基于磁共振成像的膀胱腫瘤自動檢測系統(tǒng)的開發(fā)*

邵 希 石宇強△ 劉 巖 徐肖攀 劉 洋 張 曦*

膀胱腫瘤是泌尿系統(tǒng)最常見的腫瘤之一，根據(jù)美國癌癥協(xié)會發(fā)布的“Cancer Facts and Figures 2016”[1]數(shù)據(jù)顯示，美國男性中膀胱腫瘤的發(fā)病率位居第4位，致死率居第8位；而中國男性中，膀胱腫瘤的發(fā)病率居惡性腫瘤第7位，且近年來呈逐年上升趨勢[2]。

膀胱腫瘤多發(fā)于老年男性且極易復(fù)發(fā)，對于非肌層浸潤性膀胱腫瘤，其5年生存率可達到96%，但約有50%～70%的患者在術(shù)后18個月內(nèi)會復(fù)發(fā)[3-4]；對于肌層浸潤性腫瘤，其5年生存率更低，且復(fù)發(fā)率更高[5]。隨著社會人口老齡化加劇，膀胱腫瘤患者將逐年增多而需要定期篩查或復(fù)查，但費用巨大且嚴重影響患者的生存質(zhì)量。

目前，光學(xué)膀胱鏡(optical cystoscopy，OCy)與經(jīng)尿道切除(transurethral resection，TUR)術(shù)相結(jié)合是膀胱癌檢測和診斷的金標準[5]。然而，OCy檢查不僅無法直接獲得腫瘤的浸潤深度(腫瘤分期)，存在視野盲區(qū)且該手段為有創(chuàng)，可能引起患者不適，并伴有機械損傷風險[6]。因此，臨床上迫切需要一種無創(chuàng)及高效的檢測手段，對膀胱腫瘤進行檢測和診斷。

近年來，基于磁共振(magnetic resonance，MR)的影像學(xué)檢查是膀胱腫瘤的重要篩查手段，而且是一種非侵入式的檢查方式，避免了CT成像中X射線輻射的缺陷，能提供清晰的人體軟組織結(jié)構(gòu)信息和豐富的人體功能信息。與醫(yī)生通過OCy主觀判斷有無膀胱腫瘤相比，MR影像客觀性較強，可挖掘各類定量的影像信息用于膀胱腫瘤檢測。因此，本研究擬基于磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)，用自適應(yīng)形狀先驗約束的水平集(adaptive shape prior constrained level sets，ASPCLS)方法，拉普拉斯偏微分方程(Laplace partial differential equation)計算三維(three dimensional，3D)膀胱壁厚度，基于空域信息的模糊C均值(fuzzy C-means with spatial information，sFCM)算法提取腫瘤疑似區(qū)等，初步建立基于MRI的膀胱腫瘤自動檢測系統(tǒng)，從而實現(xiàn)膀胱腫瘤的自動提取，為膀胱腫瘤的進一步診斷和治療提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 影像數(shù)據(jù)采集

本研究采用MRI T2加權(quán)成像序列進行膀胱腫瘤患者的影像數(shù)據(jù)采集。

(1)T2加權(quán)序列中，尿液作為天然的內(nèi)源性對比劑，使其與膀胱壁以及周邊組織有更好的對比度，從而使膀胱內(nèi)外壁分割得更為準確。

(2)腫瘤的信號強度通常比膀胱壁略高，這使得腫瘤區(qū)域在影像中對比顯著[7]。采用虛擬膀胱鏡檢測時，為了準確判斷病灶，膀胱需處于充盈狀態(tài)。①在核磁共振掃描前，受試者需飲用＞600 ml的水，在有尿感后10～15 min內(nèi)，進行掃描；②為了盡量減少腸道蠕動造成的偽影和對膀胱壁的擠壓而引起的形變，要求所有被試者提前做好腸道準備；③為了減少掃描中因人體呼吸而產(chǎn)生呼吸偽影，掃描時需在腹部捆綁腹帶。整個掃描過程持續(xù)約6～8 min，所有MRI數(shù)據(jù)經(jīng)GE Discorvery750 3.0T掃描儀采集完成，掃描參數(shù)見表1。

