梅啟升，陳玉芳，吳振聰，王 敏

(福建師范大學(xué)， 醫(yī)學(xué)光電科學(xué)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 福建省光子技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 福州 350007)

鮮紅斑痣是一種血管畸形疾病，血管畸形通常出生時(shí)就存在，隨著年齡增長(zhǎng)病灶面積逐漸增大，病灶程度逐漸加重，且不會(huì)自行消退。鮮紅斑痣的生理特征是乳頭層及網(wǎng)狀層中部的毛細(xì)血管和毛細(xì)血管后靜脈的擴(kuò)張[1]，其外觀特征表現(xiàn)為皮膚上有紅色斑，隨著時(shí)間增加，常常造成面部畸形、顏色加深、皮膚增厚、結(jié)節(jié)性損害等問(wèn)題[2]。當(dāng)前的激光光動(dòng)力療法(photodynamic therapy，PDT)治療方案采用光敏劑血卟琳單甲醚(hematoporphyrin monomethyl ether，HMME)3.5～5.0 mg/kg，5 min內(nèi)用波長(zhǎng)532 nm的激光進(jìn)行照射治療[3]。PDT是一種有氧分子參與的、伴隨生物效應(yīng)的光敏化反應(yīng)，其過(guò)程是通過(guò)特定波長(zhǎng)的激光照射，使組織吸收的光敏劑受到激發(fā)，而激發(fā)態(tài)的光敏劑又把能量傳遞給周?chē)难?，生成活性很?qiáng)的單態(tài)氧，單態(tài)氧和相鄰的生物大分子發(fā)生氧化反應(yīng)，產(chǎn)生細(xì)胞毒性作用，進(jìn)而導(dǎo)致細(xì)胞受損乃至死亡[4-8]。

目前光動(dòng)力治療方案存在的主要問(wèn)題如下：首先，光動(dòng)力治療過(guò)程中，激發(fā)態(tài)的光敏劑會(huì)將能量傳遞給周?chē)难?，產(chǎn)生活性很強(qiáng)的單態(tài)氧，單態(tài)氧既會(huì)對(duì)異常細(xì)胞進(jìn)行殺傷，也會(huì)跟正常細(xì)胞發(fā)生氧化反應(yīng)，從而產(chǎn)生細(xì)胞毒性作用。針對(duì)上述問(wèn)題，需要對(duì)光動(dòng)力治療進(jìn)行精確調(diào)控，降低光敏劑對(duì)正常細(xì)胞的影響。其次，傳統(tǒng)的光動(dòng)力治療方案中，激光器產(chǎn)生的光功率均勻性很差，治療效果不理想，無(wú)法達(dá)到實(shí)際治療的標(biāo)準(zhǔn)。

圖像的特征提取是指計(jì)算機(jī)提取圖像信息，決定每個(gè)像素是否屬于圖像特征。特征提取的結(jié)果是把圖像上的點(diǎn)分為不同的子集，這些子集往往屬于孤立的點(diǎn)、連續(xù)的曲線或者連續(xù)的區(qū)。特征抽取是指特征被檢測(cè)后，可以從圖像中被抽取出來(lái)。特征提取出的結(jié)果被稱(chēng)為特征描述或者特征向量。常用的圖像特征有顏色特征、紋理特征、形狀特征、空間關(guān)系特征。

根據(jù)上述兩個(gè)問(wèn)題，本文的研究?jī)?nèi)容主要分為兩個(gè)方面：第一，硬件方面設(shè)計(jì)一款窄光譜面陣LED光源，用于取代傳統(tǒng)的激光光源，提高治療光源的均勻性，從而提升治療效果；第二，軟件方面采用圖像處理技術(shù)對(duì)病灶區(qū)域進(jìn)行特征識(shí)別、提取，并根據(jù)病灶區(qū)域的顏色特征分析、計(jì)算病情程度，從而針對(duì)不同病情程度制作對(duì)應(yīng)的非均勻透射密度的膠片進(jìn)行光動(dòng)力治療，解決激光治療中光敏劑副作用問(wèn)題。

