□拾 博 李培豐
(一)結(jié)節(jié)判別原理。實驗設(shè)計CT圖像矩陣橫斷面為1,024x1,024,F(xiàn)OV值為440mm,為此,440mm/1,024=0.43mm,0.43mm為每個像素的尺寸。設(shè)計判別模板矩陣為4x4個pixel(像素),這樣便于檢測,鑒別的結(jié)節(jié)大小目前可以進(jìn)行的尺寸為1.7mm,判別該模板后,尺寸小于1.7mm的甲狀腺結(jié)節(jié),實驗是不能檢測出該甲狀腺結(jié)節(jié)。像素如果在ROI邊界外區(qū)域外,像素值為0,該檢測系統(tǒng)是不會納入統(tǒng)計的。在觀察正常圖像范圍內(nèi),通過鑒別甲狀腺的CT值,甲狀腺大小為4X4pixel(像素),同時比較臨近的pixel CT值的大小和低密度閾值,如果都小于,則該區(qū)域為低密度結(jié)節(jié)的組織。4個相鄰像素的CT值與高密度閾值進(jìn)行比較,如果都大于,該區(qū)域就是高密度結(jié)節(jié)的組織。影像科醫(yī)師會根據(jù)檢驗工作人員的異常區(qū)域進(jìn)行鑒別,這樣可以提醒醫(yī)師重點查看異常地方,病變有可能在該組織存在。測算設(shè)計的4x4個相鄰pixel(像素)的CT值,當(dāng)該CT值都小于最小閾值或該CT值都大于最大閾值時,表明該區(qū)域為低密度或高密度區(qū)域,從而方便醫(yī)師進(jìn)行診斷,具體如圖1所示。
圖1結(jié)節(jié)檢測判別準(zhǔn)則
檢驗人員設(shè)置閾值大小是依靠平時的經(jīng)驗進(jìn)行的,將閾值劃分多組進(jìn)行分析。如何判斷準(zhǔn)確率,檢驗人員可以根據(jù)高低閾值來進(jìn)行組合,對閾值的范圍進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計。閾值范圍設(shè)定好后,可以進(jìn)行閾值最優(yōu)化流程的設(shè)計,最優(yōu)化的高低閾值通過計算來確定。
檢驗人員在檢測時一定要細(xì)心和專注,通過查看待檢驗的甲狀腺圖像、結(jié)節(jié)CT值,將高密度閾值設(shè)定為141亨氏、146亨氏、151亨氏、156亨氏、161亨氏,來進(jìn)行測評結(jié)節(jié)判定的準(zhǔn)確率和低密度閾值的關(guān)系。根據(jù)組織壞死液化的程度來選取低密度閾值,分別取40亨氏、45亨氏、50亨氏和55亨氏,來進(jìn)行測評高密度閾值和結(jié)節(jié)判別準(zhǔn)確率的關(guān)系。
為查看低密度閾值與準(zhǔn)確率之間的關(guān)系,設(shè)定高密度值為145HU時,具體圖形狀況如圖2所示。
圖2 (Thigh=145HU)
為查看高密度閾值與準(zhǔn)確率之間的關(guān)系,設(shè)定低密度值為50HU時,如圖3所示。
圖3 (Tlow=50HU)
根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行分析,初步判斷準(zhǔn)確率與單因素之間的關(guān)系,最優(yōu)值大約位于高閾值[140,160]亨氏,低閾值[40,60]亨氏的區(qū)間。每次增加2亨氏,檢驗人員會根據(jù)前后兩個不同參數(shù)設(shè)計,進(jìn)行計算判斷準(zhǔn)確值,經(jīng)過25x25=625次的循環(huán),從而得到準(zhǔn)確值,同時檢驗人員要記錄相應(yīng)結(jié)果。
(三)實驗結(jié)果。檢驗人員通過實驗,并利用經(jīng)驗法分析,得到結(jié)節(jié)檢測結(jié)果,其實驗結(jié)果如表1所示。從表1中分析得知,高密度155HU和低密度50HU的組合檢測效果最好,ACC為0.848。
采用正常CT圖像153幅,具有甲狀腺結(jié)節(jié)特征的CT圖像143幅,將它們分為兩組。先進(jìn)行均值T檢驗,采用基于一階特征,分析兩組的紋理特征是否存在差異。除了峰度(P=0.116)特點外,通過觀察結(jié)節(jié)的組合,發(fā)覺正常組合的均勻度、灰度均值都出現(xiàn)明顯區(qū)別。對正常組織查看后,發(fā)現(xiàn)其各項分布很好,同時了解該區(qū)域甲狀腺細(xì)胞功能,觀察后發(fā)現(xiàn)功能很相近,它們的組織密度相等,在得到的CT圖像上,看到分布均勻且灰階也很正常。檢驗人員比較有惡性和良性的組織細(xì)胞,察覺惡性結(jié)節(jié)細(xì)胞的功能不同于正常組織,醫(yī)師發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)內(nèi)出現(xiàn)的癥狀主要有:壞死、分泌鈣質(zhì)、液化等。密度不均勻會在不正常的甲狀腺的內(nèi)部組織出現(xiàn),同時灰度值變化也會在CT圖像上表現(xiàn)出來。
表1 經(jīng)驗法高低閾值組合的結(jié)節(jié)判別結(jié)果
在甲狀腺結(jié)節(jié)檢測中,為查看6維特征所起的作用,SVM作為采用的分類器,充分利用樣本中的各項數(shù)據(jù),留一交叉檢驗為檢驗人員采用的方法,測試集的選擇為其中的任意一個樣本,訓(xùn)練集為其他的樣本,一直抽取到每個樣本。通過實驗結(jié)果顯示,灰度均值、均勻度、熵以及偏斜度這幾方面都取得了較好的結(jié)果,但是峰度的AUC和標(biāo)準(zhǔn)方差的AUC分別為0.513和0.568,這時原來的所有陽性樣本絕大多數(shù)都會變成陰性樣本,這樣一來不能區(qū)分正常甲狀腺與結(jié)節(jié)組織。目前看到的甲狀腺結(jié)節(jié)中的效果只是在單個方面,實際工作中,要想提高總的分類穩(wěn)定性與準(zhǔn)確率,多維特征的聯(lián)合應(yīng)用顯得尤為突出。
基于閾值的檢測方法中,甲狀腺內(nèi)高低密度區(qū)域通過4X4像素的模板來探測,判斷是否有結(jié)節(jié),而基于一階紋理特征的子集得到最高的分類準(zhǔn)確率,兩種甲狀腺結(jié)節(jié)檢測技術(shù)對于影像醫(yī)生實際診斷甲狀腺結(jié)節(jié)具有參考價值。