1.2 膀胱內(nèi)外壁的分割

獲取膀胱內(nèi)外壁信息是提取膀胱腫瘤疑似區(qū)域的先決條件，對于擬建立的檢測系統(tǒng)的功能實現(xiàn)至關(guān)重要。目前，醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域常用的分割算法可分為基于區(qū)域和基于輪廓兩類：基于區(qū)域的分割算法在分割MRI圖像時，因較強的噪聲，部分容積效應(yīng)和灰度非均勻性等影響，分割效果往往不能滿足要求；而基于輪廓的水平集方法[8-10]結(jié)果較為理想，目前已被廣泛地使用。2014年Qin等[9]提出了一種基于T2WI序列的ASPCLS。為了增強模型的分割準確性和魯棒性，該方法將初始約束，如梯度信息、區(qū)域性信息、最小壁厚等引入到模型中(該方法被用作本研究的分割方法)。

1.3 膀胱壁3D厚度的計算

膀胱壁厚度是區(qū)分膀胱壁是否存在病變的重要指標，因此在獲取了膀胱內(nèi)外壁信息后，需要計算膀胱壁3D厚度[11]。拉普拉斯方程以勢函數(shù)的形式描述了電場、引力場和流場等物理對象的性質(zhì)。拉普拉斯方程是一種二階偏微分方程，其計算為公式1：

在等勢面、場線與厚度關(guān)系中，中間的虛線表示由拉普拉斯場所形成的等勢線，與虛線垂直的曲線表示場線。內(nèi)壁上任意一點在外壁上必存在唯一點與之對應(yīng)，而且對于內(nèi)外邊界間的任意一點，其對應(yīng)的厚度值為所在場線的長度(如圖1所示)。

圖1 等勢面、場線與厚度關(guān)系示意圖

表1 T2加權(quán)影像序列具體掃描參數(shù)

1.4 疑似腫瘤區(qū)的提取

模糊C均值(fzuuy C-mrans，F(xiàn)CM)算法是一種無監(jiān)督聚類算法，也是圖像領(lǐng)域一種常用的分割算法，其具有計算簡便，無需過多人工干預(yù)的優(yōu)點，但對噪聲較為敏感。而MRI圖像常受圖像噪聲、部分容積效應(yīng)、灰度非均勻性等的影響，導(dǎo)致傳統(tǒng)的FCM算法無法有效地提取腫瘤區(qū)域。因此，本研究采用sFCM算法對疑似腫瘤區(qū)域進行分割，從而更準確地提取腫瘤區(qū)域。該方法基于傳統(tǒng)的FCM算法，將鄰域的統(tǒng)計信息作為權(quán)重項引入到隸屬度函數(shù)中，使分割時體素的隸屬度受周邊體素的影響，從而令分割結(jié)果更為平滑，對噪聲和灰度非均勻性更為魯棒。

1.5 系統(tǒng)功能步驟與硬件環(huán)境

MRI膀胱腫瘤自動檢測系統(tǒng)分為4個主要操作步驟：①讀取T2W1的MRI影像；②進行膀胱內(nèi)外壁的分割；③使用拉普拉斯偏微分方程進行膀胱壁3D厚度的計算；④利用改進的模糊C均值算法，提取整個疑似腫瘤區(qū)域。上述步驟的所有程序使用Matlab2012b編寫，采用的計算機為八核CPU，主頻為2.60 GHz，內(nèi)存為4.00 GB。

1.6 系統(tǒng)準確性評價

本研究使用Dice重合比率(Dice’ similarity coefficient，DSC)作為指標來評價系統(tǒng)的準確性，其計算為公式2：

式中DSC表示重合比率，ΩAuto表示系統(tǒng)自動分割提取出的腫瘤區(qū)域，ΩMannually表示手動分割提取出的腫瘤區(qū)域。

2 結(jié)果

(1)利用已采集到的膀胱腫瘤患者T2加權(quán)影像數(shù)據(jù)，對已建立的疑似區(qū)域自動提取系統(tǒng)進行流程與性能測試。在讀取T2序列的MRI影像后的界面顯示效果中，內(nèi)壁上的凸起部分為膀胱腫瘤(如圖2所示)。

圖2 讀取T2序列MRI影像后的界面圖

(2)在正確讀取圖像數(shù)據(jù)后，系統(tǒng)需完成內(nèi)外壁的分割任務(wù)。進行內(nèi)外壁手動和自動分割后的軟件界面如圖3和圖4所示，其中圖3顯示了系統(tǒng)對中間層進行手動分割的效果圖，圖4則是對其余層進行自動分割的效果圖，最終實現(xiàn)膀胱軸位像自頂向下的內(nèi)外壁分割。