1 材料與方法

1.1 LED光源設(shè)計(jì)

根據(jù)光動(dòng)力治療的要求，設(shè)計(jì)LED光源要滿足以下條件：第一，光源波長(zhǎng)需要能夠滿足穿透到畸形血管深度的條件，并且該波長(zhǎng)不被表皮中的黑色素吸收，也不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生疼痛、水腫、結(jié)痂和水皰等危害；第二，光波長(zhǎng)要與光敏劑的吸收光譜相匹配，光源具有一定的輸出功率、有足夠的光照時(shí)長(zhǎng)[9,10]；第三，治療光源的光功率均勻度滿足實(shí)際治療要求(90%)。

檢測(cè)儀器采用光功率密度分布均勻性檢測(cè)儀，檢測(cè)方法采用九點(diǎn)取樣法計(jì)算，計(jì)算公式如下：

(1)

(1)式中η表示治療光源的均勻度，Pmax表示9個(gè)測(cè)量點(diǎn)中光功率的最大值，Pmin表示9個(gè)測(cè)量點(diǎn)中光功率的最小值，Pi表示對(duì)應(yīng)i點(diǎn)的光功率數(shù)值。

1.2 基于顏色特征的圖像分割方法

顏色特征是圖像檢測(cè)中運(yùn)用最廣泛的一種視覺(jué)特征，主要在于顏色往往和圖像中所包含的物體或特征十分相關(guān)[11]。此外，顏色特征還具有較高的魯棒性，能夠保證視覺(jué)檢測(cè)的準(zhǔn)確性[12,13]。鮮紅斑痣是一種先天性毛細(xì)血管畸形的病癥，出生時(shí)時(shí)常表現(xiàn)為粉紅色或紅色平坦斑塊，隨著年齡增長(zhǎng)病灶顏色會(huì)逐漸加深、增厚[14]。根據(jù)上述原因，與復(fù)雜的、冗長(zhǎng)的特征集算法相比，采用顏色特征的方法識(shí)別、提取圖像感興趣區(qū)域ROI(region of interest)更加高效、準(zhǔn)確。

RGB模型是常用的一種彩色信息表達(dá)方式，它使用紅、綠、藍(lán)三原色的亮度來(lái)定量表示顏色。該模型也稱(chēng)為加色混色模型，是以RGB三色光互相疊加來(lái)實(shí)現(xiàn)混色的方法，因而適合于顯示器等發(fā)光體的顯示。

RGB色彩模式使用RGB模型為圖像中每一個(gè)像素的RGB分量分配一個(gè)0～255范圍內(nèi)的強(qiáng)度值。例如：純紅色R值為255，G值為0，B值為0；灰色的R、G、B三個(gè)值相等(除了0和255)；白色的R、G、B都為255；黑色的R、G、B都為0。RGB圖像只使用3種顏色，就可以使它們按照不同的比例混合，在屏幕上重現(xiàn)16 777 216種顏色。

根據(jù)上述的RGB模型，一個(gè)彩色圖像可以基于三基色的原理分解成R、G、B三個(gè)顏色通道的灰色圖像，假設(shè)獲取的原始圖像為I(x,y),那么分解的三通道結(jié)果為：

I(x,y)=KR×IR(x,y)+KG×IG(x,y)
+KB×IB(x,y)

(2)

(2)式中x、y表示圖像中每個(gè)像素的位置坐標(biāo)，IR表示圖像中紅色通道的灰度值，IG表示圖像中綠色通道的灰度值，IB表示圖像中藍(lán)色通道的灰度值，KR表示紅色通道的顏色系數(shù)，KG表示綠色通道的系數(shù)，KB表示藍(lán)色通道的系數(shù)。

