范懷玉 馬軍山

摘 ?要： 利用種子區(qū)域增長對超聲乳腺腫瘤圖像進行分割是一種常用的計算機輔助診斷方法。要實現(xiàn)快速分割，滿足實時在線分割圖像的需求，需要解決兩個關(guān)鍵的步驟：種子點的自動快速定位和分割閾值的選擇。本文在Matlab環(huán)境下開發(fā)了一個圖形用戶界面軟件平臺，為超聲乳腺圖像中病灶的分割提供一種客觀、可重復(fù)、易使用的方法。對65幅超聲乳腺腫瘤圖像進行了實驗驗證，結(jié)果表明：該平臺的分割圖像效果和所用時間都比手動分割效率高，分割所用平均時間5.55秒。使用者通過滑塊選擇閾值來分割圖像，而不必熟悉MATLAB程序來調(diào)整參數(shù)。

關(guān)鍵詞： 種子區(qū)域增長;計算機輔助診斷;圖形用戶界面

中圖分類號： TP391.41 ? ?文獻標(biāo)識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.06.007

本文著錄格式：范懷玉，馬軍山.基于MATLAB_GUI的超聲乳腺腫瘤圖像分割平臺設(shè)計[J]. 軟件，2019，40（6）：3033

【Abstract】： Segmentation of breast ultrasound （BUS） tumors using seed region growth is a common method of computer-aided diagnosis. In order to achieve fast segmentation and meet the needs of real-time on-line image segmentation， two key steps need to be solved： automatic fast positioning of seed points and selection of segmentation threshold. In this paper， a graphical user interface（GUI）software platform is developed under the environment of MATLAB， which provides an objective， repeatable and easy-to-use method for lesion segmentation in ultrasound mammography. The method is testified with 65 BUS lesion images. Quantitative results demonstrate that the segmentation effect and time of the platform are more efficient than manual segmentation， and the average time of segmentation is 5.55 seconds. Users select thresholds by sliders to segment images without being familiar with the MATLAB program to adjust parameters.

【Key words】： Seeded region growing; Computer aided diagnosis; Graphical user interface

0 ?引言

乳腺癌已成為世界范圍內(nèi)女性第二大致死病因，并且有超過8%的女性有患乳腺癌的風(fēng)險[1]。超聲篩查因非侵入性、無輻射、易操作、廉價等優(yōu)點被廣泛應(yīng)用于乳腺癌的早期預(yù)防[2]。對獲取的超聲乳腺腫瘤圖像中腫瘤的形狀、紋理、邊緣等信息進行分析，以便醫(yī)生能夠以此制定更為科學(xué)的診療方案，這也是計算機輔助診斷（Computer aided diagnosis：CAD）系統(tǒng)的設(shè)計初衷。隨著計算機計算效能的飛速提高和各種算法的不斷改進，CAD技術(shù)和臨床診療的關(guān)系愈加密切，也成為日益當(dāng)今研究的熱點。一般地，超聲CAD乳腺癌檢測診斷系統(tǒng)分為四個階段：圖像預(yù)處理，圖像分割，特征提取與選擇和良惡性辨別。其中，圖像分割是既重要又最為困難的一個環(huán)節(jié)，只有準(zhǔn)確高效地分割出腫瘤區(qū)域，才能對其形狀、紋理、邊緣等特征進行計算和提取，進而能夠辨別腫瘤的良惡性[3]。然而，噪聲干擾和低對比度一直是超聲圖像的缺點[4]，給分割帶來了很大的挑戰(zhàn)。超聲腫瘤圖像的精確分割還需依賴人工干預(yù)，而全自動的分割則以犧牲分割的精度為代價，近年來許多致力于克服此兩難局面的新研究和新方法不斷涌現(xiàn)，研究人員嘗試?yán)脜^(qū)域增長的方法來分割感興趣區(qū)域（region of interest ROI），并取得了不錯的結(jié)果[5-7]。

MATLAB 是世界流行的科學(xué)計算與數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件，具有良好的開放性和運行的可靠性，被廣泛地應(yīng)用于圖像處理、信號處理、自動控制等數(shù)值計算領(lǐng)域[8]。它還有功能豐富的圖像處理工具箱，可以在MATLAB 平臺上結(jié)合圖像分割理論對醫(yī)學(xué)圖像進行處理，已成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)領(lǐng)域不可或缺的輔助技術(shù)[9]，醫(yī)學(xué)圖像視覺效果的提高有助于提高醫(yī)生的確診率。同時還提供了 GUI （Graphical User Interfaces）開發(fā)環(huán)境，用戶通過一定的方法（如鼠標(biāo)或鍵盤）選擇、激活這些圖形對象，使計算機產(chǎn)生某種動作或變化，比如實現(xiàn)計算、繪圖等，人機交互性好。

利用區(qū)域增長的方法來分割感興趣區(qū)域，最為關(guān)鍵的是閾值的選擇。閾值過大，得到的ROI將溢出腫瘤區(qū)域;閾值過小，ROI邊界不能到達腫瘤的邊界。不同的圖像因?qū)Ρ榷群蛨D像結(jié)構(gòu)不同也有著不同的閾值。手動分割又非常耗時，無法滿足實時在線分割的需要。本文在 MATLAB 平臺上設(shè)計了一個用滑塊來選擇閾值的GUI。從分割效果和所用時間來看，該GUI能夠達到理想的效果。

