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        磁感應治療計劃系統(tǒng)中組織器官分割方法的研究*

        2018-10-22 10:50:46吳益張榮華王亨唐勁天
        生物醫(yī)學工程研究 2018年2期
        關(guān)鍵詞:輪廓線勾畫插值

        吳益,張榮華,王亨,唐勁天

        (1.天津工業(yè)大學電氣工程與自動化學院,天津 300387; 2.清華大學 工程物理系,粒子技術(shù)與輻射成像教育部重點實驗室,北京 100084)

        1 引 言

        磁感應治療(MIH)是腫瘤熱療領(lǐng)域近年發(fā)展迅速的一種新技術(shù)[1],其將鐵磁性介質(zhì)(毫米級熱籽、微米級磁顆粒和納米級磁流體等)植入腫瘤內(nèi)部并在外部交變磁場感應下升溫,使局部病灶快速形成高溫區(qū),誘導腫瘤細胞產(chǎn)生凋亡和壞死,從而達到適形治療(根據(jù)腫瘤的大小、形態(tài)、部位規(guī)劃熱介質(zhì)植入方案及熱劑量場,精確滅活腫瘤,且盡可能減少正常組織損傷和避讓重要結(jié)構(gòu))的目的[1-2]。計劃系統(tǒng)為現(xiàn)代腫瘤熱療系統(tǒng)的必要組成部分。磁感應熱療計劃系統(tǒng)(MHTPS)的目標是解決磁感應臨床治療時的診斷和術(shù)前計劃問題,為醫(yī)生提供鐵磁熱籽植入路徑規(guī)劃及溫度場分布預測等必要參考,指導選擇最佳磁場參數(shù)和治療時間等核心治療參數(shù),保障治療的安全性和有效性。

        本研究的目標是解決治療靶區(qū)適形分割確定時傳統(tǒng)手動分割方法效率較低的問題。針對磁感應靶向及適形熱療計劃制定過程中,如何確定人體組織、器官及治療區(qū)域的幾何屬性和空間位置信息這一核心問題,提出和實現(xiàn)了基于醫(yī)學CT 影像序列的輪廓勾畫和組織器官分割方法。通過將數(shù)值方法、統(tǒng)計學理論[3-4]與醫(yī)學影像結(jié)合,提出和實現(xiàn)了創(chuàng)新組織器官勾畫及分割方法,并將其集成至磁感應治療計劃系統(tǒng)中。

        2 熱療計劃系統(tǒng)(TPS)分割方法

        2.1 數(shù)學模型建立

        TPS方法基本原理為:在三維物體上定義N 個控制點,將一張無限大的薄鐵板進行空間形變[5-6],尋求通過所有控制點的、彎曲最小的光滑曲面(變分隱函數(shù)曲面)即為三維物體的表面輪廓。

        假設(shè)選取n個空間約束點c1,c2,…,cn,c∈i3,構(gòu)造平滑曲面函數(shù)[7]f,體現(xiàn)到三維空間連續(xù)的薄板插值問題上,其能量函數(shù)可以表示為[8]:

        (1)

        其中,Ω表示三維插值計算區(qū)域,f(x)被稱為“薄板解”。選取適當?shù)膹较蚧瘮?shù)[9](RBF)φ(x),插值函數(shù)f(x)可進一步表示為:

        (2)

        函數(shù)f(ci)所有零水平解的集合即為三維變分隱函數(shù)曲面。為了求得權(quán)重集ωj和多項式系數(shù)a,b,c,d,函數(shù)f(x)必須滿足插值約束:

        (3)

        此外,權(quán)重集ωj必須滿足以下正交條件[12]:

        (4)

        由上文可知,若約束點ci位于分割組織器官表面,則vi= 0,也被稱為邊界約束條件[13]。由此,如果設(shè)φij=φ(ci-cj),則可以得到有關(guān)ωj,a,b,c,d的線性矩陣系統(tǒng):

        (5)

        式(5)為對稱半正定矩陣系統(tǒng),采用解析方法或數(shù)值近似方法求解[14],即可獲取函數(shù)f(x)的權(quán)重集ωj和相應多項式系數(shù)。

        2.2 效率優(yōu)化

        TPS 分割的計算效率主要體現(xiàn)在變分隱函數(shù)曲面重構(gòu)的耗費時間上,即由約束點數(shù)量n的大小決定,因此,若能在不影響輪廓幾何屬性的前提下減少約束點數(shù)量,重構(gòu)效率會呈指數(shù)比例提升。見圖1,選取某帶有肝臟的切片實驗,分別用40和19個約束點勾畫肝臟輪廓,圖(b)重構(gòu)效率比圖(a)高8倍以上。

        有兩種途徑可以減少約束點數(shù)量:其一:計劃醫(yī)生選取輪廓時,主觀控制勾畫約束點數(shù)量,這種方式更為直觀,但對操作有較高要求。其二:根據(jù)Latecki 等[15]的研究,可以使用約束點前后相鄰邊角度(式6)和相鄰邊長度(式7),兩個屬性判定其對輪廓形狀的影響程度,并進行篩選。

        (6)

        (7)

        (8)

        圖1 肝臟分割

        由式(8)可得,若約束點的影響權(quán)重較小,則表示其所在位置的輪廓曲率較低,相鄰邊長度較短,可以忽略。因此在重構(gòu)前,將勾畫輪廓線逐一計算,設(shè)定影響權(quán)重閾值,對約束點進行篩選減樣,能夠在較小影響輪廓幾何屬性的前提下,大幅提升TPS 方法的分割效率。

