（计算机系统结构专业论文）面向计算机辅助诊断的多尺度增强方法的研究.pdf

东北大学硕士学位论文摘要 面向计算机辅助诊断的多尺度增强方法的研究 摘要 随着医疗成像设备的发展，医学影像的成像精度和数字化程度的提高，海 量的有待临床医生及时做出诊断的影像的不断涌现，加速了计算机辅助诊断的 出现和发展。本文面向计算机辅助诊断的应用需求和发展趋势，对计算机辅助 诊断预处理中的增强算法开展了深入的研究。分析比较现有的增强算法，对于 c t 影像的增强进行了综合分析并设计和实现了基于冗余小波变换的多尺度自 适应直方图均衡方法。该方法能明显改善c t 影像的视觉观察效果，突出影像 中类似结节等小组织结构等局部细节信息，并有效避免在传统增强算法中出现 明显伪迹或噪声放大现象。 本文对现有的增强算法进行了总结和分析，针对特定的成像设备输出的影 像特点不同，已经出现了很多比较成功的增强算法。面向肺结节的计算机辅助 检测应用需求，对于具有比较统一均匀的c t 影像，许多经典增强算法并不适 用。通过分析比较，得出直方图均衡的方法对增强c t 影像的对比度有明显的 优越性。 面向计算机辅助诊断的检测需求，对医学影像应采用具有平移不变性的变 换，为此，本文选择冗余小波变换实现多尺度分析。快速冗余小波变换使用 m a u a t 二进小波变换和at r o u s 算法实现。考虑小波变换可能放大原有的噪声， 我们折衷考虑了边缘保持和噪声消除，选择四阶偏微分方程的对增强后的影像 进行消噪。通过增强处理，可以明显加快对c t 影像诊断的解读时间，有助于 提高检测的准确率，有效防止漏诊和误诊的现象发生。 关键词：计算机辅助诊断；冗余小波变换；多孔算法；直方图均衡；增强 i i 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t c o m p u t e r a i d e d d i a g n o s i so r i e n t e d m u l t i s c a l ee n h a n c e m e n t a p p r o a c h a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fb i o m e d i c a ld e v i c e s ，t h ei n c r e a s i n g l yh i g h e rp r e c i s i o n ， t h ee ) ( t e n to fd i g i t a l i z a t i o n ，a n dt h ee x p l o s i o no fl a r g ea m o u n tb i o m e d i e a ii m a g e s n e e d i n gt od i a g n o s i sb yc l i n i c a ld o c t o r , t h ea d v e n to fc o m p m e ra i d e dd i a g n o s i s ( c a d ) t i m ee x e m p l i f i e db yu s c o n s i d e r i n gt h en e e do fc a dt e c h n o l o g ya n d a p p l i c a t i o n ，w eh a v ec a r e f u l l ys t u d i e dt h ep m - p r o c e s si nc a ds c h e m e r e v i e w i n g t h ea l g o r i t h m sw h i c hh a v eb e e nd e v e l o p e di nt h ed o m a i n ，w ep r o p o s et h em u l t i s c a l e a d a p t i v eh i s t o g r a me q u a l i z a t i o nb a s e do nu n d e c i m a t e dw a v e l e tt r a n s f o r m t h e m e t h o dc a r lo b v i o u s l ye n h a n c et h ec o n t r a s to fc ti m a g ef o rc l i n i c a lr e a d i n g ，a n da t t h es a m et i m ei tw i l lr e d u c et h eu n d e s i r e dn o i s ea m p l i f i c a t i o na n dt h eb o u n d a r y a r t i f a c t s w eh a v ec o m p a r e da n da n a l y z e dt h ep e r f o r m a n c eo fe n h a n c e m e n ta l g o r i t h m s ， w h i c hh a v ed e v e l o p e df o rt h es p e c i f i ca p p l i c a t i o ni nt h ed i s t i n c tt y p eo fi m a g e a c c o r d i n gt ot h eu n i f o r mc ti m a g e s ，m a n yc l a s s i c a le n h