根據(jù)三個(gè)通道的數(shù)據(jù)特征，可發(fā)現(xiàn)粉色-紫色斑在R通道和G通道較為明顯，而B(niǎo)通道的實(shí)際對(duì)比度不高，不利于顏色的分辨。設(shè)定R、G顏色閾值范圍初略的提取出病灶區(qū)域,并進(jìn)行初步二值化。那么最后二值化的病灶圖像BW(x,y)表示如下：

(3)

根據(jù)(3)式可以得到初步的結(jié)果圖，但是初步的二值圖像需要進(jìn)行優(yōu)化，去除掉椒鹽噪聲產(chǎn)生的干擾點(diǎn)，去除方案采用圖像形態(tài)學(xué)的閉操作處理。閉操作包含兩種基礎(chǔ)形態(tài)學(xué)圖像處理方法：膨脹與腐蝕。膨脹是使圖像中的目標(biāo)進(jìn)行“擴(kuò)張”操作，腐蝕是使圖像中的目標(biāo)進(jìn)行“緊縮”操作，擴(kuò)張與緊縮的方法和程度都是基于結(jié)構(gòu)元控制。形態(tài)學(xué)閉操作是對(duì)圖像進(jìn)行先膨脹后腐蝕：

SE=strel(‘disk’,10)

Src(x,y)=∪{(SE)z|(SE)z?BW(x,y)} (4)

(4)式中SE表示圖像的結(jié)構(gòu)元，方案采用結(jié)構(gòu)元半徑為10像素的單位圓進(jìn)行膨脹、腐蝕操作；Src(x,y)表示優(yōu)化后ROI區(qū)域二值化圖像的最終結(jié)果。

1.3 病灶分布的計(jì)算方法

病灶區(qū)域的病情分布計(jì)算方案采用灰度值特征進(jìn)行分析：根據(jù)鮮紅斑痣的特性，不難發(fā)現(xiàn)，病情越重顏色越深。由此將病情程度大致從輕到重可分為以下幾種顏色：粉紅、紅、紫紅、紫黑[15-17]。

根據(jù)上述特點(diǎn)分析，方案主要是基于ROI區(qū)域的灰度值分布進(jìn)行判定，即采用RGB三通道灰度值進(jìn)行計(jì)算。某點(diǎn)的RGB通道的灰度值越小，那么該點(diǎn)處病情越嚴(yán)重，相反，三個(gè)通道的灰度值越大，那么該點(diǎn)處病情相對(duì)較輕[18]。

但是拍攝過(guò)程中或多或少存在“反光”現(xiàn)象，反射光強(qiáng)會(huì)影響圖像的三個(gè)通道灰度值計(jì)算，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤計(jì)算病灶情況分布。本文采用最小值濾波算法計(jì)算圖像“反光”部分，并消除“反光”區(qū)域的影響：

(5)

2 結(jié)果與分析

2.1 基于顏色特征的圖像分割方法

光源波長(zhǎng)需要能夠滿足穿透到畸形血管深度的條件，并且該波長(zhǎng)不被表皮中的黑色素吸收，因此光源采用中心波長(zhǎng)為631.1 nm，波長(zhǎng)寬度約為16 nm的面陣LED光源。每個(gè)LED光源的通電電流為5 mA，通電電壓為1.9～2.0 V。面陣LED電路總電源電壓設(shè)定為12.0 V，總電流為4.5 A，總功率約為54 W，總體根據(jù)SSP6612型LED光色電參數(shù)綜合系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，結(jié)果如圖1所示。

2.2 面陣光源的PCB電路設(shè)計(jì)

根據(jù)LED面陣光源的光強(qiáng)、電壓、電流等多項(xiàng)參數(shù)，面陣LED的PCB板大小設(shè)置為515 mm×100 mm，功率密度分布為105 mW/cm2。面陣光源布局采用6串40個(gè)LED并作為一小塊照明區(qū)域，總共20個(gè)照明區(qū)域兩兩相連，總布燈數(shù)為4 800 pcs。按紅光芯片布線，PCB部分設(shè)計(jì)圖紙如圖2所示。

