熊　婷,黃紹輝,黃曉陽,王連生,王博亮

(廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建廈門361005)

基于肺部CT的腫瘤形態(tài)與紋理的三維變化檢測

熊婷,黃紹輝*,黃曉陽,王連生,王博亮

(廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,福建廈門361005)

摘要：提取4個階段肺部腫瘤CT圖像的腫瘤區(qū)域,進行三維重建,計算三維腫瘤的形態(tài)特征參數(shù)和紋理特征參數(shù),研究這兩部分參數(shù)與腫瘤的變化關(guān)系．基于體素和Quick Hull算法計算出腫瘤的形態(tài)特征參數(shù),結(jié)合灰度共生矩陣計算出4個階段三維腫瘤的紋理特征參數(shù),組成判別腫瘤三維變化的特征參數(shù)組合．實驗結(jié)果證明,形態(tài)特征參數(shù)可以判斷腫瘤的體積大小變化,紋理特征參數(shù)可以判斷腫瘤內(nèi)部活性變化．肺部腫瘤在治療階段體積大小發(fā)生了先變小后變大的變化,腫瘤紋理均勻性和粗細程度也發(fā)生了變化,在階段Ⅲ體積和最長徑的值最小,共生矩陣的能量、熵值和逆差分矩最大,這說明腫瘤最小且內(nèi)部發(fā)生了壞死,這與臨床結(jié)論相一致,為進一步指導(dǎo)腫瘤療效評估奠定了基礎(chǔ)．

關(guān)鍵詞：肺部腫瘤;CT圖像;Quick Hull;紋理特征;灰度共生矩陣

肺部腫瘤是當今世界上最常見的內(nèi)臟惡性腫瘤之一,對人群健康和生命造成了極大的威脅．根據(jù)資料顯示[1],在2012年就有超過74萬人死于肝癌,而且發(fā)病率還在呈拋物線式上升．因此,對肺癌的診斷效果和如何防治已經(jīng)引發(fā)了世界醫(yī)學(xué)界的極大關(guān)注[2]．

腫瘤療效評價是決定病人繼續(xù)治療與否的依據(jù)[3],現(xiàn)在采用的實體瘤療效評價標準多為RECIST標準,即基于CT影像測出腫瘤的最大徑,根據(jù)最大徑判斷腫瘤大小的變化．但實際上,CT影像提供的不僅僅只是腫瘤大小的變化,還可以根據(jù)各個部位的CT值判斷出灰度變化和紋理變化．事實證明,除了大小變化,紋理特征在一定程度上也能反映腫瘤的變化,這對于腫瘤療效評估也是有效的．紋理是自然界所有物體表面的一種基本的屬性,可以作為描述和識別物體的重要特征．在醫(yī)療領(lǐng)域,基于CT影像的紋理特征主要被用來分類．譬如陳秋霞等基于灰度共生矩陣計算出11個乳腺腫瘤超聲影像的紋理特征參數(shù),來對腫瘤進行良性惡性的判別．馬長東等將紋理特征分析應(yīng)用在基于正電子發(fā)射計算機斷層掃描成像系統(tǒng)(PET/CT)圖像分析的腫瘤治療效果研究中,獲取腫瘤的共生矩陣特征參數(shù),嘗試由紋理特征對治療結(jié)果作出預(yù)測．但是這些研究都是基于二維層面的CT影像,而事實上,三維影像表現(xiàn)的信息更多也更全面．

本文基于腫瘤的三維形態(tài)分析和三維紋理分析,對同一病人不同時期的4組腫瘤平掃CT影像數(shù)據(jù)的變化進行分析,提出一個三維腫瘤變化檢測系統(tǒng).首先引用了腫瘤療效評價的RECIST標準,將腫瘤最長徑的測量擴展到三維層面,利用Quick Hull算法算出腫瘤三維形態(tài)的最長徑,并基于體素計算出腫瘤的體積,將這兩組數(shù)據(jù)作為形態(tài)分析的參數(shù)．為了更進一步分析三維腫瘤的變化,本文還增加了三維紋理特征參數(shù),將每組CT影像三維重建,分割出腫瘤部分,對其進行紋理分析．傳統(tǒng)的應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像的紋理分析方法主要是灰度共生矩陣[6-7],所以本文考慮將CT影像和灰度共生矩陣相結(jié)合,計算出紋理特征對三維腫瘤進行分析．圖1是三維腫瘤變化檢測流程圖．

DICOM:digital imageing and communications in medicine,ITK:insight segmentation and registration toolkit.圖1　三維腫瘤變化檢測流程圖Fig.1Flow chart of 3D tumor change detection

