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引言
肺结节 CAD系统可分成检测(CADe)和诊断(CADx)两部分,其中 CADe在胸腔 CT 图像中标记侯选结节,并将候选结节分割成结节和非结节,而 CADx为确定结节 的 良 恶 性 提 供 参 考 意 见
肺结节检测主要步骤:
肺实质分割(提取整个肺组织)、肺结节检测(包括提取候选结节和剔除假阳性结节)、肺结节分割和肺结节诊断
肺实质分割
概念:
- 确定双肺边界,即通过肺实质分割从其他组织及周围环境中提取整个肺组织
复制代码 关键问题:
- (1)区分肺外低灰度区域和肺内低灰度区域;
- (2)区分肺外围组织与肺部区域;
- (3)分割整个肺实质的完整度
复制代码 解决方向:
- 与周围组织和器官(如心脏、肝脏)等相比较,健康的肺部组织在CT图像上会形成阴影区域,灰度值相差较大。因此,阈值法成为最常见的肺实质分割方法
复制代码 为了评价肺实质分割效果,Shen等[4]提出5个指标来衡量分割性能,即 粘 连 胸 膜 型 结 节 重 新 收 录比、过分割率、欠分割率、体积重叠误差比率以及累计误差距离分布,其中粘连胸膜型结节重新收录比用于评估每个结节的敏感性。设Vauto表示该方法产生的二进制掩模体积,Vrefe表示参考标准体积,则过分割率OR(Vauto,Vrefe)、欠分割率UR(Vauto,Vrefe)和体积重叠误差比率DR(Vauto,Vrefe)分别定义为
肺结节检测
概念:
- 肺结节 CAD系统中检测模块是指采用纹理学或形态学判断肺部中是否存在结节,并确定肺结节存在位置及其真假阳性
关键问题:
- 由于肺结节形状各异,表现为对比度相对较低白色圆形实体,极易与肺内气管、血管混淆,且分布位置不确定,容易和肺内其他组织粘连
肺结节检测主要步骤 :
- 提取候选结节是指抑制其他解剖部位,从而突出显示肺结节,即增强肺结节像素值与其他解剖部位像素值的对比度[31]。
- FPNs剔除是保留真阳性结节(Truepositivenodules,TPNs)的同时部分排除 FPNs,即把候选结节分为结节部分和非结节部分(即正常解剖结构)
解决方向:
(1)基于阈值的候选肺结节提取方法
(2)基于聚类的候选肺结节提取方法
(3)基于形态学的候选肺结节提取方法
(4)基于形状的候选肺结节提取方法
( 5 )基于区域增长算法[41,42]以及基于弱监督纠错输出编码
肺结节分割
目前精确分割难度较大的结节类型包括:
(1)微小型结节;
(2)附着在血管的结节,即粘连血管型结节;
(3)附着在实质壁和膈膜的结节,即粘连胸膜型结节
(4)磨玻璃样结节
解决方向:
现已提出的肺结节分割方法可分为阈值法 [64,65]、形态学方法[66]、可变模型 法[63,67,68]、马 尔 科 夫 随 机 场[69]、聚 类 法[62,70,71]、软 计 算[72]及 图 割 法[73,74]等
- 微小型结节的精确分割需要通过测量它们的成长率来估测。当处理微小型结节时,PVE是主要的技术问题
- 粘连血管型结节是指粘附在血管上的肺结节。形态滤波是处理粘连血管型结节分割问题的普遍方法
- 粘连胸膜型结节是指粘附在实质壁和膈膜上的结节。胸膜表面去除(PSR)是较常见的方法
- 磨玻璃样结节是指一种CT值明显低于典型固体结节的半固体结节。磨玻璃样结节一般增长深度较慢,然而,磨玻璃样结节(尤其是混合型的)变成恶性结节的几率较高
粘连血管型结节和磨玻璃样结节是最难准确分割的结节类型
肺结节诊断
概念:
- 确定所检测到的结节是恶性还是良性。肺结节CAD系统中诊断部分可以自动从良性结节中区分恶性结节,或者通过结节的大小、形状及外观等来确定检测到的结节是恶性的可能性
解决方向:
- 一些研究者提出基于生长率的肺结节诊断方法
- 形状差异是判断肺部 CT图像中肺结节良恶性的有效特征之一
- 肺结节生长速度和形状等可看作是肺结节的外部特征,而肺 结 节 纹 理 是 目 前 能 够 表 示 肺 结 节 特 性的唯一内部特征
结论
目 前 亟 待 解 决 以 下 问 题:
- 采用新技术或改善现有技术(如深度卷积网络[98-101]、转化深度卷积网络[102]),以增加结节检测灵敏度、降低假阳性率和提高肺结节良恶性鉴别的准确度;
- 针对单一类型结节检测与诊断,现有方法效果较为理想,但缺乏对不同类型结节通用的结节检测与诊断方法;
- 现有的检测与诊断方法大都是基于国际公开的小样本影像病例库,难以保证其CAD系统在临床实践上能有效地对肺结节进行检测与诊断;
- 肺结节CAD系统检测与诊断的速度、自动化程度以及效果鲁棒性有待进一步优化
来源:https://blog.csdn.net/weixin_44638376/article/details/121023144
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