肝細(xì)胞肝癌CT圖像紋理分析分割技術(shù)的初步研究

王戚玲　汪兵　利玉林　成官迅　向子云

摘 要：目的 探討機(jī)器自動(dòng)分割肝癌CT圖像紋理特征的可行性。方法 用強(qiáng)度、紋理、形狀和邊緣的圖像特征來(lái)描述分割的情況，計(jì)算從操作者分割提取的特征與機(jī)器分割的相關(guān)性，測(cè)量不同操作者分割CT圖像與機(jī)器分割CT圖像的一致性。結(jié)果 操作者在選擇不同層面時(shí)并不一致。操作者的分割結(jié)果也并非重疊。每個(gè)機(jī)器分割與其操作者手動(dòng)分割的平均重疊程度與兩個(gè)操作者之間的重疊程度相當(dāng)（74% vs 69%）。機(jī)器分割與操作者手動(dòng)分割組內(nèi)相關(guān)性（ICC）結(jié)果表示紋理和強(qiáng)度特征是最顯著的，邊緣和形狀特征最小。結(jié)論 本研究通過(guò)在每個(gè)操作者分割的最大圓來(lái)確定機(jī)器自動(dòng)分割，從而有助于臨床中可以更快、更準(zhǔn)確的對(duì)CT圖像進(jìn)行分割。

關(guān)鍵詞：影像組學(xué)；影像特征；分割

中圖分類號(hào)：R735.7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2018.11.027

文章編號(hào)：1006-1959（2018）11-0089-04

Preliminary Study on Segmentation Technique of Texture Analysis of Hepatocellular Carcinoma CT Image

WANG Qi-ling1，WANG Bing1，LI Yu-lin1，CHENG Guan-xun1，XIANG Zi-yun2

（1.Department of Medical Imaging，Shenzhen Hospital，Peking University，Shenzhen 518036，Guangdong，China；

2.Department of Imaging，Shenzhen Longgang District People's Hospital，Shenzhen 518172，Guangdong，China）

Abstract：Objective To explore the feasibility of automatic segmentation of liver cancer CT image texture features.Methods Intensity，texture，shape，and edge image features were used to describe the segmentation conditions.The correlation between the segmentation feature extracted from the operator and the machine segmentation was calculated，and the consistency between different operator segmented CT images and machine segmentation CT images was measured.Results Operators are inconsistent when choosing different levels.The operator's segmentation results are also not overlapping.The average degree of overlap between each machine segment and its operator's manual segmentation is comparable to the overlap between the two operators（74%vs69%）.Machine segmentation and operator manual segmentation of intra-group correlation（ICC）results indicate that texture and intensity features are the most prominent，with minimal edge and shape features.Conclusion In this study，the automatic segmentation of the machine is determined by the maximum circle segmented by each operator，which helps to quickly and accurately segment the CT image in the clinic.

Key words：Radiomics；Image features；Segmentation

影像組學(xué)（radiomics）是指高通量地提取大量描述腫瘤特征性的影像特征，以深度挖掘圖像信息，并從海量的影像圖像中提取大量的定量特征，通過(guò)量化分析來(lái)提高診斷準(zhǔn)確率[1]。提取定量特征的第一步是對(duì)腫瘤進(jìn)行分割，對(duì)腫瘤CT圖像的手動(dòng)分割是一項(xiàng)非常耗時(shí)且繁雜的工作，需要在大量的CT圖像中的各個(gè)層面進(jìn)行腫瘤邊界的手動(dòng)分割，此外，手動(dòng)分割CT圖像并不能做到完全一致，分割的形狀或位置具有可變性[2]。目前，已經(jīng)開發(fā)了多種自動(dòng)和半自動(dòng)圖像分割算法來(lái)勾畫腫瘤邊界，提高了一致性并減少了分割腫瘤所需的時(shí)間，但也并不總是能夠區(qū)分腫瘤邊界不清的病例[3]，尤其在肝臟腫瘤中因邊界難以確定，導(dǎo)致操作者在勾畫腫瘤時(shí)不一致，最終造成診斷結(jié)果的不可靠。本研究嘗試一種新的方法，可以用一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程自動(dòng)分割圖像，以獲得腫瘤圖像子集。通過(guò)在每個(gè)操作者分割的最大圓來(lái)確定機(jī)器自動(dòng)分割，從而可以更快、更準(zhǔn)確的對(duì)CT圖像進(jìn)行分割。

1資料與方法

1.1一般資料 回顧性分析2016年6月～2017年6月于北京大學(xué)深圳醫(yī)院確診為肝細(xì)胞癌的患者26例，其中男16例，女10例，年齡41～78歲，平均年齡（62.54±18.65）歲。

1.2方法 使用西門子CT儀（Siemens Definition Flash）和GE公司CT儀（GE Discovery 750 HD），分別行平掃及三期（動(dòng)脈期、靜脈期、延遲期）掃描，掃描參數(shù)為：智能kV和mA技術(shù)（100～120 kV，150～450 mA），層厚3 mm，造影劑用量為1.2 ml/kg，注射速率為3.5 ml/s團(tuán)注，三期掃描時(shí)間分別為注射造影劑后20～25 s、65～75 s、110～120 s。

