方法。

3.1 數(shù)據(jù)采樣

本文實驗使用的數(shù)據(jù)集來源于十二五重大傳染病國家科技重大專項，該項目對30萬人進行健康篩查，其中有約20萬人拍攝了DR 胸片。該DR 胸片通過鄉(xiāng)鎮(zhèn)衛(wèi)生院放射科醫(yī)師、區(qū)縣CDC結(jié)核專家、四川大學(xué)華西醫(yī)院結(jié)核專家三級判斷，篩查出疑似活動性肺結(jié)核的DR 片，最后，四川大學(xué)華西醫(yī)院結(jié)核專家標(biāo)注肺結(jié)核病變區(qū)域。

我們挑選了300張活動性肺結(jié)核DR 片作為實驗材料。該批DR 胸片全為后前位 （PA 位）拍攝的，拍攝者為20～60歲之間的體檢者，DR 片的圖像格式為JPEG，位深度為8，尺寸不完全規(guī)則，在2000＊2000像素和2500＊2500像素之間，像素間的物理尺寸為0.14mm。

3.2 候選點選取結(jié)果

本 文 使 用Tao Xu 等［4］提 出 的 缺 失 率 （missing rate，MR）作為評判方式。其計算公式為

式中：M ——缺失的病變區(qū)域數(shù)量，∑——總的病變區(qū)域數(shù)量。由于直徑小于5 mm 的病變點細微不可見，故本文實驗過程中不考慮該病變點。

在肺實質(zhì)分割的基礎(chǔ)上，本文使用SURF 算子檢測特征點，結(jié)合尺度信息，得到疑似區(qū)域。再使用本文提出的疑似病變區(qū)域篩查法，剔除冗余區(qū)域。結(jié)果表明，每張DR片，本文所提篩查法剔除了約3800個冗余疑似區(qū)域，且剩余的200個疑似區(qū)域基本涵蓋了所有的病變區(qū)域。圖5為篩選前后的疑似區(qū)域?qū)Ρ?，其中圖5 （a）為篩選前的疑似區(qū)域分布情況，圖5 （b）為篩選后疑似區(qū)域分布情況。

圖5 疑似區(qū)域篩選結(jié)果

對Rui Shen等［5］提出的基于均值漂移聚類檢測法，我們得到如表1所示的疑似病變區(qū)域檢測對比結(jié)果。由表可知，相比于均值漂移聚類，本文方法的疑似病變區(qū)域的檢測缺失率 （MR）下降了約27%，且檢測出的數(shù)量遠遠高于均值漂移聚類。

表1 疑似病變區(qū)域檢測結(jié)果

圖6為本文檢測實例，顯然，本文的方法，對絕大多數(shù)區(qū)域都能檢出，而MSC在病變區(qū)域不明顯 （如組1）時，檢出效果較差。

3.3 分類結(jié)果

在最終分類前，首先要確定最合適的SVM 核函數(shù)及分類特征。

圖6 疑似病變區(qū)域檢測實例

首先，分別實驗單特征、融合特征在不同核函數(shù)下分類效果，以確定最合適的分類特征。如使用單個特征時，得到表2及圖7 是對單個特征分類效果測試結(jié)果，顯然，SURF特征分類效果較好。

表2 同核函數(shù)、不同特征分類結(jié)果

圖7 同核函數(shù)、不同特征分類結(jié)果ROC曲線

其次，選擇核函數(shù)時，分布使用4種不同的核函數(shù)構(gòu)建SVM 分類器，隨機挑選出10張作為測試數(shù)據(jù)，其余的用于訓(xùn)練分類器。如使用SURF 特征分類，得到如圖8所示的ROC曲線，以及表3的分類效果。顯然，對SURF特征，多項式核的SVM 分類效果略優(yōu)于RBF核的SVM，明顯優(yōu)于線性核和Sigmoid核的SVM。

表3 同特征、不同核函數(shù)分類結(jié)果

圖8 同特征，不同核函數(shù)的分類結(jié)果ROC曲線

按以上步驟以及k－折參數(shù)優(yōu)化，確定最終的分類特征、分類器及參數(shù)，即SURF 特征結(jié)合HOG 特征，核函數(shù)為多項式，主要參數(shù)c＝0.00087656，g＝22.6274。使用此方法，得到了如圖9所示的分類結(jié)果以及如圖10所示的檢測結(jié)果。作為對比，本文采用Rui Shen等［5］提出HKG 方法，使用均值漂移聚類得到候選點后，再提取GICOV 特征用于分類，得到如表4所示的分類結(jié)果，ROC曲線如圖8所示。顯然本文方法可以獲得較高的分類準(zhǔn)確度及AUC值。

圖9 本文方法與HKG 分類結(jié)果ROC曲線

圖10 本文方法檢測結(jié)果

表4 本文方法與HKG 分類結(jié)果對比

3.4 討 論

本文對方法中的主要兩部分，即疑似病變區(qū)域的選取以及病變區(qū)域的判斷做了詳細的測試及評估。顯然，基于SURF的疑似病變區(qū)域檢測具有較低的漏檢率以及較高的分類準(zhǔn)確率，明顯優(yōu)于Rui Shen等［5］的HKG 法。

由于SURF 算子檢測特征點的全面性，得到了表1所示的每張DR 片約200 的疑似病變區(qū)域，其中大量為非病變區(qū)域，即負樣本。即使通過分類器判斷，不可避免的會有非病變區(qū)域被判斷為病變區(qū)域，即負樣本被判斷為正樣本（FT）。考慮到實際輔助診斷時，高檢出率比低漏檢率更重要，即使有不少的FT 結(jié)果，診斷醫(yī)師也可以憑個人的經(jīng)驗進一步判斷，而輔助診斷系統(tǒng)也起到了 “提示”的輔助功能，而高漏檢率可能會錯過重要的病變區(qū)域。因此，本方法在的低漏檢率在輔助診斷過程中更具有實際意義，相比與其它方法也更有優(yōu)勢。

4 結(jié)束語

針對當(dāng)前肺結(jié)核DR 片病變區(qū)域檢測的研究較少，當(dāng)前方法的漏檢率較高，且通用性低等情況，本文提出一種基于SURF的肺結(jié)核DR 片病變區(qū)域檢測方法，并對該方法中系統(tǒng)框架的關(guān)鍵步驟進行了詳細分析和實驗研究，最后實現(xiàn)了肺結(jié)核DR 片病變區(qū)域檢測系統(tǒng)，得到了良好的效果，表明了本文所提方法的可行性。和已有的方法比較，本文的方法具有低漏檢率以及高檢測準(zhǔn)確度的優(yōu)點。

后續(xù)的研究將集中在：疑似病變區(qū)域篩選方法的優(yōu)化；進一步提高檢測的準(zhǔn)確度；優(yōu)化本方法的運行速度；以及進一步判斷病變區(qū)域的類型，區(qū)分肺癌、結(jié)核等病灶類似但病理不同的情況。

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