劉 健

（秦皇島市第一醫(yī)院，河北秦皇島 066000）

技術(shù)方法

基于顯微CT多分形譜特征和支持向量機(jī)的骨質(zhì)疏松診斷*

劉 健

（秦皇島市第一醫(yī)院，河北秦皇島 066000）

骨質(zhì)疏松；顯微CT；多分形譜；支持向量機(jī)

骨質(zhì)疏松癥是以骨量減少、骨微觀結(jié)構(gòu)退化為特征，致使骨的脆性增加以及易發(fā)生骨折的一種代謝性骨病。一直以來(lái)，骨密度被認(rèn)為是骨質(zhì)疏松癥診斷的臨床標(biāo)準(zhǔn)和骨質(zhì)疏松性骨折的主要預(yù)測(cè)因子。最近研究發(fā)現(xiàn)，低骨量只是骨質(zhì)疏松的危險(xiǎn)因素之一，除骨量外，骨小梁的微結(jié)構(gòu)變化對(duì)骨強(qiáng)度起著至關(guān)重要的作用［1-2］。因此，對(duì)于骨小梁微結(jié)構(gòu)的深入研究成為解決骨質(zhì)疏松問(wèn)題的關(guān)鍵［3］。在骨小梁結(jié)構(gòu)研究中，傳統(tǒng)骨組織形態(tài)計(jì)量學(xué)被譽(yù)為骨組織微結(jié)構(gòu)量化分析的“金標(biāo)準(zhǔn)”［4］。但由于骨質(zhì)疏松癥的病理學(xué)改變主要為區(qū)域性組織形態(tài)學(xué)改變，并且骨組織質(zhì)地堅(jiān)硬，活檢困難且局限性大，因此當(dāng)前的病理學(xué)診斷方法無(wú)法進(jìn)行全面、立體、無(wú)創(chuàng)的觀察［5］。由于二維的傳統(tǒng)方法存在諸多缺陷，使得評(píng)價(jià)骨微結(jié)構(gòu)的三維顯微CT方法最近幾年發(fā)展迅速。如Gong等就是利用顯微CT掃描人椎骨體不同部位骨微觀結(jié)構(gòu)，用于評(píng)價(jià)微結(jié)構(gòu)相關(guān)的發(fā)生骨折的危險(xiǎn)性［6］。Jiang等發(fā)現(xiàn)，高分辨率顯微CT圖像系統(tǒng)能很好地評(píng)價(jià)雌激素缺乏或骨質(zhì)疏松患者中、長(zhǎng)期骨小梁改變，與傳統(tǒng)骨形態(tài)計(jì)量學(xué)比較，顯微CT能夠更早地探及骨結(jié)構(gòu)變化，從而為早期預(yù)防骨質(zhì)疏松癥的發(fā)生提供了依據(jù)［7］。顯微CT評(píng)價(jià)骨微結(jié)構(gòu)的空間參數(shù)方面的研究也獲得了較大進(jìn)展，Geoffrey等［8］研究了基于骨小梁CT圖像空間模式孔隙度分析的骨質(zhì)疏松評(píng)價(jià)方法，Veenland等［9］研究了利用紋理特征來(lái)評(píng)價(jià)骨小梁結(jié)構(gòu)改變的可行性。

在前述研究工作基礎(chǔ)上，本研究提出一種利用多重分形譜特征評(píng)價(jià)骨微結(jié)構(gòu)，并利用支持向量機(jī)算法進(jìn)行自動(dòng)分類以診斷骨質(zhì)疏松疾病的方法，并且在骨小梁顯微CT數(shù)據(jù)上驗(yàn)證了該方法的有效性。

1 多分形譜特征計(jì)算方法

用Chaudhuri和Sarker提出的差分盒子計(jì)數(shù)方法進(jìn)行多分形譜特征計(jì)算。對(duì)于一個(gè)給定的尺度s，將M×M的圖像分割為s×s大小的網(wǎng)格，每個(gè)網(wǎng)格中有一列s×s×h大小的盒子，其中h=s×G/M，G是最大的灰度級(jí)，M/2≥s＞1，s∈N，r=s/M。設(shè)Ps（i, j）為第ns（i, j）個(gè)網(wǎng)格中的概率測(cè)度，對(duì)于每個(gè)網(wǎng)格定義：