1.3圖像處理方法

1.3.1圖像分割 由具有豐富診斷經(jīng)驗(yàn)的四名放射科醫(yī)師獨(dú)立觀察每幅CT圖像，選擇腫瘤的中心層面及其上、下兩個(gè)層面，使用開源注釋工具（ePAD）手動(dòng)勾畫每個(gè)層面中的腫瘤邊界，每個(gè)操作者獨(dú)立完成312個(gè)分割數(shù)據(jù)集，共1248個(gè)分割數(shù)據(jù)集。

1.3.2機(jī)器分割 從每個(gè)操作者勾畫的邊界中，通過(guò)計(jì)算最大周長(zhǎng)的內(nèi)切圓自動(dòng)確定一個(gè)機(jī)器分割圖。原理是先在原始分割中創(chuàng)建一個(gè)等距點(diǎn)網(wǎng)格，然后選擇離分割邊界最遠(yuǎn)的點(diǎn)，在等距點(diǎn)周圍創(chuàng)建一個(gè)更小、更精細(xì)的采樣網(wǎng)格，重復(fù)這個(gè)過(guò)程直到獲得設(shè)定的精度閾值點(diǎn)，并將最后點(diǎn)的位置和距離原始分割邊界的最小距離分別作為機(jī)器分割圖的中心和半徑[4，5]，對(duì)原始分割的像素空間分布進(jìn)行采樣，去除有關(guān)形狀的信息。從圖像內(nèi)的感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）提取定量特征的算法，特征可以被分類為測(cè)量強(qiáng)度、形狀、邊緣以及紋理特征[6]，見圖1。

①?gòu)?qiáng)度特征本研究提取以下統(tǒng)計(jì)指標(biāo)表征ROI內(nèi)部的特征值：均值、方差、峰度、偏度、熵、最大值和最小值。然后測(cè)量強(qiáng)度值之間的范圍的對(duì)比度，使用兩種方法來(lái)衡量對(duì)比度：邁克爾遜對(duì)比度和均方根方法[7，8]。

邁克爾遜對(duì)比度為：

Imax和Imin分別為ROI的最大值和最小值。

均方根方法為：

Iij是ROI位置處的強(qiáng)度值，I是平均強(qiáng)度值，M和N是ROI的高度和寬度，均方根對(duì)比度為圖像的灰度強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)偏差。

②邊緣特征病變邊緣的表征方法：首先沿邊界選擇分割的點(diǎn)，在選定的點(diǎn)處計(jì)算垂直于分割邊界的向量，再?gòu)倪吔绲拿恳贿呇由鞄讉€(gè)像素?cái)M合成線段，并且沿該線段對(duì)圖像強(qiáng)度值進(jìn)行采樣[9，10]，最后通過(guò)擬合S型函數(shù)來(lái)表征采樣值：

I0是偏置強(qiáng)度，S是窗口的尺度，W是窗口的寬度，回歸方程提供了S、W、I0和？字0方面每個(gè)點(diǎn)的邊界參數(shù)化。

③紋理特征：紋理特征分析使用文獻(xiàn)中常用的算法：Gabor濾波器、Haralick特征和小波分解[11，12]。Gabor濾波器是一個(gè)用于邊緣檢測(cè)的線性濾波器，其頻率和方向表示接近人類視覺系統(tǒng)對(duì)于頻率和方向的表示，在空域一個(gè)二維的Gabor濾波器是一個(gè)正弦平面波和高斯核函數(shù)的乘積，具有在空間域和頻率域同時(shí)取得最優(yōu)局部化的特性，與人類生物視覺特性很相似，因此能夠很好地描述對(duì)應(yīng)于空間頻率（尺度）、空間位置及方向選擇性的局部結(jié)構(gòu)信息。Haralick特征是從灰度共生矩陣中獲取的一組統(tǒng)計(jì)測(cè)量，灰度共生矩陣用兩個(gè)位置的象素的聯(lián)合概率密度來(lái)定義，它不僅反映亮度的分布特性，也反映具有同樣亮度或接近亮度的象素之間的位置分布特性，是有關(guān)圖象亮度變化的二階統(tǒng)計(jì)特征。它是定義一組紋理特征的基礎(chǔ)。一幅圖象的灰度共生矩陣能反映出圖象灰度關(guān)于方向、相鄰間隔、變化幅度的綜合信息，它是分析圖象的局部模式和它們排列規(guī)則的基礎(chǔ)[11]。為獲得旋轉(zhuǎn)不變特征，本研究計(jì)算四個(gè)方向（0度、45度、90度和135度）的Haralick特征，并得到最大值、最小值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差[12]。

