吳曙智 李熹 鄭炎焱 林一均 楊曉凱

溫州市人民醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科，溫州醫(yī)科大學溫州市第三臨床學院（溫州325000）

內(nèi)耳，又稱為迷路，包括骨迷路和膜迷路，位于顳骨巖部骨質(zhì)內(nèi)，其結(jié)構(gòu)精細而復雜，對其解剖斷面的研究較多，但大多基于組織切片觀察，缺乏空間方向信息[1]。

隨著醫(yī)學影像學的發(fā)展，臨床CT和MRI檢查可以顯示骨迷路結(jié)構(gòu)，許多學者利用計算機圖像處理技術(shù)對內(nèi)耳進行了三維可視化、幾何形狀分析，以建立三維可視的內(nèi)耳模型。一方面可以更好地觀察內(nèi)耳的形態(tài)、空間位置關(guān)系等，另一方面對于臨床常見疾病，如耳石癥中耳石復位演示，人工耳蝸植入手術(shù)的導航，內(nèi)耳三維模型在醫(yī)學教學領(lǐng)域應用等均有很大幫助[2]。

內(nèi)耳三維重建首先需要對內(nèi)耳結(jié)構(gòu)進行分割，但手動分割繁瑣耗時，而自動化分割依然是研究的熱點和難點。在內(nèi)耳相關(guān)疾病的研究中，如三維重建內(nèi)耳進行BPPV耳石復位的精準治療，人工耳蝸植入手術(shù)的患者篩選、手術(shù)禁忌癥排除等方面有指導作用，一種快速、精確的內(nèi)耳分割方法就顯得非常重要，而手動分割不能滿足臨床需求[3-4]。

而本研究采用的Otsu法分割技術(shù)能較為有效的解決內(nèi)耳分割中的困難。OTSU算法也稱作最大類間方差法[9]，其最大的優(yōu)點是算法簡單，可以獲取最佳閾值將圖像分割為前景和背景兩個部分[5]?；诖嗽?，運用Otsu法可以有效的將內(nèi)耳部分和背景圖像分開，在3D Slicer軟件中可以多種途徑調(diào)用，從而實現(xiàn)內(nèi)耳半自動化分割，探討其步驟實現(xiàn)和分割結(jié)果[6][7]。

1 材料和方法

1.1 資料選擇

選擇在2015-2017年就診于溫州市人民醫(yī)院的患者MRI內(nèi)耳掃描影像資料，共30例，男11例，女19例，年齡在5-66歲，平均年齡34歲，其中18周歲以10下例，18周歲以上20例。入組患者中正常無耳源性癥狀者13例，有耳源性疾病者17例，其中BPPV患者7例，梅尼埃病3例，中耳炎患者4例，突發(fā)性耳聾2例，先天性耳聾1例。

入選標準：1.內(nèi)耳MRI檢查沒有發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)異常，2.內(nèi)耳顯示清晰，沒有偽影。3.各種病因行內(nèi)耳MRI檢查者，排除內(nèi)耳結(jié)構(gòu)異常者。

排除標準：1.存在局部病變可能影響半規(guī)管解剖結(jié)構(gòu)2.存在頭顱結(jié)構(gòu)異常。

儀器為SIEMENS公司1.5T高場強磁共振系統(tǒng)，標準頭線圈，應用三維穩(wěn)態(tài)構(gòu)成干預序列（3D constructive interference insteady state，3D-CISS），掃描參數(shù)為：TE2.7 ms，TR6.0 ms，層厚0.7 mm ，matrix（矩陣）256×192，F(xiàn)OV135×180。

1.2 圖像處理流程

1.2.1 數(shù)據(jù)導入和管理

3D Slicer作為開源醫(yī)學圖像處理平臺在臨床研究領(lǐng)域廣泛使用，主要用作醫(yī)學影像分割和可視化，為以下操作默認工作平臺[8]本研究采用的是3D Slicer 4.6版本（來源網(wǎng)址：https://www.slicer.org）。從醫(yī)學影像信息系統(tǒng)導出原始圖像資料保存DICOM格式圖像，導入到3D Slier軟件，讀取3D-CISS序列[9-10]。

