易定容，趙艷麗，孔令華，王文琪，黃彩虹

1. 華僑大學(xué)機電及自動化學(xué)院，福建 廈門 361021 2. 福建工程學(xué)院機械與汽車工程學(xué)院，數(shù)字福建工業(yè)制造物聯(lián)網(wǎng)實驗室，福建 福州 350118

引 言

宮頸癌是女性生殖系統(tǒng)最常見的三大惡性腫瘤之一[1]。行之有效的篩查方法可以預(yù)防和控制宮頸癌的發(fā)生[2]。目前宮頸癌臨床確診金標(biāo)準(zhǔn)方法是組織病理學(xué)檢查[3]，其不足之處是陰道鏡圖像下病變組織與正常組織對比度不是十分明顯，在陰道鏡輔助下行多點活檢取樣時依賴醫(yī)生的主觀經(jīng)驗，經(jīng)常導(dǎo)致漏取樣、過取樣的問題，增添病理醫(yī)生的負擔(dān)并給患者帶來不必要的痛苦，而且組織病理檢查過程繁瑣、耗時。光學(xué)病理診斷融合了光譜分析和光學(xué)成像兩項光學(xué)診斷技術(shù)，具有無創(chuàng)、快速的特點[4]，近年來獲得不少學(xué)者的關(guān)注。如Sanaz[5]，Zheng[6]，Wang[1]及Rmf[4]先后建立反射光連續(xù)高光譜成像病理診斷方法。2017年Ren等采用多個窄帶LED燈珠作為光源來獲取宮頸組織多光譜圖像[7]。然而以上光譜成像方法要么對宮頸組織進行二維空間掃描、要么需要在波譜空間掃描(分時段采集不同波段圖像)，因此光譜圖像的獲取存在時差，導(dǎo)致圖像間存在空間錯位，需要復(fù)雜的算法進行空間校準(zhǔn)，時間效率較低，易受病人移動的影響。

大量研究表明，癌變的組織代謝旺盛、血流豐富，相比于周圍正常的組織，其新生血管的速度明顯加快，因此血紅蛋白含量顯著增加。癌變組織富含血紅蛋白這一特征已被用來進行癌變檢測，如OlympusNBI及Yoshida等利用血紅蛋白吸收譜在415及540 nm峰值診斷胃腸道腫瘤[9]； Lange等使用血紅蛋白在540 nm吸收峰診斷腎結(jié)石[10]； Wang等使用血紅蛋白在620，696和772 nm三個波段的特異性診斷宮頸病變[11]。本研究在血紅蛋白的兩個強吸收峰(415±10)和(525±10) nm、一個反射峰(620±10) nm和一個背景波段(450±10) nm共四個波段進行快照式多光譜成像，并對所獲取的四幅窄帶光譜圖像進行加減，以生成突顯病變組織的融合圖像。再通過計算機分類算法將宮頸組織分為不同病變等級組織。該方法無需掃描，也無需空間校準(zhǔn)及傅里葉反演等復(fù)雜算法，可以實現(xiàn)幀率高于10 fps的全視場范圍自動診斷。

1 微型快照式窄帶多光譜成像方法

1.1 窄帶多光譜圖像零時差采集方法

使用四波段微型快照式窄帶多光譜攝像頭(寧波五維檢測科技有限公司)，具體參數(shù)為： 每個濾鏡像素包含的4個波段分別是(415±10)，(450±10)，(525±10)，(620±10) nm。濾鏡像素幾何尺寸為104 μm×104 μm(其中每單波長濾鏡單元尺寸為52 μm×52 μm)，光學(xué)密度值均高于4[12]。所用圖像傳感器為SCMOS，其像素尺寸為6.5 μm×6.5 μm。在電腦的控制下，該微型快照式窄帶多光譜攝像頭每次曝光可同時(零時差)采集四幅窄帶多光譜圖像，采集幀率約25 fps。所采用的微型快照式窄帶多光譜成像系統(tǒng)如圖1所示。

1.2 四幅窄帶光譜圖像融合算法

在融合多光譜圖像之前，先對它們進行歸一化處理，以去除由于照明光源、透過率、光電轉(zhuǎn)化效率等隨波段的變化及暗電流的影響。校正歸一化公式為

(1)

(2)

其中a為常數(shù)調(diào)整因子，使得融合圖像的灰度值分布在[0, 255]之間。

1.3 光譜融合圖像計算機輔助分類方法

光譜融合圖像中不同病變程度組織間存在著比較顯著的灰度對比度，因此簡化分類算法，如歐式最小距離方法將宮頸組織劃分為CIN2, CIN3, 原位癌[14]。具體步驟為： 第一步，人工標(biāo)記不同類別病變組織一到兩個確診區(qū)域作為已知樣本輸入； 第二步，計算其他未知類型的像素點至這些已知組織類型的樣本像素的平均距離，根據(jù)計算出的最小距離將其歸為那個對應(yīng)訓(xùn)練樣本同一類。分類算法公式如式(3)所示

Cx=min(DEx)

(3)

2 驗證過程

分別使用白光陰道鏡及微型快照式窄帶多光譜攝像頭對兩例手術(shù)離體后10 min內(nèi)的帶有瘤變的宮頸組織樣本(圖2)進行實驗驗證。微型快照式窄帶多光譜攝像頭以約25 fps幀率采集立體宮頸組織的原始圖像，其軟件從原始圖像中以近25 fps的幀率實時分離出(415±10)，(450±10)，(525±10)和(620±10) nm共四個宮頸組織窄帶光譜圖像(圖3)。圖4為微型快照式窄帶多光譜攝像方法實時輸出的光譜融合圖像。系統(tǒng)輸出光譜融合圖像的幀率接近原始圖像幀率，即約25 fps。