1.3.3度量 ①重疊：為了分析層面中的iROI之間一致性，本研究將重疊的比率定義為[13]：

其中k代表一致性，Ok定義為相交與重疊之間的比率。

②功能一致性：使用組內(nèi)相關(guān)性（intra-class correlation，ICC）來(lái)測(cè)量不同操作者分割CT圖像與機(jī)器分割CT圖像所提取特征的一致性。 ICC表示組內(nèi)的相似性，用來(lái)量化不同人所測(cè)量的一致性[14]。ICC值增高表示一個(gè)特征在多個(gè)測(cè)量中是一致的，表示為：

MSR是行的均方，MSE是行的均方誤差，MSC是操作者的均方，n和k分別表示行和列的總數(shù)。在本研究中行代表每個(gè)層面提取特征，列表示可以由不同的操作者和/或不同的方法（如，輪廓、機(jī)器分割）提供的不同分段。

1.4觀察指標(biāo) 通過(guò)圖像處理算法提取病灶內(nèi)部各種特征，包括小波、均方根對(duì)比、Gabor濾波器和Haralick特征，總共有594個(gè)特征。

1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 16.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行分析，計(jì)數(shù)資料以（%）表示，采用？字2 檢驗(yàn)，計(jì)量資料用（x±s）表示，組間比較采用雙樣本t檢驗(yàn)，以P<0.05表示有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。

2結(jié)果

2.1切面選擇差異 操作者在選擇不同層面時(shí)并不一致，見表1。

2.2操作者之間重疊 由于操作者可以自由地選擇層面進(jìn)行分割，所以其分割結(jié)果并不總是重疊，見表2。

2.3操作者分割與機(jī)器分割之間的重疊 每個(gè)機(jī)器分割與其操作者分割的重疊，平均重疊程度與兩個(gè)操作者之間的重疊程度相當(dāng)（74% vs 69%），兩位操作者間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），見表3。

2.4特征的一致性 機(jī)器分割與操作者手動(dòng)分割之間的ICC結(jié)果見表4，表明小波和RMS對(duì)比一致性最高，形狀和邊緣一致性最低。

3討論

為了提取肝細(xì)胞肝癌CT圖像機(jī)器分割以獲得腫瘤圖像子集，本研究采用強(qiáng)度、紋理、形狀和邊緣等圖像特征評(píng)價(jià)分割的情況，機(jī)器分割是通過(guò)自動(dòng)追蹤輪廓中勾畫的最大圓來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)ICC比較每個(gè)操作者使用手動(dòng)分割與機(jī)器分割提取的特征，計(jì)算四個(gè)特征值（強(qiáng)度，邊緣，形狀和紋理）的ICC值，結(jié)果顯示紋理和強(qiáng)度特征最顯著，邊緣和形狀特征最小。文獻(xiàn)報(bào)道ICC>0.8表示強(qiáng)相關(guān)性[15]。本研究顯示，小波、均方根（root mean square，RMS）對(duì)比、Gabor濾波器和Haralick特征具有ICC>0.8，共有594個(gè)特征，這些特征對(duì)于分割方法（自動(dòng)分割）是高度穩(wěn)定的。

表2顯示HCC的邊界劃分并不一致，可能由于強(qiáng)化對(duì)比度并不高、密度值不均勻以及周圍CT噪聲。邊界的這種不確定性，導(dǎo)致機(jī)器分割十分困難。本研究中操作者可以2D、3D勾畫腫瘤邊界，然后從輪廓自動(dòng)計(jì)算自動(dòng)分割、勾畫腫瘤的邊界。

表3顯示了機(jī)器分割與操作者手動(dòng)分割的重疊對(duì)比，我們發(fā)現(xiàn)從機(jī)器分割中提取的特征一致性與從操作者手動(dòng)分割提取的特征區(qū)別并不大，在1248個(gè)特征中有594個(gè)特征顯示ICC>0.8（強(qiáng)相關(guān)）。雖然四個(gè)特征類別之間相對(duì)穩(wěn)定，但是每個(gè)類別中的單個(gè)特征可能比所示的平均值更加穩(wěn)定。機(jī)器分割的主要優(yōu)勢(shì)是相對(duì)容易獲取，但使用機(jī)器分割的主要缺點(diǎn)是關(guān)于邊界形狀及邊緣清晰度信息的丟失。這是基于算法假設(shè)所有機(jī)器分割圖形都是基于圓形，這可能不符合實(shí)際的腫瘤邊界，而操作者勾畫的形狀是與實(shí)際的腫瘤形狀保持邊緣接近。

比較操作者重疊度是為了驗(yàn)證不同操作者間的穩(wěn)定性，通過(guò)計(jì)算操作者分割與機(jī)器分割之間的ICC分?jǐn)?shù)，分析哪些特征對(duì)于機(jī)器分割來(lái)說(shuō)最穩(wěn)定。結(jié)果顯示紋理和強(qiáng)度特征最穩(wěn)定，說(shuō)明我們可以通過(guò)獲取相關(guān)信息得到簡(jiǎn)單機(jī)器分割的方法，本研究中模擬成原始輪廓內(nèi)最大的圓圈。特征一致性因所選切面之間的距離而異，使用分割時(shí)這種差距會(huì)減小。

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收稿日期：2018-1-31；修回日期：2018-5-11

編輯/楊倩