1.2.2 Otsu圖像分割

選擇Otsu Threshold Image filter模塊，在Input Volume中選擇導入的MRI原始圖像資料，點擊ap?ply按鈕，獲得二值化圖像。

圖1 Otsu法分割內(nèi)耳效果圖Fig.1 The effect graphs of Otsu method on the segmentation of inner ear

左側(cè)為Segment editor模塊界面，右上為三維重建內(nèi)耳，右下圖從左到右分別為橫斷面、矢狀面、冠狀面。圖中紅色標記為右側(cè)內(nèi)耳，綠色標記為左側(cè)內(nèi)耳。

1.2.3 內(nèi)耳模型處理

選擇Editer中的paint Effect選項，并通過勾選Label中相應顏色，在Red Slice Only視窗中分離出與內(nèi)耳結(jié)構(gòu)相連的組織。選擇Change Island effect as點擊內(nèi)耳輪廓圖像位置，選擇Make Model effect點擊apply，生成三維內(nèi)耳模型。選擇Sementations模塊中的Import，完成導入切割后的內(nèi)耳模型。

1.2.4 內(nèi)耳表面模型的精細處理。

選擇Segment Editor模塊利用其中的Scissors選項，選擇合適的inensity range，默認設(shè)置200，對導入的內(nèi)耳模型精細化處理。將處理好的內(nèi)耳模型保存，格式選擇為stl。

1.2.5 內(nèi)耳模型3D合并。

打開Meshlab軟件，將之前處理后的內(nèi)耳模型導入該軟件中，點擊Filters的子選項Flatten Visible Layers，點擊apply按鈕，內(nèi)耳圖像將自動進行合并[11]。

1.2.6 內(nèi)耳模型3D精細處理

在Meshlab軟件中選擇Filters中的Cleaning and Repairing選項，選擇Remove Isolated Pieces(wrt Diameter)，點擊Apply，可以清除碎片。再選擇mesh layer模塊中的Split in connected compo?nents，可以根據(jù)相連性進一步將模型中不必要的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)分離出來，選擇雙側(cè)內(nèi)耳，點擊Merged Mesh模型，保存在Export mesh as，格式選擇stl，完成內(nèi)耳分割[12]。

2 結(jié)果

3D Slicer軟件除了有Otsu Threshold Filter模塊可以直接使用，也可以用python語言編程調(diào)用Sim?pleITK模塊Otsu Multiple Thresholds算法或者Otsu Threshold算法，可以減少按鍵選擇步驟，加快操作速度。

Otsu法分割獲取的內(nèi)耳模型，其耳蝸部分比較完整和獨立。但是由于影像數(shù)據(jù)質(zhì)量不同，其分割結(jié)果也有所不同。部分數(shù)據(jù)根據(jù)生成的二值圖像即可獲取完整內(nèi)耳模型，部分數(shù)據(jù)需要簡單手工處理即在2-3個層面擦除耳蝸和周邊粘連部分，還有部分數(shù)據(jù)半規(guī)管部分需要精細化處理，耗時有所增加[13]。

3D Slicer軟件自帶的Segment Editor模塊Scis?sors功能，3D界面操作，所見即所得，不僅可以根據(jù)閾值對選擇視野部分進行填充，還可以進行剪切刪除，在Otsu分割基礎(chǔ)上進行加工操作簡便，是模型3D精細處理的有效工具[14]。

使用上述方法分析30例影像數(shù)據(jù)，一側(cè)內(nèi)耳完成半自動分割僅需3鐘時間左右，圖像可以清晰顯示完整內(nèi)耳結(jié)構(gòu)，和周圍組織結(jié)構(gòu)分開并獨立，并且內(nèi)耳結(jié)構(gòu)完整，尤其耳蝸部分比較完整和獨立（圖2）。本方法操作簡便，在臨床工作中有很大使用價值。

圖2 Otsu法分割獲取的內(nèi)耳模型Fig.2 The model of Otsu method on the segmentation of inner ear