a n c e m e ma l g o r i t h m sa r e n o te f f e c t i v ee n o u g ht om e e tt h ec a d a p p l i c a t i o nn e e d s b yc r i t i c a lc o m p a r i s o no f p o p u l a re n h a n c e m e n ta p p r o a c h e s ，w ef m dt h a tt h eh i s t o g r a me q u a l i z a t i o nm e t h o d c a ne f f e c t i v e l ye n h a n c et h ec o n t r a s to ff e a t u r e so fi n t e r e s ti nc t i m a g e i nc a da p p l i c a t i o n ，n o d u l ed e t e c t i o nl i k ep a t t e r n r e c o g n i t i o nn e e d st h e t r a n s f o r mt os a t i s f yt r a n s l a t i o ni n v a r i a n t t h u s ，w ec h o o s et h eu n d e c i m a t e dw a v e l e t t r a n s f o r mt om e e tc l i n i c a ln e e d s u n d e c i m a t e dw a v e l e tt r a n s f o r mi s i m p l e m e n t e d w e d d i n g t h eat r o u sa n dm a i l a ta l g o r i t h m si nt h i sp a p e r a tl a s t ，c o n s i d e r i n gt h en o i s e a m p l i f i c a t i o nw i t l lt h ew a v e l e tt r a n s f o r m w eu s ef o u r t ho r d e rp d e t od e n o i s ea n d i m p r o v et h ee n h a n c e di m a g e i n d e e d ，t h ee n h a n c e db i o m e d i c a li m a g ei ss h o w n t ob e e f f i c i e n ti nt e r m so fi n t e r p r e t a t i o nt i m e a tt h es a m et i m e ，t h ed i a g n o s i sa c c u r a c yi s i m p r o v e db yr e d u c i n gt h em i s d i a g n o s i sr a t e k e yw o r d s ：c o m p m e ra i d e dd i a g n o s i s ( c a d ) ；u n d e c i m a t e dw a v e l e tt r a n s f o r m ； at r o u sa l g o r i t h m ；h i s t o g r a me q u a l i z a t i o n ；e n h a n c e m e n t i i i 独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得 的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过 的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工 作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢 意。 学位论文作者签名：j 浮 日期： 乒口矿石缉上日 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论 文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部 或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 ( 如作者和导师不同意网上交流，请在下方签名；否则视为同意。) 学位论文作者签名： 签字e t 期： 导师签名： 签字日期： 东北大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 8 9 5 年，德国物理学家伦琴( r o e n t g e n ) 发现了x 射线，为人类利用x 射 线诊断与治疗疾病开拓了新途径，开创了医疗影像技术的先河。之后，医学影 像开始广泛应用于人体检查，进行疾病诊断，形成了放射诊断学( d i a g n o s t i c r a d i o l o g y ) 这一新学科，并奠定了医学影像学( m e d i c a li m a g i n g ) 的基础。2 0 世纪7 0 年代中期，电子计算机的应用为医疗影像带来了一次革命性的创新，计 算机断层扫描( c o m p u t e r i z e d t o m o g r a p h y ，c t ) 问世了。