張 玲 顧楚華 傅華成 宋宗根 吳 江 張英俊

（1.湖南醫(yī)藥學(xué)院；2.懷化市第一人民醫(yī)院）

早期診斷和治療是降低乳腺癌發(fā)病率和死亡率的有效途徑。使用乳腺X線攝影技術(shù)進(jìn)行乳腺癌的早期篩查是一種常用方法，借助于計(jì)算機(jī)輔助的乳腺癌的圖像分割在很大程度上可以幫助臨床醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療?；趥鹘y(tǒng)分水嶺算法的過分割和漏分割問題，本文提出了一種改進(jìn)的分水嶺算法進(jìn)行乳房腫塊的分割方法，以提升算法分割的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，從而有效地對腫塊進(jìn)行分割。實(shí)驗(yàn)選取了一例經(jīng)病理確診的乳腺癌患者的兩個(gè)不同體位（LMLO和LCC）的X線攝影圖像進(jìn)行腫塊分割研究，結(jié)果表明，本文提出的算法可以準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)乳腺癌腫塊的分割和輪廓標(biāo)記，具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。

乳腺癌是一種眾所周知的致命疾病，全世界因乳腺癌死亡的女性人數(shù)正在加速增長。研究表明，對乳腺癌的早期診斷和治療可以有效提升治療的成功率和降低乳腺癌患者的死亡率。乳腺癌的診斷通過檢測乳房X射線攝影圖像中的高強(qiáng)度區(qū)域來確認(rèn)腫瘤的良性或惡性。近年來，乳房X射線攝影技術(shù)作為乳房檢查的常用手段，廣泛用于乳腺癌的篩查和診斷中。對乳腺癌腫塊圖像的準(zhǔn)確分割和標(biāo)記是對乳腺癌患者進(jìn)行保乳治療的關(guān)鍵步驟。

在計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù)出現(xiàn)以前，通常需要通過醫(yī)生手動(dòng)對乳腺癌腫塊進(jìn)行分割和標(biāo)記，其工作量非常大，而且受醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)的影響較大。近年來，研究人員一直在探索不同的圖像處理方法用于乳腺癌圖像的分割和診斷?；诜炙畮X算法的乳腺癌分割較早地引入到了圖像分割應(yīng)用中。然而，由于傳統(tǒng)分水嶺算法存在過分割的問題，在乳腺癌腫塊分割應(yīng)用時(shí)效果較差，因此應(yīng)用起來不是很方便。為此，本文提出了一種改進(jìn)的基于標(biāo)記控制的分水嶺算法進(jìn)行乳房腫塊的分割方法，通過算法提取圖像的前景和背景信息作為標(biāo)記，并結(jié)合標(biāo)記對圖像進(jìn)行分水嶺分割，可以進(jìn)一步提升算法分割的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，從而實(shí)現(xiàn)對腫塊進(jìn)行有效分割。

1 材料和方法

1.1 分水嶺算法介紹

分水嶺（watershed）圖像分割方法是一種基于形態(tài)學(xué)的圖像處理方法，算法分割過程中把圖像當(dāng)成地形圖進(jìn)行處理，圖像的梯度幅值和不同梯度值區(qū)域分別對應(yīng)于地形圖中的海拔高度和盆地。假設(shè)在每個(gè)盆地最低處打個(gè)洞，然后將地形圖逐漸浸入一個(gè)湖中，那么全局極小值點(diǎn)對應(yīng)的盆地先進(jìn)水，隨著水位的逐漸升高，當(dāng)相鄰兩個(gè)盆地的水即將合 并時(shí)，此時(shí)在它們之間進(jìn)行建壩攔截。分水嶺算法的關(guān)鍵在于水壩的構(gòu)造，最簡單的構(gòu)造水壩分離二元點(diǎn)集的方法是使用形態(tài)學(xué)膨脹。

1.2 改進(jìn)的分水嶺算法

傳統(tǒng)的分水嶺算法容易導(dǎo)致過度分割，效果往往很差，應(yīng)用起來不太方便，因此沒有得到大范圍推廣。此后，研究人員考慮對分水嶺算法進(jìn)行改進(jìn)，以提高圖像分割的準(zhǔn)確性和可靠性。基于標(biāo)記控制的分水嶺算法應(yīng)運(yùn)而生，其思想是在進(jìn)行分水嶺算法分割時(shí)引入一些附加知識，通過在原圖中尋找一些標(biāo)記來引導(dǎo)算法進(jìn)行分割，從而防止過度分割。該方法與傳統(tǒng)分水嶺分割算法相比，極大提高了醫(yī)學(xué)圖像分割的準(zhǔn)確性，應(yīng)用也逐漸廣泛。然而，標(biāo)記的提取是該方法的關(guān)鍵，不同的標(biāo)記提取方法得到的分割結(jié)果也相差很大，尤其是在不同的應(yīng)用場景下，分割結(jié)果千差萬別。標(biāo)記提取方法不合理，在引入標(biāo)記的過程中容易產(chǎn)生過度標(biāo)記或者漏標(biāo)記，從而導(dǎo)致存在過分割或漏分割等問題。

本文主要研究對乳腺癌X射線攝影圖像中的腫塊分割問題，直接應(yīng)用簡單的基于標(biāo)記控制的分水嶺算法效果較差，無法達(dá)到要求。因此本文引入了通過對像素進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)的方法來確定背景標(biāo)記提取過程中的圖像二值化閾值。通過對灰度圖像進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)，可以得到正常像素和腫瘤像素的灰度分布，從而獲取相對合理的閾值。具體算法流程如圖1所示。