雖然在3D Slicer模塊中也可以手工進行模型的修補和清理，但是使用MeshLab軟件提供的一系列工具來進行模型的清理更加方便和快捷。分割的內(nèi)耳模型表面成像和內(nèi)耳體素成像顯示的表面結(jié)構(gòu)高度一致，提示分割效果較好。而體素模型較表面模型大，三維重建可以顯示核心部的內(nèi)耳以及周邊的陰影。黃色顯示為體素成像，藍色顯示為表面成像，如圖所示內(nèi)耳三維圖像完全吻合（圖3）。

圖3 內(nèi)耳表面成像與體素成像。A圖為左耳、B圖為右耳。Fig.3 Inner ear surface imaging and Voxel Imaging.FigureAis left ear,figure B is right ear

3D-CISS序列內(nèi)耳原始數(shù)據(jù)較大，容量大約在12-15MB，經(jīng)3D-slicer處理后的兩側(cè)內(nèi)耳三維模型的文件（STL格式）容量為400-715kb，模型容量較小，便于儲存。

同時本研究對十八周歲年齡為界限，對成年人和未成年人內(nèi)耳體積大小進行觀察，基于Otsu法分割后內(nèi)耳模型，利用3d-slicer軟件中的Infama?tion模塊計算出內(nèi)耳模型體積，但因作者所在醫(yī)院為成人綜合性醫(yī)院，兒童患者病例數(shù)較少，故因兩組例數(shù)差別較大，未能進行統(tǒng)計學分析。將在以后的研究中再進一步完善。但通過兩組初步觀察，成年人（18周歲以上）與未成年人（18周歲以下）分割后內(nèi)耳模型的面積及體積總體大小可能存在一定差異，所有30例入組者內(nèi)耳模型體積均數(shù)為354.4±47.7mm3。

表1 十八周歲以下與十八周歲以上內(nèi)耳分割后模型體積比較Table1 Comparisonofthevolumeoftheinnerearmodelabout underandovereighteenyearsofage

3 討論

內(nèi)耳自動化分割一直是研究的熱點和難點，尤其是半規(guī)管和耳蝸部分的最佳分割閾值并不一致，目前缺乏公認有效的自動化分割算法?；谙闰炛R的分割方法，理論上分割效果好，但其實現(xiàn)較復雜和困難。

手動分割是最常用的手段，但是由于內(nèi)耳結(jié)構(gòu)精細、復雜，本身為曲面結(jié)構(gòu)，斷面解剖圖像變換較大，這需要相關(guān)操作者對內(nèi)耳的解剖結(jié)構(gòu)以及內(nèi)耳MRI影像特點充分了解，極為考驗操作者的能力。同時由于手工操作基于人為的因素太多，在切割過程中，難以避免的造成內(nèi)耳旁結(jié)構(gòu)剔除的不完整，分割獲取的三維模型表面常粗糙不光滑[15]。

有學者曾利用3D Slicer的Volumeclip模塊根據(jù)ROI進行體裁剪，但是其對操作要求仍高，尤其是對內(nèi)耳解剖結(jié)構(gòu)空間方位要非常熟悉，最重要的是分割耳蝸部分時存在較大的局限性，耳蝸部分和周圍組織常有黏連，難以分割。

為解決上述的分割難點，可以先進行自動化分割獲取內(nèi)耳三維圖像，在此基礎(chǔ)上進行直觀的手動操作，這將會是一種有效的方法[16]。Otsu算法是由日本學者OTSU于1979年提出的一種對圖像進行二值化的高效算法，也稱作最大類間方差法[17]，在算法實現(xiàn)上通常采用等價的最小化類內(nèi)方差，其最大的優(yōu)點是算法簡單，可以獲取最佳閾值將圖像分割為前景和背景兩個部分?；诖嗽?，運用Otsu法可以快速將內(nèi)耳部分和背景圖像分開，在3D Slicer軟件中可以多種途徑調(diào)用。

