计算机辅助系统应用于肺部,计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用

孟想成真

计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用

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计算机信息技术在计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用 报告人：杜娟,1,目录,2,新型医疗诊断辅助系统的概述 计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用 结论,新型医疗诊断辅助系统的概述,随着信息技术的飞速发展，计算机凭借着其强大的信息储存、整理和分析能力在医疗领域得到广泛应用 早在20 世纪90 年代，国外的研究人员就已经开展了基于人工智能决策系统的开发研究 在医疗领域，类似的医疗诊断辅助系统的开发研究也在逐步地开展,新型医疗诊断辅助系统的概述,医疗诊断辅助系统简称CAD(computer-aideddiagnosis system)，CADS 能对疾病进行全面的诊断性分析，为临床医生提供更为全面的诊断方向,新型医疗诊断辅助系统的概述,传统的低成本的胸部平片仍然是临床诊断中广泛采用的一种影像学检查 然而由于正常解剖结构重叠等原因，胸部平片的诊断有时却相当困难 特别是早期肺结节的诊断，容易产生误诊或漏诊 因此利用计算机辅助诊断提高早期肺结节的检出率，是非常有必要的,新型医疗诊断辅助系统的概述,为了提高诊断的精确性和放射科医师阅片的一致性，将放射科医生参考计算机输出结果而做出的诊断定义为CAD(Computer-Aided Diagnosis)，被称为放射科医生的“第二双眼睛”. CAD 并不是要取代医生的诊断，而是作为医生诊断的一个补充，通过将可疑点标记出来，,新型医疗诊断辅助系统的概述,实际上，医学影像中各种影像检查技术包括平片、CT、MRI、超声及PET 等，均可引入计算机辅助诊断系统； 目前CAD 的研究和应用大多局限在引起医生的注意，以便医生进行更深入地分析诊断。 CAD 系统的目标是减少医生对病灶的误诊和漏诊，提高医生的诊断率,新型医疗诊断辅助系统的概述,乳腺和胸部肺结节的检测中，另外CT 虚拟结肠内镜(CTC)、肝脏疾病CT 诊断、脑肿瘤 MRI 诊断等也有一定的研究和应用,计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用,肺结节是肺部最常见的病变之一，可以是良性病变、转移瘤或肺癌，肺癌的发生率在癌症中位居第二。 据美国癌症协会估计，在2003 年肺癌占有所有癌症诊断的13%，占癌症死亡病例的28%。综合五年癌症存活率仅为15%，如果肺癌能在早期被检测出来，存活率可升到49%，然而只15%的肺癌诊断病例在早期被检测出来 由此可见，肺癌的早期诊断具有非常大的意义，国内外研究表明CAD 系统能够帮助医生提高肺癌的早期检出率。,计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用,目前胸部平片仍是最常用的肺癌筛选方法，由于平片检查技术的特点，造成正常解剖结构的重叠给肺结节的检测带来很大的困难。大体而言，肺结节的检测主要有三个困难： 1，结节的大小范围广，一般从几毫米到几厘米； 2，肺结节的密度差异很大，有些小的结节仅仅比周边肺组织深一点点； 3，肺结节可以出现在肺区域的任何地方，胸部纵膈、心脏后肺、投影在隔膜上的肺,计算机辅助诊断技术在肺结节中的应用,CAD 的关键技术是利用图像理解和人工智能技术，提取一些图像特征，对图像进行自动分析与识别。 算法的基本过程分为: 图像预处理 候选点检测 特征提取、 候选点分类等。,图像预处理(Image Preprocessing),不管采用何种方法，增强结节和抑制肺部血管、气管等组织，都是肺结节CAD 系统最必不可少的预处理步骤。 为了降低计算成本，在能获得可比较的对比度的情况下，对输入图像进行下采样处理是一项必不可少的过程，比如，从2048×2048 到256×256。但在分割的时候，需要较高的精度，一般在1024×1024为了调整不同的图像在灰度范围或者亮度上存在的差异，避免图像分析的不一致性，需要对输入图像进行归一化处理，其中会用到很多图像均衡化处理技术。