則可得：

2 實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果比較

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自荷蘭愛(ài)因霍芬科技大學(xué)生物力學(xué)與組織工程的骨小梁顯微CT數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)利用Scanco Medical CT 80機(jī)采集，分為兩個(gè)組，14個(gè)正常人作為對(duì)照組，14個(gè)骨質(zhì)疏松病人作為疾病組。

2.1 二值化處理 進(jìn)行濾波、感興趣區(qū)域分割，以及二值化預(yù)處理后，每個(gè)人獲得64張64×64的二值化圖像。經(jīng)過(guò)二值化處理后部分micro切片圖像的對(duì)照示例見(jiàn)圖1，圖1（a）為3個(gè)正常樣本的第40號(hào)切片，圖1（b）為3個(gè)骨質(zhì)疏松樣本的第40號(hào)切片。從圖像上可以看出有差異，但是直接計(jì)算骨量進(jìn)行分類還有一定難度。例如第1個(gè)骨質(zhì)疏松樣本就容易與正常樣本混淆，而第3個(gè)正常樣本和第3個(gè)骨質(zhì)疏松樣本的總骨量區(qū)別也不是太明顯。

圖1 二值化microCT切片圖像示例

2.2 多分形譜計(jì)算 由于骨質(zhì)疏松患者顯微CT圖像呈現(xiàn)不同的紋理模式和復(fù)雜度，本文采用多分形譜理論進(jìn)行特征提取。圖2所示為顯微CT圖像切片經(jīng)計(jì)算得到的多分形譜對(duì)照：圖2（a）為某正常樣本的第40號(hào)切片所對(duì)應(yīng)的f(a)-a圖，圖2（b）為某骨質(zhì)疏松樣本第40號(hào)切片對(duì)應(yīng)譜圖。

圖2 二值化microCT切片多分形譜圖示例

2.3 特征提取與分類 對(duì)每個(gè)樣本所有切片（共64個(gè)切片）計(jì)算多重分形譜數(shù)據(jù)，進(jìn)一步提取多個(gè)Hausdorff維、斜率、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差/均值比等指標(biāo)。將每個(gè)樣本所有切片指標(biāo)的平均值作為該樣本對(duì)應(yīng)的特征。對(duì)數(shù)據(jù)集所有樣本提取出的特征用平行坐標(biāo)圖進(jìn)行可視化，如圖3所示。圖中橫坐標(biāo)共有九種取值，分別對(duì)應(yīng)Q=-2， Q=-1，Q=0，Q=1，Q=2時(shí)的Hausdorff維f(a （Q)）平均值，以及斜率（slope）和標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差/均值比等指標(biāo)。圖中用虛線表示正常樣本f(a （Q)），用帶+號(hào)的實(shí)線表示骨質(zhì)疏松樣本。從圖中可以看出，Q=-2時(shí)正常樣本與骨質(zhì)疏松樣本有明顯差異，正常樣本Hausdorff維平均值偏低，而骨質(zhì)疏松樣本Hausdorff維f(a （Q)）平均值高。另外，斜率（slope）和標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差/均值比等指標(biāo)也具有較好的判別能力。但是Q=0時(shí)的Hausdorff維f(a （Q)）平均值可分性較差。

圖3 兩類特征的平行坐標(biāo)圖

將前述所提取的那些特征用支持向量機(jī)進(jìn)行分類（利用LIBSVM工具箱，徑向基函數(shù)核，5倍交叉驗(yàn)證），并與利用其它分類方法（線性判別LDA、k-近鄰），和采用其他指標(biāo)如：傳統(tǒng)骨礦密度（BMD）指標(biāo)以及采用單切片分形譜指標(biāo)進(jìn)行比較，結(jié)果如附表所示。從表中可以看出，與采用其它分類方法和傳統(tǒng)特征比較，本文方法具有更好的分類性能。

附表 不同算法和特征分類結(jié)果比較表

3 小結(jié)

本研究針對(duì)骨質(zhì)疏松病人和正常人顯微CT圖像間的紋理和復(fù)雜度差異的特點(diǎn)，基于多分形譜理論提出了一種多切片分形譜指標(biāo)平均值特征表示方法，并且和支持向量機(jī)結(jié)合，取得了很好的分類效果。本研究提出的多切片分形譜指標(biāo)平均值特征可在一定程度上反映骨的微觀結(jié)構(gòu)性能，對(duì)于輔助醫(yī)生進(jìn)行骨質(zhì)疏松診斷具有較高價(jià)值。

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R318.08

A

1004-6879（2016）03-0232-03

*國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（60873121）

（2015-04-09）