1 ?GUI各模塊介紹及所用方法

根據(jù)分割圖像的需要，將GUI分為四個功能模塊：圖像讀取、圖像預(yù)處理、定位種子點和區(qū)域增長分割。如圖1所示。

1.1 ?讀取圖像

該模塊主要實現(xiàn)3個功能：函數(shù)imread讀取圖像;為后續(xù)模塊算法的需要，用函數(shù)imresize統(tǒng)一將圖像的大小變?yōu)?12512;函數(shù)im2double 將圖像的灰度值歸一化到[0，1]之間。

1.2 ?圖像預(yù)處理

由于超聲圖像存在噪聲干擾和對比度低的缺點，在進行分割前，需要事先對圖像進行預(yù)處理。這里我們用函數(shù)histeq對圖像灰度直方圖均衡化，以提高對比度。采用文獻[10]提出的各向異性擴散算法來降低圖像的乘性噪聲。

1.3 ?定位種子點

根據(jù)超聲腫瘤圖像的結(jié)構(gòu)特點和灰度分布，對圖像進行不同閾值下的四叉樹分解，利用約束條件定位初始目標(biāo)區(qū)域和臨時種子區(qū)域，當(dāng)臨時種子區(qū)域在初始目標(biāo)區(qū)域內(nèi)時，臨時種子區(qū)域即使要尋找的種子區(qū)域，再對種子區(qū)域內(nèi)的各點的灰度值進行排序，灰度值最小的點被認為是種子點。我們在文獻[11]中有詳細的闡述。

1.4 ?區(qū)域增長分割

種子區(qū)域增長是從選定的種子點開始，事先為種子點與其臨域的點設(shè)定一個閾值條件，如果滿足條件，則將臨域點視為與種子點相同的點，以此方式不斷地擴張種子區(qū)域[12]。超聲乳腺圖像被直方圖均衡化后，圖像的灰度分布被歸一化到[0，1]，根據(jù)最大類間方差法，能求出每幅圖像的最佳閾值。由實驗結(jié)果可以得出，不同圖像的最佳閾值不同，但均處于[0.4，0.6]。這里我們選擇0.5做為初始閾值。在該模塊中增設(shè)一個滑塊，來選擇[0，10]之間的值，用選定的值除以初始閾值。不同的圖像有著不同的閾值，可通過滑塊調(diào)整圖像的分割閾值，已得到理想的分割結(jié)果。同時，調(diào)用函數(shù)regionprops對分割出的ROI進行形態(tài)特征計算，得到ROI的面積、周長、縱橫比、面積與最小包含矩形面積比和離心率等形態(tài)特征，以給予醫(yī)生對腫瘤良惡性的初始辨別。整個過程無需調(diào)整程序的參數(shù)，只需移動滑塊即可實現(xiàn)分割的目的。不了解MATLAB程序的使用者，也可以實現(xiàn)人機交互，拓寬了適用范圍。

2 ?實驗結(jié)果

用65幅超聲乳腺腫瘤圖像（其中包括33幅惡性腫瘤圖像和32幅良性腫瘤圖像）來檢驗所設(shè)計的GUI平臺是否有效。所有圖像的處理均通過軟件MATLAB2010，計算機的配置為英特爾處理器2.70 GHz和8G內(nèi)存。

按照先后順序，我們分別得到了圖像讀取、圖像預(yù)處理、定位種子點和區(qū)域增長分割的結(jié)果，如圖1所示。

在分割圖像時，選擇0.5作為初始閾值。增設(shè)一個滑塊，來選擇[0，10]之間的值，用選定的值除以初始閾值。不同的閾值，會得到不同的分割結(jié)果，如圖2所示。使用者根據(jù)分割的結(jié)果，調(diào)整滑塊，以得到理想的分割結(jié)果。同時，調(diào)用函數(shù)regionprops對分割出的ROI進行形態(tài)特征計算，得到ROI的面積、周長、縱橫比、面積與最小包含矩形面積比和離心率等形態(tài)學(xué)特征，醫(yī)生可據(jù)此對腫瘤的良惡性進行初始辨別。整個分割過程用時非常少，可以滿足實時在線分割的需要。各個階段所消耗的時間如表1所示。

3 ?結(jié)論

本文通過在MATLAB環(huán)境下開發(fā)的GUI平臺，將超聲乳腺腫瘤圖像自動分割所需的步驟集成到一個界面中，操作者無需MATLAB編程經(jīng)驗就可以對圖像實現(xiàn)分割，也可重復(fù)操作，人機交互性強。由于整個分割過程耗時少，比人工手動分割效率高近9倍，能夠?qū)崿F(xiàn)實時在線分割的需求。另外該GUI給出了分割的ROI的形狀特征，能夠為醫(yī)生提供辨別腫瘤良惡性的初始診斷。

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