1基于體素和Quick Hull算法的三維腫瘤形態(tài)分析

1.1實驗數(shù)據(jù)介紹

本文的實驗數(shù)據(jù)來自廈門某醫(yī)院同一病人4個時期的平掃CT影像,階段Ⅰ的CT采集時間為2013年7月4日,階段Ⅱ時間為2013年9月25日,階段Ⅲ時間為2013年10月15日,階段Ⅳ時間為2013年12月3日．每個階段的樣本大小均為512×512,CT值從-1 024～3 071 Hu，共4 096個級別,分割后的腫瘤CT值在0～255 Hu之間．

1.2Quick Hull算法介紹

本文在計算腫瘤的三維最長徑中采用三維凸包算法中的Quick Hull算法[8],先初始化一個四面體,然后在每輪迭代處理中,將三維點集中的任意一點p加入到當前凸包中去進行判斷是否在凸包外,如果是則生成新的三角面,從而得到最終的凸包．

1.3基于體素的體積計算

為了排除肺部其他部分對腫瘤變化分析的影響,將腫瘤部分用基于ITK的區(qū)域增長和閾值分割的方法分割出來,并用VTK(visualizationtoolkit)來三維重建,如圖2和圖3所示．

圖2　原始肺部CT圖像(白色箭頭所指部分為腫瘤)Fig.2Lung CT (arrow indicates the tumor)

圖3　分割后的腫瘤三維重建Fig.33D reconstruction of the tumor

采用基于擬蒙特卡羅(quasi-Monte-Carlo)的方法測量腫瘤的體積,首先選取隨機點在圖像內(nèi)進行隨機分布,并且給每個點設(shè)置坐標系定義空間坐標．我們將分割出來的背景的灰度值定義為0,由圖3可以看出,腫瘤區(qū)域的灰度值并不為0,由此可以根據(jù)每個坐標處點的灰度值來判斷該點是否在腫瘤區(qū)域內(nèi)．再統(tǒng)計腫瘤區(qū)域內(nèi)的坐標點的數(shù)量和所有坐標點的數(shù)量比例,乘以該圖像的面積,便可以得到腫瘤部分的面積Si．最后利用公式(1)算出體積．

(1)

對4個階段的CT序列分別提取出肺部腫瘤進行三維重建,然后計算出階段Ⅰ～Ⅳ腫瘤體積分別為4.74，8.70，4.92，8.35cm3，可以發(fā)現(xiàn),4個不同時期的腫瘤先變大后變小又變大,在階段Ⅰ最小,階段Ⅱ最大．為了更進一步地分析腫瘤的形態(tài)變化,本文接下來引用了RECIST中的最長徑的定義．

1.4基于Quick Hull的最長徑計算

當前使用較多的實體瘤療效評定標準是RECIST[9],RECIST以單徑測量法取代了原來的世界衛(wèi)生組織(WHO)標準的雙徑測量法,臨床醫(yī)生在CT圖片中找出病灶,并測量出腫瘤的最長徑,對腫瘤療效進行評估,如圖4所示．但是因為病灶邊緣不規(guī)則,人為測量誤差很大,并且二維層面的測量也不能完全表現(xiàn)出腫瘤的變化．所以本文采用基于QuickHull來測量出腫瘤的三維最長徑．

圖4　測量病灶最長徑Fig.4The longest diameter of tumor

圖5　腫瘤三維凸包Fig.53D hull of tumor

將腫瘤分割三維重建后,將其看成一個空間散亂點集,得到腫瘤每個體素的三維空間坐標,將三維點集記成P,通過QuickHull算法構(gòu)造出P的凸包形狀,如圖5所示．計算腫瘤三維最長徑,即計算三維點集P的最遠點對的距離,使用QuickHull算法構(gòu)造出P的輪廓,可以排除所有處于凸包內(nèi)部的點,計算量大大減少,這是因為點集P的最遠點對一定在其凸包上[10]．

通過計算,我們可以得出4個階段的CT數(shù)據(jù)構(gòu)建出的腫瘤的三維最長徑,并和臨床醫(yī)生給出的二維最長徑作比較,如表1所示．通過實驗結(jié)果可以看出,三維最長徑的變化結(jié)果總體與二維變化趨勢一致,并和體積大小變化成正比．三維最長徑的測量消除了人為測量的誤差性,并比RECIST標準的最長徑更立體,因為腫瘤并不是平面而是立體,所以三維最長徑的測量更具有實用性,本文將三維最長徑的值加入腫瘤變化特征參數(shù)中．