圖3 對中間層進行手動分割的界面圖

圖4 對其余層進行自動分割的界面圖

(3)系統(tǒng)自動分割出每例膀胱腫瘤患者的膀胱內(nèi)外壁之后，還需對膀胱壁厚度進行自動計算。拉普拉斯方程計算某1例數(shù)據(jù)的膀胱壁厚度的結(jié)果，從中可以看到在腫瘤疑似區(qū)域像素對應(yīng)的厚度明顯變厚。由于壁內(nèi)每一體素都對應(yīng)于所在場線的厚度值，為通過厚度的聚類來獲取腫瘤區(qū)域提供了依據(jù)(如圖5所示)。

圖5 3D膀胱壁厚度計算的界面圖

在1例膀胱腫瘤患者的數(shù)據(jù)中，基于分割后的圖像，使用sFCM算法進一步提取出腫瘤疑似區(qū)，如圖6所示。

圖6 膀胱腫瘤患者腫瘤疑似區(qū)提取結(jié)果影像

(4)通過sFCM方法提取出腫瘤疑似區(qū)之后的軟件界面顯示圖，從右下角的圖片中可以看出，白色區(qū)域即腫瘤疑似區(qū)(如圖7所示)。

圖7 提取腫瘤疑似區(qū)后的界面圖

(5)根據(jù)建立的膀胱腫瘤自動檢測方法，利用10套膀胱癌患者T2加權(quán)影像序列數(shù)據(jù)進行初步驗證。將系統(tǒng)自動提取出的10套數(shù)據(jù)的膀胱腫瘤疑似區(qū)域與醫(yī)生手工勾畫的膀胱腫瘤疑似區(qū)域進行DSC系數(shù)比較，得到10套數(shù)據(jù)的平均DSC為86.7%，因而該系統(tǒng)對膀胱腫瘤疑似檢測和提取的準確性較高。

3 討論

為了克服OCy的有創(chuàng)性和無法判斷浸潤深度等缺點，以及更好對膀胱腫瘤進行無創(chuàng)篩查，本研究提出了一個基于MRI影像的膀胱腫瘤自動檢測系統(tǒng)，該軟件系統(tǒng)包含MRI數(shù)據(jù)的讀取、膀胱內(nèi)外壁的分割、3D膀胱壁厚度計算和腫瘤區(qū)域的進一步提取4個步驟，自動實現(xiàn)了膀胱腫瘤疑似區(qū)域檢測，為疑似區(qū)和腫瘤性質(zhì)的進一步分析和診斷提供了依據(jù)。本研究通過對多例膀胱腫瘤患者數(shù)據(jù)的測試與評估，保證了系統(tǒng)功能的可行性，且得到了較高的平均DSC，證實了該系統(tǒng)檢測膀胱腫瘤和提取腫瘤疑似區(qū)的準確性。

目前，該系統(tǒng)是基于影像的膀胱腫瘤檢測與分析研究領(lǐng)域的首個自動提取與檢測系統(tǒng)，為課題組下一步更好的開展基于多模態(tài)MRI虛擬膀胱鏡系統(tǒng)的研發(fā)奠定了良好的研究基礎(chǔ)與軟件基礎(chǔ)。然而，本系統(tǒng)也存在一定的局限性，僅著眼于提取出腫瘤疑似區(qū)，并未進一步判斷疑似區(qū)的性質(zhì)、浸潤深度以及分期等特點。今后，可以基于本系統(tǒng)進一步判斷腫瘤疑似區(qū)的性質(zhì)，判斷腫瘤分級和分期等性質(zhì)[12]。此外，本系統(tǒng)僅使用了單模態(tài)的T2加權(quán)影像序列數(shù)據(jù)，未使用各類能夠提供更多反映病理生理及細胞層面信息的磁共振功能影像序列。

隨著醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的不斷發(fā)展，未來課題組將獲得質(zhì)量更好、模態(tài)更多的MR影像，通過自動檢測系統(tǒng)可以更為準確的分割出膀胱的內(nèi)外壁，從而更為準確地提取出腫瘤疑似區(qū)，為臨床診斷和治療提供一種新型的無創(chuàng)且可靠的膀胱腫瘤檢測方法。

4 結(jié)語

本研究提出的基于T2加權(quán)MRI的膀胱腫瘤自動檢測系統(tǒng)，能夠初步實現(xiàn)膀胱腫瘤的檢測和疑似腫瘤區(qū)的提取，與真實膀胱腫瘤區(qū)域相比達到了較高的準確性，為膀胱腫瘤的早期檢測及術(shù)前診斷提供了無創(chuàng)新手段。

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