        2.3 分割過程設(shè)計

        MHTPS 使用三維CT 影像進行術(shù)前計劃制定,采用基于表面重構(gòu)的TPS 分割方法對其中的組織器官或治療區(qū)域進行確定時,只需選取某些(非全部)片層進行輪廓線勾畫,然后進行薄板插值,由上節(jié)所述的TPS模型求取變分隱函數(shù)曲面即可。圖2 是熱療計劃系統(tǒng)中TPS 分割的整體流程,分割中,根據(jù)相交線檢查分割是否滿足要求,若不滿足,則修改或增刪輪廓線,重新曲面重構(gòu)。

        圖2TPS分割流程

        Fig2SegmentationprocessofTPS

        3 實驗結(jié)果與分析

        采用數(shù)據(jù)源為228 張DICOM 標準格式的CT 腹腔掃描斷層影像,使用C++語言進行算法設(shè)計。選取幾何尺寸適中的脾臟進行TPS 分割,圖3為在各方向切面上勾畫9條輪廓線進行插值重構(gòu)的結(jié)果。其中,三維界面紫色器官為分割重構(gòu)的脾臟三維模型,黃色線條為手工勾畫的9條不同切面的閉合輪廓線,是輪廓重構(gòu)的表面約束條件,二維窗口的黃色線條為各個切面與重構(gòu)三維模型相交產(chǎn)生的曲線(即為脾臟輪廓),由圖知,此時輪廓線與圖像的匹配較好。

        圖3 脾臟TPS 分割結(jié)果

        圖4 給出了使用2條輪廓線進行脾臟重構(gòu)的結(jié)果,與圖3 使用8條輪廓線約束相比,分割準確度明顯降低(二維窗口輪廓交線與臟器幾何形狀不匹配,分割不足)。TPS 方法的分割精度主要取決于人工勾取輪廓線的數(shù)量(即約束點數(shù)量)和準確程度,但是另一方面,隨著選取的輪廓線數(shù)量增多,人工操作繁瑣,主觀因素造成的分割不確定性因素增加,且重構(gòu)算法復雜度呈指數(shù)形式遞增,計算耗時顯著增長,使分割效率降低。因此在使用TPS 分割時,必須考慮精度與效率的合理優(yōu)化,表1為不同約束條件下,TPS 方法的分割精度和效率的關(guān)系。其中,分割評價用Jaccard系數(shù)、Dice系數(shù)以及觀察分割輪廓平滑性進行綜合評定,此兩大系數(shù)是醫(yī)學分割中基于相似度評測的常用量化標準,其值越接近1表明結(jié)果與標準相似度越高。輪廓平滑性用目測的評估方法,通過觀察隨機選取軸向切面與重構(gòu)三維模型相交產(chǎn)生的曲線邊緣來判定。

        圖4 使用2 條約束輪廓的脾臟TPS 分割結(jié)果

        Fig4TPSsegmentationofspleenusetwoconstraintoutline

        表1TPS分割精度與效率

        Table 1 Segmentation accuracy and efficiency of TPS

        表1中數(shù)據(jù)表明,TPS 分割質(zhì)量隨著約束點(輪廓線)數(shù)量上升而提高,但增長至一定數(shù)量時,輪廓平滑性會降低;當約束點較少時,分割總體耗時主要集中在輪廓勾畫階段,數(shù)值計算階段用時較少;隨著約束點增多,勾畫時間和分割時間均會加長,且分割計算時間增長率遠超勾畫時間,占總體耗時的百分比也會逐步增大。

        圖5 為幾種狀態(tài)下,隨機選取同一軸向(Axial)切片層的輪廓分割擬合結(jié)果,其中(a) 圖由于約束點較少,導致分割不足及泄漏;(b) 圖在輪廓邊緣仍有分割溢出;(c) 圖輪廓擬合情況較好,且邊界平滑;(d) 圖由于約束點數(shù)量非常多,整體勾畫及分割耗時極大,且邊界平滑性較差。

        (a) 2 條輪廓線 (b) 8 條輪廓線

        (c) 12 條輪廓線 (d) 22 條輪廓線

        基于質(zhì)量和效率的雙重考慮,應當控制約束點在合理范圍內(nèi)。此外,約束點的合理數(shù)量與組織器官具體的幾何屬性相關(guān),例如體積較大的肝臟,獲取良好分割結(jié)果通常需要許多輪廓約束條件,而對于體積較小的腫瘤,對約束線的數(shù)量要求往往較低。見圖6,用8條約束線得到了較好的腫瘤分割結(jié)果。

        圖6 腫瘤分割結(jié)果

        4 小結(jié)

        本研究基于CT 影像三維重建的多方向切面對目標進行輪廓勾畫(約束點選取),能收集多方向的擬合特征,進而采用“薄板”插值方法重構(gòu)變分隱函數(shù)曲面,獲取三維表面模型。在分割前計算了各約束點對于輪廓幾何形態(tài)影響的總體權(quán)重,對其進行篩選減樣處理,優(yōu)化了TPS 分割效率。實驗結(jié)果表明該半自動分割方法分割較準確,能提高傳統(tǒng)手動分割速度。

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