表1　最長徑對比結(jié)果

2基于灰度共生矩陣的三維腫瘤紋理分析

2.1灰度共生矩陣介紹

灰度共生矩陣是有關(guān)圖像灰度的二階統(tǒng)計度量,主要是基于空間兩兩像素點之間的灰度值來提取紋理特征,其可以反映出圖像灰度分布有關(guān)局部鄰域、方向、變化幅度等的綜合信息[11]．定義P(i,j,d,θ)為圖像的灰度共生矩陣,其中i、j表示兩個灰度值,d是兩個像素點在方向θ下的間隔距離．P(i,j,d,θ)的計算公式如公式(2)所示．

P(i,j,d,θ)={(x1,y1),(x2,y2)∈M×

N|f(x1,y1)=i,f(x2,y2)=j)}，

(2)

其中,M×N是圖片f(x,y)的大小,(x1,y1)與(x2,y2)距離為d,且兩者與坐標橫軸的夾角為θ,P(i,j,d,θ)的值則表示一個灰度值為i,另一個灰度值為j的兩個距離為d的像素對在角θ的方向上出現(xiàn)的次數(shù)．

2.2腫瘤紋理特征提取

無論是WHO還是RECIST腫瘤療效評價標準,它們都有一個共同的特點,即忽略了治療后腫瘤內(nèi)部有可能存在壞死的情況,只考慮腫瘤體積變化的大小,無法更全面的體現(xiàn)腫瘤的變化．本文考慮腫瘤內(nèi)部壞死這一情況,在分析腫瘤形態(tài)變化的基礎(chǔ)上,再進行腫瘤的紋理變化分析．

重建后的三維腫瘤不僅提供了腫瘤每個像素點的空間坐標信息,還提供了每個點的CT值信息.考慮到醫(yī)學(xué)圖像的特殊性,在進行紋理分析時,本文采用的不是圖片的灰度值,而是CT值．某物質(zhì)的CT值等于該物質(zhì)的衰減系數(shù)與水的吸收系數(shù)之差,再與水的衰減系數(shù)相比之后乘以分度因素,它反映了物質(zhì)的密度,CT值越高相當于物質(zhì)的密度越高．本文利用CT值這一性質(zhì),來分析腫瘤內(nèi)部壞死情況和紋理變化信息．

表2　腫瘤三維變化分析結(jié)果

本文將灰度共生矩陣推廣到三維空間,并和CT值相結(jié)合,計算出CT共生矩陣．定義P(i,j,d,θ)的計算公式如公下:

P(i,j,d,θ)={(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)∈

M×N×L|f(x1,y1,z1)=i,

f(x2,y2,z2)=1)},

(3)

其中,f(x,y,z)表示空間坐標為(x,y,z)的像素點的CT值,單位為Hu．

三維空間中緊密分布的一個點集合中的一個點周圍有26個與之相鄰的相鄰點,所以本文考慮采用26個方向來計算出P(i,j,d,θ),均一化得到p(i,j,d,θ),再對各特征參數(shù)求平均．

共生矩陣并不能直接反映紋理特征,本文主要利用下面4個統(tǒng)計量來描述紋理特征．

logp(i,j,d,θ),

p(i,j,d,θ),

[1+(i-j)2].

對4個階段的CT數(shù)據(jù)分別進行腫瘤的26個方向CT共生矩陣計算,得出上面4個統(tǒng)計量,結(jié)果如表2所示．

能量EENE的值主要反映圖像紋理的粗細,通過表2的結(jié)果可以看出,階段Ⅲ的數(shù)據(jù)腫瘤能量值最大;熵EENT的值反應(yīng)了圖像紋理的復(fù)雜度和均勻度,階段Ⅲ的數(shù)據(jù)EENT值最大,這說明了階段Ⅲ的腫瘤紋理最為復(fù)雜且密度不均勻;GCON主要是反應(yīng)了紋理的清晰度和溝紋的深淺度,階段Ⅳ的GCON值最大說明這一組的腫瘤紋理溝紋較深且清晰;最后一個統(tǒng)計量HIDM主要和圖像紋理的平滑度有關(guān),圖像紋理變化得越規(guī)律越平滑,HIDM值就越大．

3實驗結(jié)果及分析

分別對這4個階段的數(shù)據(jù)進行體積、最長徑、CT共生矩陣等計算,可得出結(jié)果如表2所示,并為了更好的進行比較,額外加入了腫瘤部分的CT平均值這一參數(shù)．