利用c t 成像，可以 更好的分辨人体内部结构影像，大幅提高了疾病诊断的准确性，成为2 0 世纪医 学诊断领域所取得的最重大的突破之一。随着医疗影像技术迅猛发展，核磁共 振成像( n u c l e a rm a g n e t i cr e s o n a n c ei m a g i n g ，m r i 或n m r ) 、计算机放射成 像( c o m p u t e dr a d i o g r a p h y ，c r ) 、数字放射成像( d i g i t a lr a d i o g r a p h y ，d r ) 、 超声( u l t r a s o u n d ，u s ) 、发射式计算机断层成像( e m i s s i o nc o m p u t e d t o m o g r a p h y ，e c t ) 、单光予断层成像( s i n g l ep h o t oe m i s s i o nc o m p u t e r i z e d t o m o g r a p h y ，s p e c t ) 及正电子断层成像( p o s i t r o ne m i s s i o nc o m p u t e r i z e d t o m o g r a p h y ，p e c t 或p e t ) 等各种数字化医疗影像新技术不断涌现，组成了 功能强大的放射成像信息系统( r a d i o l o g yi n f o r m a t i o ns y s t e m ，r i s ) ，成为医疗 诊断必不可少的重要基石。 现代成像模式由高速电予设备和计算机用于数据收集和影像重建。同时， 数字成像改变了传统影像的显示方式，影像解读也由只用照片观察过渡到兼用 屏幕观察，到计算机辅助检测( c o m p u t e r a i d e dd e t e c t i o n ，c a d ) 。传统的影像 诊断也尝试使用计算机辅助诊断( c o m p u t e ra i d e dd i a g n o s i s ，c a d x ) ，以减轻 影像数据庞大、解读费时的压力。影像的保存、传输与利用，由于有了图像存 档与传输系统( p i c t u r ea r c h i v i n ga n dc o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，p a c s ) 而发生巨 大变化，并使远程放射诊断( t e l e r a d i o l o g y ) 成为现实，极大地方便了会诊工作。 由于影像数字化、网络和p a c s 的应用，影像科学将逐步成为数字化或无胶片 学科。 医疗成像设备和技术的不断发展，为更加准确的对患者的可疑病灶检查以及 早期诊断与医治提供了有力支持。但与此同时，单个患者的影像信息也越来越多， 例如多层c t ( m u l t i s l i c ec t ) 对单个患者的整个胸部的扫描可以达至u 3 0 0 多幅， 这使得临床医生需要阅读的影像与日增多，工作量也越来越大。而医生在疲劳的 情况下导致的漏诊与误诊率会超过正常状态，这会对病人及社会带来巨大的生命 及财产损失，是我们不愿看到的。计算机辅助诊断技术可以有效地预防漏诊和误 诊，并减轻临床医生的工作负荷，提高诊断水平。 东北大学硕士学位论丈 第一章绪论 1 1 医学成像和影像理解 医学成像设备由于成像的原理和功能不同主要可以分为基于解剖结构的成 像设备和基于人体功能或代谢的功能成像设备。基于解剖结构的医学影像设备 主要有x 线、c t 、m i u 、超声( u l t r a s o n i c ，u s ) ，光纤内窥镜等；基于人体功 能成像的医学影像设备包括s p e c t 、p e t 、功能核磁共振( f u n c t i o n a lm r i ， f m r i ) 、脑磁图( m a g n e t o e n c e p h a l o g r a p h y ，m e g ) 等。解剖组织结构成像可以 清晰再现人体病变组织区域的形态及纹理特征，所以对肿瘤等癌症的诊断有着 重要临床应用。功能成像如f m r i ，利用血氧水平依赖( b l o o do x y g e nl e v e l d e p e n d a n t ，b o l d ) ，可以很好地反映人体脑皮质功能状态。利用这种技术，根 据机械运动、讲话及视听信号等不同刺激来可获得中枢神经活动影像。这些信 号模式与各种精神疾患有关如图雷特氏综合征、痴呆、强迫症、两极神经疾病 及精神分裂症。这种方法也正被用于精神残疾个体的研究，如朗读困难、孤僻 症和抑郁症。由于价格和医疗诊断条件等因素的限制目前应用比较广泛的主要 是c t 、m 砌、p e t 和超声这四大医学影像设备【l i ，见图1 1 。 ( a ) c t( b ) m r l( c ) p e t( d ) u s 图1 1 四大主要医学影像设备 f i g 1 1f o u r m a i n m e d i c a li m a g ee q u i p m e m s 数字化医学影像设备加快了无胶片的影像数字化时代的来临( 见图1 2 ) ， 但是要促成真正意义上的影像数字化时代到来，还需要在不同设备以及不嗣厂 商开发的相同设备之间建立统一的协议或标准，这样才能在世界范围内的不同 医院之间建立一致的理解与交流。