圖1 本文提出的改進(jìn)分水嶺算法流程圖

實(shí)驗(yàn)采用懷化市第一人民醫(yī)院影像中心Selenia Dimensions 3D數(shù)字乳腺X線攝影系統(tǒng)，選取一例經(jīng)過病理確診的乳腺癌患者左乳內(nèi)斜位（LMLO）和左乳頭足位（LCC）的DICOM格式數(shù)字乳腺X線圖像數(shù)據(jù)，圖像像素尺寸為4096×3328，圖像深度為12位。圖像像素分辨率和灰度分辨率均很高。

圖像分割具體步驟如下：

（1）進(jìn)行圖像預(yù)處理：使用MATLAB自帶的DICOM讀取函數(shù)加載乳腺X射線攝影圖像，為了提高計(jì)算速度，將圖像尺寸壓縮為1024×832，同時(shí)由于X射線機(jī)的視野很大，因此將圖像矩陣進(jìn)一步縮小到略大于乳房的尺寸（800×416），再通過灰度變換將圖像灰度深度變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的8位灰度級。

（2）灰度直方圖統(tǒng)計(jì)：為了去除無效統(tǒng)計(jì)，只取圖像中的非零像素進(jìn)行灰度直方圖統(tǒng)計(jì)，通過直方圖初步確定二值化閾值。

（3）對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理：先對圖像進(jìn)行基于重建的形態(tài)學(xué)開操作，再進(jìn)行基于重建的形態(tài)學(xué)閉操作。

（4）基于形態(tài)學(xué)處理后的圖像計(jì)算前景標(biāo)記和背景標(biāo)記。

（5）計(jì)算原始圖像的梯度幅值（使用Sobel邊緣檢測算子），對加入前景和背景標(biāo)記后的梯度圖做分水嶺變換，得到分割邊界。

（6）將分割邊界用白色顯示疊加到原始圖像中得到分割標(biāo)記圖像。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)首先對該患者LMLO體位的乳房X射線攝影圖像進(jìn)行腫塊分割研究。將圖像中的非零像素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到灰度直方圖如圖2所示。從灰度直方圖可以看出，正常細(xì)胞的歸一化灰度值分布以0.1為中心，而腫瘤細(xì)胞的歸一化灰度值分布以0.5為中心，實(shí)際選取灰度閾值時(shí)，取正常像素和腫瘤細(xì)胞像素分布中心的均值作為二值化灰度閾值。

圖2 圖像灰度直方圖

乳腺X射線原始圖像如圖3(a)所示，由于乳腺癌腫塊的形狀不規(guī)則，手動(dòng)圈定腫塊的輪廓相對較難，工作量較大，因此需要使用計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)進(jìn)行分割診斷。對圖像進(jìn)行基于重建的形態(tài)學(xué)開閉操作后得到如圖3(b)所示的圖像，像素值相近的區(qū)域得到了合并。通過采用sobel邊緣檢測算子計(jì)算得到梯度圖像，將前景和背景標(biāo)記疊加到梯度圖像中進(jìn)行顯示如圖3(c)所示。最后進(jìn)行分水嶺變換得到腫塊的邊界信息，將邊界信息（白色曲線）疊加到原始圖像顯示如圖3(d)所示。從圖中可以看出，腫瘤區(qū)域被很好地標(biāo)記出來。

圖3 LMLO體位分割結(jié)果

為了驗(yàn)證算法的可行性，對該患者另一個(gè)體位（LCC）的乳腺圖像進(jìn)行了腫塊分割實(shí)驗(yàn)。原始圖像、基于重建的形態(tài)學(xué)開閉操作后的圖像及對腫塊進(jìn)行分割標(biāo)記后的結(jié)果如圖4所示。從圖中可以看出，腫塊也被準(zhǔn)確標(biāo)記出來了。同時(shí)，經(jīng)影像科醫(yī)生的評價(jià)，認(rèn)為兩個(gè)體位圖像的分割結(jié)果準(zhǔn)確性都很高。

圖4 LCC體位分割結(jié)果

結(jié)論：本文介紹了一種改進(jìn)的基于標(biāo)記控制的分水嶺算法進(jìn)行乳腺腫塊的分割方法，通過對圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)預(yù)處理后提取圖像的前景和背景信息作為分割標(biāo)記，提取背景信息時(shí)，使用灰度直方圖方法確定二值化圖像的分割閾值，有效提高了背景標(biāo)記的準(zhǔn)確性，再結(jié)合標(biāo)記對圖像進(jìn)行分水嶺分割，提升算法分割的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，從而有效地對腫塊進(jìn)行分割。通過對一例乳腺癌患者的2個(gè)體位X射線攝影圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn)對分割算法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明，經(jīng)過改進(jìn)的分水嶺算法可以準(zhǔn)確地完成乳腺X線攝影圖像腫塊的分割和輪廓標(biāo)記，沒有出現(xiàn)漏分割和過分割的問題。將本文提出的算法用在乳腺癌診斷中可以有效提升診斷的準(zhǔn)確性和效率，輔助臨床醫(yī)生進(jìn)行乳腺癌患者的保乳治療，具有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。