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1、中华放射学杂志2006年4月第40卷第4期ChinJRadiol,April2006,Vol40,No14·443··综述·计算机辅助诊断在肺结节中的应用进展王晓华马大庆随着影像学肺癌筛查计划的研究进展,有关计算机辅助统,将简单的转换功能应用于每一像素值以获得和人类视觉诊断(CAD)在肺结节中的应用受到越来越广泛的关注。目系统最佳匹配的感兴趣区的灰阶值范围,典型的操作包括窗前计算机辅助分析系统的应用主要集中在2个方面:即在胸技术和直方图均衡技术,目前已探索了包括最大密度投影法部X线片或CT模式上检测
2、结节和鉴别结节的良恶性。笔和三维重组技术在内的较复杂的视觉化方法来辅助人工检者搜集CAD在肺结节中应用的报道,综述如下。测CT图像上的肺结节。需要说明的是,增强影像对比技术一、CAD的定义仅有利于人对图像的观察,对计算机分析图像没有影响。为提高诊断的精确性和放射科医师阅片的一致性,将临许多图像分析操作通过各种各样的滤过技术来进行,空[1]床医师参考计算机输出结果而作出的诊断定义为CAD。间滤过就是基于局部空间区域或附近区域的像素值来进行它实际上包括2方面的含义:即计算机辅助检测和辅助诊调整。若采用低
3、滤过,可减少噪声但丢失细节,反之,高滤过断。需要明确的基本概念是辅助诊断,而不是自动诊断。可改善边缘和细节但增加噪声。阈值滤过是将所有高于阈CAD要求被分析的图像是数字化资料,因此,CT、数字X线值的像素值设为1,而将剩余者设为0,从而将灰阶图像转换摄影(DR)及计算机X线摄影(CR)片可直接用于CAD计算为黑白图像。几何滤过是将空间滤过应用于黑白图像的分析。资料获得技术(如CT的剂量、层厚及DR像素的大形式。小)可影响CAD系统的设计和操作。复杂的图像处理方法可将上述基本的原始功能相结合二、计算机
4、图像处理技术而产生,最终达到分离和显示病灶的目的。计算机的数字图像处理技术分为3个层次:(1)图像处21自动检测系统:需要一定量的临床证实病例对CAD理:对图像进行各种加工以改善图像的观察效果,它是1个的计算进行训练。(1)处理原始的数字化图像,提取病灶。从图像到图像的过程。日常进行的绝大部分图像调节工作如各种滤过技术(包括形态学滤过)、波形转换技术和差异都属于图像处理的范畴,如采用图像放大、平滑降噪、黑白反图像技术(双重能量减影和时间减影应用最多)。几种研究转、左右反转、窗宽或窗位、对比度调整等方
5、法增强对比以提都描述了使用图像区分技术,即用结节增强影像减影结节抑[224]高结节的视觉检出。(2)图像分析:对图像中感兴趣的制图像,从而有助于减少胸部X线片上的其他解剖结构的[3,8,9,11]目标进行检测和测量(特征提取),以获得客观的信息。它影响。(2)根据放射科医师的经验,用数学公式量化是从图像到数据的过程,最为典型的就是计算机辅助检结节特征。(3)根据量化的特征,区别正常解剖和异常病[529]测。在这个阶段,计算机只具有初级人工智能的功能。灶。(4)对自动检测的病灶进行标记,以利于医师识别
6、。当进行诊断工作时,计算机会告知感兴趣区在哪里,提醒要31自动诊断系统:与检测系统一样,所有CAD诊断软件特别注意这些区域的细微改变。而对于感兴趣区性质的识均需用大量临床已证实的病例作为数据库进行训练。首先别,还需要人为进行。(3)图像理解:研究图像中各目标的由放射科医师指出结节的位置,然后CAD系统利用动态程性质和相互关系,理解图像的含义。它是从图像到高级描序技术勾画出结节轮廓,第三步是对病灶进行测量。二维图述、识别的过程,实际上是计算机人工智能的高级阶段,即计像的测量一般包括病灶的周长、面积、致
7、密度、是否为圆形、算机辅助诊断。在这个阶段,计算机在搜集大量同病种影像延伸情况及病灶在肺内的位置等;三维图像的初级测量一般学信息的基础上,建立起数据库;同时对计算机进行训练,使包括容积、表面面积、平均密度等,次级测量一般包括病灶形计算机“学会”根据以往的“经验”(概率统计)计算,对当前态的描述和病灶内密度的分布等。用于描述病灶形态的征的影像病变作出诊断建议。这里所说的图像分析、图像理解象,如是否为圆形、分叶征、毛刺征等在三维图像上可精确测2个层次实际上都属于CAD范畴。量,三维CT图像还可在短期内评
8、价病灶的生长速度。综合三、工作原理及程序以上客观测量的影像资料和患者的临床病史资料,CAD诊[10]11图像处理方法:Reeves等总结用于胸部X线片和断系统利用线性判别分析法来确定结节的恶性度。CT的基本图像处理方法有影像对比增强法、空间滤过法、阈四、CAD系统效能的评价指标值滤过法、几何滤过法。对CAD系统效能的评价,需选用另1组独立的临床已影像对比增强法应用于大多数的数字医疗影像显示系证实病例,这组病例应是在临床实践中会遇到的各种病例的组合。为评价CAD系统的真