根據(jù)光功率密度分布均勻性檢測(cè)儀，采用九點(diǎn)接收法計(jì)算，通過(guò)(1)式計(jì)算實(shí)際光功率均勻性的結(jié)果達(dá)到96%,大于實(shí)際治療要求(90%)，滿足光動(dòng)力治療的實(shí)際治療要求。

2.3 利用閾值分割ROI

閾值分割ROI是將光動(dòng)力治療區(qū)域進(jìn)行提取，根據(jù)RGB模型的原理，將原始的彩色圖像分解為R、G、B三個(gè)通道的灰度值圖像，通過(guò)三個(gè)通道的灰度值信息最終決定的閾值條件。原始圖像分解的結(jié)果如圖3所示。

圖1 LED光源的設(shè)計(jì)參數(shù)Fig.1 LED light source design parameters

圖2 LED光源的電路設(shè)計(jì)圖紙F(tuán)ig.2 Circuit design drawing of LED light source

圖3 采集鮮紅斑痣的原始圖像Fig.3 Collecting raw images of port wine stains(a)彩色圖像；(b)紅色通道的灰度圖像；(c)綠色通道的灰度圖像；(d)藍(lán)色通道的灰度圖像(a)Color image;(b)Gray image of red channel;(c)Gray image of green channel;(d)Gray image of blue channel

拍攝的彩色原始圖像采用R、G通道進(jìn)行雙通道閾值分析，閾值判斷條件為R通道：150

圖4 ROI特征提取的結(jié)果Fig.4 Results of ROI feature extraction(a)雙通道閾值分割；(b)形態(tài)學(xué)優(yōu)化結(jié)果(a)Two-channel threshold segmentation;(b)Morphological optimization results

2.4 計(jì)算病灶分布情況

根據(jù)分割出來(lái)的病灶區(qū)域，進(jìn)行灰度處理，將顏色信息轉(zhuǎn)換成灰度信息，如圖5b所示，圖中的顏色信息轉(zhuǎn)換成灰度信息，灰度信息圖像分別由權(quán)重為0.298 9的R通道、權(quán)重為0.587 0的G通道和權(quán)重為0.114 0的B通道組成。灰度信息能夠全面顯示圖像信息,并能夠最大化簡(jiǎn)化圖像處理難度。為了消除拍攝時(shí)的“反光”影響，方案中采用局部最小值法進(jìn)行優(yōu)化，圖像濾波采用ordfilt2函數(shù)進(jìn)行提取，反光部分的亮度如圖5c所示。根據(jù)灰度信息圖像減去反光區(qū)域的影響，得到初步病灶分布情況圖(圖5d)；利用對(duì)比度拉伸、圖像反轉(zhuǎn)得到最終的病灶分布情況圖，如圖5e所示。在病灶分布圖中，病情嚴(yán)重處的灰度值越大(灰度值接近255白色)，病情輕微處的灰度值越小(灰度值接近0黑色)。

圖5 ROI區(qū)域病情分布計(jì)算Fig.5 Calculation of disease distribution in ROI area (a)ROI原始圖像;(b)ROI的三通道灰度圖像;(c)“反光”部分的灰度圖;(d)病情分布計(jì)算結(jié)果圖;(e)圖像反轉(zhuǎn)、對(duì)比度增強(qiáng)處理(a)ROI original image;(b)ROI three-channel grayscale image;(c)Grayscale image of “reflective” part;(d)Disease distribution calculation result;(e)Image inversion, contrast enhancement processing

2.5 精準(zhǔn)調(diào)控的光動(dòng)力系統(tǒng)