,a, 原始图像. b, 经过归一化处理 后的图像,肺部分割(LungSegmentation),每个人的解剖结构都有差异，肺部包含很多重叠的解剖结构，这给肺部分割带来很大的困难 常见的分割方法有： 活动形状模型(active shape models，ASM)，活动表现模型(active appearance models，AAM)，像素分类(Pixel Classification，PC)等。其中，ASM 是目前比较常用的肺部分割技术。,肺部分割(LungSegmentation),ASM 是Cootes 等，于1992 年提出的一种统计学模型。 ASM 的基本思想是以目标物体的轮廓作为训练样本，用点分布模型(point distribution models，PDM)进行描述，构造样本的先验模型，点分布模型主要体现了训练集的平均形状和形变方式。 在先验模型建立后，ASM 方法通过一个灰度匹配的搜索过程寻找图像中的目标轮廓，在迭代搜索的同时调整先验模型的参数，使模型与目标物体的实际轮廓逐步吻合，从而达到目标的精确定位。,肺部分割(LungSegmentation),ASM 用于肺部分割时，先验模型的建立需要能找到左右肺的初始区域，Amit 等通过先提取两肺之间的中位线和左右肺的中位线，再提取左右肺轮廓的粗略特征点作为初始区域，最后运用ASM 进行演化搜索左右肺的精确边界。ASM 需要用大量的手工描绘的肺部轮廓数据进行训练，从而得到最优的模型参数。,肺的初始和最终轮廓,候选点检测(Candidate Detection),在候选点检测中最通用的是差值图像技术(difference-image technique)。 原始图像通过两次滤波，一是通过球形算子得到结节增强的图像，二是通过中值滤波得到结节抑制的图像， 把两个过滤的图像通过阈值减法技术得到结节候选点。,特征提取(Feature Extraction),Bilgin 等对通过增强过滤得到的每一个孤立区域计算面积、周长、宽度、高度、宽高比、直度、圆度、边界平均曲率、力矩，从而获得这些形态特征；另一方面通过多尺度边缘检测，提取边缘特征，并通过边缘导向的Wavelet snake 模型对边缘特征进行评估,特征提取(Feature Extraction),Bram 等先把肺部区域细分，再在每个细分的肺部区域中使用多尺度高斯微分过滤器分析提取纹理特征； 另外，通过把左右肺相同位置的纹理特征相减获得差异特征,候选点分类(Candidate Classification),常用的分类方法有： 基于规则的分类器(Rule-Based)， 人工神经网络(Artificial NeuralNetwork) K-最近邻分类(K-Nearest Neighbors) 支持向量机(Support Vector Machine,SVM),CAD 系统的评价方法,不同 CAD 系统性能的对比只有在同一数据集上才有意义 1 检出率；胸部平片肺部结节的检出率一般只有35%-65%，如果检出率偏低，那么Chest CAD 就没有辅助的意义，这个值实际上跟灵敏度代表同一个意思,CAD 系统的评价方法,2 假阳性数目：假阳性数目过多，会误导医生的诊断，会对诊断产生负面的影响 3 平均响应时间：响应时间可以认为是整个算法处理过程所花的时间，响应时间过长，医生就要等待较长的时间才能看到CAD 标记的结节。,CAD 系统的评价方法,CAD系统的评价基本上都运用了ROC(receiver operating characteristic)方法。 横坐标是假阳率(1-特异性)或假阳性数目，纵坐标是灵敏度或检出率。 CAD 系统某次实验的实际结果是坐标系中的一个点，圆滑的曲线是利用实际数据并基于一个双正态分布假设拟合出来的拟合ROC 曲线。,CAD 系统的评价方法,总结,计算机辅助诊断是影像诊断学的发展方向，目前肺结节辅助诊断系统的性能还有待提高，在提高检出率的同时增加了假阳性率成为制约其广泛应用的重要因素。如何充分利用图像数据，结合医学解剖和诊断知识，在提高计算机辅助诊断检出率的同时降低其假阳性率成为今后研究的重点和热点。,,,谢谢！, 关 键 词： 计算机辅助 诊断 技术 结节 中的 应用

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