基于Otsu法分割的耳蝸成像光滑完整，再通過Change Island Effect點選內(nèi)耳部分，即可判斷內(nèi)耳和周邊組織有無粘連。解剖結(jié)構(gòu)不熟悉，可以3D成像后直觀觀察和指導擦除耳蝸和周邊粘連部分，熟練后簡單觀察和操作2-3個層面即可[18]。對半規(guī)管分割的修正，使用Scissors功能操作非常直觀，統(tǒng)一旋轉(zhuǎn)內(nèi)耳到指定方位，保證操作的一致性。相對于其他分割方法，由于Otsu法分割獲取的耳蝸結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定，半規(guī)管部分經(jīng)過觀察和直觀的精細化處理，所得圖像質(zhì)量較高，保留內(nèi)耳信息完整。使用Meshlab軟件對模型文件的進一步清理，是模型分享、3D打印和建立統(tǒng)計形狀模型的必要步驟[19]。圖像分割效果的判斷較為困難，一般為專家根據(jù)其經(jīng)驗的判斷加以評估，而通過體素和表面混合成像進行比較，可以直觀的評估分割的準確性，客觀性較好，誤差小。被認為是一種有效的評估圖像分割的方案。

內(nèi)耳三維可視化具有重要的意義，在臨床在可以有較廣泛的應用。例如在進行人工耳蝸術(shù)前的評估。目前多層螺旋CT雖然可以較好的顯示內(nèi)耳骨迷路等骨性結(jié)構(gòu)，但對內(nèi)耳膜迷路顯像效果不佳，對某些人工耳蝸植入術(shù)的禁忌癥，如耳蝸發(fā)育異常，雙側(cè)聽神經(jīng)缺如等，在診斷上較為困難。而MRI水成像技術(shù)通過內(nèi)、外淋巴液的分布形態(tài)來顯示膜迷路形態(tài)，以此提供內(nèi)耳的解剖信息，對人工耳蝸手術(shù)患者病例選擇、手術(shù)導航等有重要診斷意義。但MRI圖像三維重組后因為所得圖像同時顯示了內(nèi)耳鄰近組織，使得內(nèi)耳組織與其他組織相互重疊，難以獨立的顯示內(nèi)耳結(jié)構(gòu)，對臨床診斷和治療帶來了困擾。同時由于目前的MR三維重組多為影像科工作人員手工操作，不僅費時、費力，并且對操作者要求較高，操作難度大，而效率較低[19-20]。本研究采用的基于Otsu法的內(nèi)耳半自動三維可視化，簡化了分割操作步驟，在此基礎(chǔ)上進行的手動操作也是比較直觀，學習推廣較容易。

同時，本文作者主要從事為眩暈癥的研究，在我們前期的研究中發(fā)現(xiàn)，半規(guī)管空間方向存在較大的個體差異性[3,7]，可能對BPPV的診斷和復位產(chǎn)生影響，所以提出了根據(jù)患者的內(nèi)耳影像數(shù)據(jù)進行三維內(nèi)耳重建進行BPPV精準治療，而掌握一種快速、準確的內(nèi)耳三維重建技術(shù)，將為臨床治療提供了基礎(chǔ)。并且為后續(xù)研發(fā)良性陣發(fā)性位置性眩暈智能診療設(shè)備，可以根據(jù)患者內(nèi)耳影像數(shù)據(jù)進行內(nèi)耳自動化分割和三維重建，通過校準方式確定膜迷路空間方向，進行個體化的診斷手法和復位手法，所以內(nèi)耳三維重建在BPPV的診斷和治療中也有一定的實際意義[12]。同時本研究比較了成年入組者（年齡18周歲以上），與未成年組（18周歲以下）在內(nèi)耳分割模型體積的差異性，因本研究主要為改良內(nèi)耳分割中的難點，以達到對內(nèi)耳影像學圖像的精確處理，故在病例入組年齡上未加以限制，使得兩組病例數(shù)量上差別較大，未能進行統(tǒng)計學分析，將在以后的研究中繼續(xù)加以完善。但是由于Otsu的算法實現(xiàn)較簡單，還不能完全解決半規(guī)管和耳蝸部分的最佳分割閾值并不一致問題。Otsu算法存在多種改良，但包括多級閾值算法（Multi Otsu method）依然不能解決這個問題。多種分割算法的綜合應用或者基于先驗知識的分割方法會是下一步的研究方向[17][20]。

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