圖2 手術(shù)切割下來的癌變宮頸組織樣本(白光陰道鏡所采集圖像)

Fig.2Colorimageofafreshcervicaltissuesamplebyconventionalwhite-lightcolposcopy

Fig.3SampleimageofafreshinvitrocervicaltissuebytheminiatureSNBIsystem

Bottom-left panel is the captured raw image, right panel: four narrow-band images split from the raw image

圖4 微型快照式窄帶多光譜攝像方法實時輸出的光譜融合圖像

3 結(jié)果與討論

通過本方法獲得一個典型病例的光譜融合圖像及傳統(tǒng)彩色圖像，使用歐氏最小距離法分別對其進行計算機輔助自動分類，圖5為所得結(jié)果。兩種分類結(jié)果正確與否都以組織病理診斷結(jié)果作為金標(biāo)準(zhǔn)來進行比較，其中黑圈表示計算機輔助診斷結(jié)果與金標(biāo)準(zhǔn)診斷結(jié)果相符，黃圈表示不相符的誤判區(qū)域。從圖5及表1可見，歐式最小距離法對微型快照式窄帶多光譜成像方法所獲得的光譜融合圖像準(zhǔn)確率為100%，高于白光陰道鏡所獲得圖像的50%準(zhǔn)確率。歐式算法診斷幀率接近20 fps。

圖5 (a) 歐式最小距離法對光譜融合圖像分類的結(jié)果圖； (b) 歐式最小距離法對白光陰道鏡采集的彩色圖像分類結(jié)果

Fig.5ClassificationresultsofEuclideanminimumdistancealgorithmon(a)thefusedspectralimageproducedbytheminiatureSNBIsystemand(b)ofthecolorimagebyaconventionalcolposcope

表1歐式最小距離法對光譜融合圖像分類及白光陰道鏡彩色圖像分類正確率比較

Table1AccuracycomparisionofEuclideandistanceclassificationalgorithmuponspectrally-fusedimagevswhitelightcoloposcopecolorimage

正常炎癥CIN1CIN2CIN3原位癌準(zhǔn)確率/%樣本數(shù)753333融合圖753333100彩色圖40011350

有意思的是，在具有多個不同病變程度組織的擁擠區(qū)域，即便是經(jīng)驗豐富的婦科醫(yī)生也表示較難區(qū)分這些區(qū)域所包含的組織類型。如圖6(a)給出了五處類似的病變類型比較集中區(qū)域，圖6(b)黃圈標(biāo)記出對應(yīng)的光譜融合圖像上計算機算法自動診斷結(jié)果。多位經(jīng)驗豐富的臨床婦科醫(yī)生比較圖6(a)和(b)后一致認(rèn)為，圖6(b)上黃色圈處的光譜融合圖像自動分類結(jié)果與醫(yī)生客觀判斷分析結(jié)果及組織病理診斷結(jié)果相符。

圖6 (a) 五處病變類型集中且醫(yī)生診斷有爭議區(qū)域; (b) 對應(yīng)的光譜融合圖像正確分類結(jié)果

Fig.6(a)Fivechallengeareaswhereindividualdoctor’sjudgementisarguable; (b)CorrectclassificationbytheEuclideanalgorithmonthefusedspectralimage

4 結(jié) 論

提出使用微型快照式窄帶多光譜攝像方法，實現(xiàn)一次曝光零時差獲取宮頸組織在4個波段(415±10)，(525±10)，(620±10)和(450±10) nm共4幅窄帶光譜圖像并實時生成光譜融合圖像。實驗結(jié)果表明，不同病變組織在光譜融合圖像中的灰度對比度比在白光陰道鏡彩色圖像中更高，更方便計算機輔助診斷算法或者醫(yī)生鑒別。

微型快照式窄帶多光譜成像宮頸癌篩查方法在手提電腦上可以實現(xiàn)接近20 fps的自動診斷。這是由于快照式窄帶多光譜成像所獲得的各個窄帶圖像自動配準(zhǔn)及光譜融合圖像對比度高，大大簡化了所需要的后續(xù)圖像處理，如不需空間校準(zhǔn)，簡化融合算法及分類算法。該方法無需碘和醋酸試劑的輔助能有效地將宮頸組織劃分為與金標(biāo)準(zhǔn)確診結(jié)果相同的病變類型。尤其是在多種級別(CIN2，CIN3，癌變)病變類型比較集中且醫(yī)生難以肉眼區(qū)分的區(qū)域，該技術(shù)能起到很好的建議與指導(dǎo)作用。

本方法的創(chuàng)新點是不需要任何掃描，既不需要光譜空間掃描，也不需要二維空間掃描及傅里葉反演算法，就能實現(xiàn)宮頸組織在血紅蛋白的多個特征波段窄帶多光譜成像及立等可得的客觀診斷(更新幀率約20 fps)。本方法優(yōu)點是無創(chuàng)、自動化程度高、結(jié)果具有客觀性，減少對醫(yī)生主觀經(jīng)驗的依賴，有望實現(xiàn)基層偏遠地區(qū)宮頸癌篩查的普及。