由表2的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn),階段Ⅲ數(shù)據(jù)的能量值、熵值、逆差分矩值最大,體積、最長徑、CT平均值、對比度值最小,而階段Ⅳ恰恰相反,最長徑、CT平均值、對比度值在4個階段數(shù)據(jù)中最大,其余3個統(tǒng)計量則最?。A段Ⅰ數(shù)據(jù)和階段Ⅱ數(shù)據(jù)對比,除了體積和GCON變化較大,其他幾個參數(shù)變化都不大;可以看出,階段Ⅱ的腫瘤明顯變大,但紋理幾乎沒有變化,腫瘤內(nèi)部也沒有發(fā)生壞死或鈣化的情況;階段Ⅲ腫瘤再次變小,而且紋理發(fā)生了明顯的變化,紋理最為復(fù)雜且密度不均勻,這說明腫瘤內(nèi)部發(fā)生壞死,腫瘤情況好轉(zhuǎn);階段Ⅳ的腫瘤再次變大,而且CT值上升,腫瘤惡化．這一分析情況與臨床結(jié)論相吻合．

4結(jié)論

本文結(jié)合形態(tài)分析和紋理分析,主要基于Quick Hull算法和灰度共生矩陣,提出了一個三維腫瘤變化檢測系統(tǒng)．首先對一個序列CT圖像進行分割,提取出肺部腫瘤區(qū)域,并基于VTK進行三維重建,利用RECIST腫瘤療效評估標準中的最長徑定義,算出腫瘤的體積和三維最長徑,以此對腫瘤進行形態(tài)分析．之后利用醫(yī)學(xué)圖像中的CT值含義,結(jié)合灰度共生矩陣算出4個階段的紋理特征參數(shù),對腫瘤進行紋理分析．依次對同一病人4個時間階段的CT數(shù)據(jù)進行處理,從大小和CT變化兩個層面對腫瘤變化進行分析,得到最終的實驗結(jié)果．

實驗結(jié)果證明,在評估腫瘤療效時,除了從腫瘤大小變化來判斷,還可以從CT值變化導(dǎo)致的紋理變化來輔助評價．腫瘤變小和腫瘤內(nèi)部壞死均說明腫瘤有所好轉(zhuǎn),是否變小可以從體積和最長徑的數(shù)值變化來判斷,腫瘤內(nèi)部是否壞死則可以從紋理的變化來分析．EENE、FENT和HIDM的值越大說明腫瘤紋理越粗、復(fù)雜度越高且密度越不均勻,腫瘤內(nèi)部趨向壞死液化;GCON和CT平均值越大說明腫瘤溝紋越深且清晰,腫瘤密度變大趨向鈣化．這一特征參數(shù)可以對臨床腫瘤療效評估提供輔助性的幫助,當腫瘤大小變化不明顯時,可以考慮從紋理特征來進一步分析腫瘤的活性,進而對腫瘤是否好轉(zhuǎn)進行全面的判斷．

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3D Change Detection of Pulmonary Tumor in Shape and Texture Based on Lung CT

XIONG Ting,HUANG Shaohui*,HUANG Xiaoyang,WANG Liansheng,WANG Boliang

(School of Information Science and Engineering,Xiamen University,Xiamen 361005,China)

Abstract:It is a challenging task to evaluate the tumor treatment effect from CT images,because the task mainly depends on experiences of doctors.For the purpose of establishing an objective evaluation method,a 3D tumor change detection method based on shapes and texturesis proposed in this paper.First,we reconstruct the 3D tumor in four periods using VTK,then calculate 3D tumor’s characteristic parameters,which are used to compare with the change of cancer during four periods.The experimental result shows that shape-characteristic parameters based on voxel and Quick Hull can be used to judge the size change of tumor,and that texture-characteristic parameters based on gray level co-occurrence matrix can be used to compare with the change of tumor internal activity.In period Ⅲ,the volume and longest diameter of tumor reaches the minimum;The energy,entropy and inverse-difference moment reach the maximum.This phenomenon explains that the tumor size is the least and the tumor becomes liquefied.This conclusion is consistent with the clinical validation.

Key words:pulmonary tumor;CT image;Quick Hull;texture features;gray level co-occurrence matrix

doi：10.6043/j.issn.0438-0479.2016.03.017

收稿日期：2015-05-08錄用日期：2015-08-26

基金項目：國家自然科學(xué)基金(61001144,61102137,61301010,61327001)

*通信作者：hsh@xmu.edu.cn

中圖分類號:TP 391

文獻標志碼：A

文章編號：0438-0479(2016)03-0401-05

引文格式：熊婷,黃紹輝,黃曉陽，等.基于肺部CT的腫瘤形態(tài)與紋理的三維變化檢測.廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2016,55(3)：401-405.

Citation：XIONG T,HUANG S H,HUANG X Y,et al．3D change detection of pulmonary tumor in shape and texture based on lung CT.Journal of Xiamen University(Natural Science)，2016,55(3)：401-405．(in Chinese)