根據(jù)最終病灶分布情況圖的灰度信息，制作相對(duì)應(yīng)非均勻透射密度的膠片用于精確照射治療。在病灶分布圖5e中，病情嚴(yán)重的區(qū)域顯白色，病情輕微的區(qū)域顯黑色，白色對(duì)應(yīng)膠片通過(guò)率高的部分，黑色對(duì)應(yīng)膠片通過(guò)率低的部分。通過(guò)率高的嚴(yán)重病情區(qū)域，利用強(qiáng)光照來(lái)激活病情區(qū)域的光敏劑，而通過(guò)率低的輕微病情區(qū)域，利用弱光照降低光敏劑作用，減少細(xì)胞毒性的影響。精確調(diào)控方案是依據(jù)照射光通過(guò)膠片不同透過(guò)率的部分，對(duì)不同嚴(yán)重程度的病灶區(qū)域進(jìn)行光動(dòng)力治療，從而達(dá)到提升治療效果，降低光敏劑的細(xì)胞毒性作用的目的。

基于病灶圖像特征提取的光動(dòng)力治療方案流程：第一步，需要對(duì)病人(patient)進(jìn)行取樣，取樣方式采用數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行圖像取樣(shoot a picture)；第二步，根據(jù)圖像進(jìn)行圖像處理(image processing)，圖像處理部分包含提取ROI部分和計(jì)算病情分布；第三步，根據(jù)計(jì)算得出的病情分布圖像，制作非均勻透射密度的膠片(printing)；第四步，最后將膠片裝夾到光動(dòng)力治療儀器上(assembly)用于精準(zhǔn)光動(dòng)力治療。上述步驟流程如圖6所示。

圖6 鮮紅斑痣治療流程圖Fig.6 Flow chart of port wine stain treatment

3 討論

本文開(kāi)發(fā)了一套用于治療鮮紅斑痣的窄光譜面陣LED光源，設(shè)計(jì)了一款軟件方案用于檢測(cè)病灶區(qū)域、分析病情分布，并提出了一種精準(zhǔn)治療方案。設(shè)計(jì)的LED光源部分取代了激光光源部分，提升了光功率的均勻性，從而提升了治療效率。精準(zhǔn)調(diào)控方案解決了現(xiàn)有的某些鮮紅斑痣光動(dòng)力治療設(shè)備無(wú)法精準(zhǔn)控制治療光源照射病灶部位的問(wèn)題，降低了光敏劑的細(xì)胞毒性作用。開(kāi)發(fā)出這樣一種簡(jiǎn)易的任意形狀照射光場(chǎng)控制方法，直接與現(xiàn)有的系統(tǒng)進(jìn)行融合使用，具有可拓展性，可根據(jù)不同型號(hào)的設(shè)備進(jìn)行不同的接口形狀的設(shè)計(jì)。

目前的光動(dòng)力治療大多采用主觀評(píng)斷的方式，病灶分布情況的評(píng)估方式和標(biāo)準(zhǔn)都大相徑庭，這些方式的準(zhǔn)確性和精度都不能滿足精確治療的要求。本文提供了一種基于顏色特征的病灶情況計(jì)算方案，方案采用顏色特征分割出待治療區(qū)域，并將區(qū)域內(nèi)的病情分布進(jìn)行精確計(jì)算，同時(shí)還消除了圖像中的“反光”影響,提升了光動(dòng)力治療的準(zhǔn)確性。本文根據(jù)定性、定量計(jì)算，給出了一種客觀統(tǒng)一的病灶區(qū)域評(píng)估方案,用于色素性疾病的治療,提升了治療光源的均勻性，降低了光敏劑的細(xì)胞毒性作用。

綜上所述，本文在傳統(tǒng)的光動(dòng)力治療方案上進(jìn)行了大量改進(jìn)，并且加入了機(jī)器視覺(jué)的圖像檢測(cè)計(jì)算。本方案能夠給鮮紅斑痣等色素性病癥進(jìn)行客觀、定量、精確的全局評(píng)價(jià)，并根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果制作對(duì)應(yīng)的膠片用于精確治療。本方案可以適用于多種色素性病癥的檢測(cè)與治療方面，并結(jié)合設(shè)計(jì)的窄光譜面陣LED光源與精確調(diào)控的治療系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)光動(dòng)力治療上的一個(gè)重大突破。