2 0 世纪8 0 年代中期，美国a c r ( a m e r i c a n c o l l e g eo f r a d i o l o g y ) 和n e m a ( n a t i o n a l e l e c t r i c a lm a n u f a c t u r e r sa s s o c i a t i o n ) 组织的成员们( 即放射科医生和影像设备厂商) 发现几千美元的个人电脑都能 联网了，而几十万美元影像设备却局限于本厂商的局部网络里。因此开始了通 用医疗影像文件格式、通讯和打印协议的制定工作。今天的d i c o m ( d i g i t a l i m a g i n ga n dc o m m u n i c a t i o n si nm e d i c i n e ) 3 0 标准就是这番努力的结果。 2 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 图1 2 数字化医疗诊断和传输系统 f i g 1 2m e d i c a ld i g i t a ld i a g n o s i sa n dp a c ss y s t e m 医学影像技术首要的作用在于活体重现身体内部各组织器官的解剖形态 学，通过对二维图像的判别分析，以直观可靠的形式明确形态学的病理改变， 为临床提供准确的诊断依据。医学影像的研究可以分成医学成像技术和医学影 像处理与分析。对医学成像技术的研究又可以称为是对医学影像的前处理 ( p r e p r o c e s s i n g ) ，相应的对医学影像的处理与分析称作医学影像后处理 ( p o s t - p r o c e s s i n g ) 。 医学影像成像技术的研究包括：影像传感器阵列研究；新的成像原理和模 式研究；高分辨率、高性能显示器件的研究；影像感知、观察性能及评估【2 】。 这些都属于如何将实际人体信息转换为计算机的二进制数据问题。这些数据是 通过传感器获取的测试数据。经过一定的重建算法将这些数据转换成二维影像 或三维体数据对应的原始影像数据集。 医学影像理解过程，即后处理与分析包括：影像增强技术；影像分割技术： 影像配准技术；体数据三维可视化技术；影像指导治疗以及手术导航等。 以c t 影像为例，介绍医学影像前处理与后处理过程。c t 成像的基本原理 3 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 是利用x 射线机提供的信息从一维射线重建二维横断面的图像。“x 线光子”与 患者组织的原子相互作用，由于不变散射、康普顿散射和光电吸收，x 线检测 器接受的通过患者的x 线强度会有所衰减，衰减系数与x 线所通过的组织的厚 度、密度及组成有关。为了获得完整层面信息，x 射线束必须围绕层面旋转( 或 扫描) ，进行多次测量，然后采用卷积一一反投影法( 见图1 3 ) 产生断面二维 图像。生成的图像般是6 4 x 6 4 到5 1 2 x 5 1 2 的矩阵。矩阵中的元素的值是层面 中该处组织衰减系数t 相对于水的衰减系数。之比，称为c t 值，单位为h ( 或 h u ，h o u n s f i e l du n i t ) 。 c 殖= 1 0 0 0 x ( 一p 。) 。= 5 2 3 6 p 一1 0 0 0 ( 1 1 ) 设定水的c t 值为0 ，则人体组织c t 值的分布范围为- 1 0 2 4 h - - 3 0 7 2 h 。c t 图像的优点是对比灵敏度高，可以区别衰减系数差异为o 5 的组织。 图1 3 c t 反投影重建算法 f i g 1 3 c t b a c k p r o j e e t i o nr e c o n s t r u c t i o na l g o r i t h m 对c t 影像的后处理主要是针对临床检查及诊断的需要进行的。例如对肺 癌的诊断，我们首先要对c t 序列影像进行增强预处理，然后对肺组织进行分 割提取，目的是去除非感兴趣区域，减少临床医生视觉检查数据量，使医生更 集中精力于感兴趣区域进行诊断。通过三维重建，使临床医生判断肺结节的过 程从原始的二维影像过渡到三维立体检查，对后续治疗及手术提供了更加直观 的帮助。图1 4 给出了对l i d c ( l u n gi m a g ed a t a b a s ec o n s o r t i u m ) 数据库纠中 的带有肺结节的肺c t 序列影像经过形态学分割然后三维重建的结果。 d 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 图1 4 c t 影像后处理 f i g 1 4c ti m a g e sp o s t - p r o c e s s i n g 1 2 计算机辅助诊断 计算机辅助诊断的提出可以追溯到1 9 6 4 年【4 1 ，b e c k e r 等人应用计算机技术 分析x 射线影像辅助医学诊断。计算机辅助诊断的概念也经历了从全自动计算 机诊断( f u l l ya u t o m a t i cc o m p u t e rd i a g n o s t i cs y s t e m s ，f a c d ) 到交互式计算机 诊断( i n t e r a c t i v ec o m p u t e rd i a g n o s t i cs y s t e m s ，i c d ) ，再到今天的计算机辅助 诊断( c o m p u t e ra i d e dd i a g n o s i s ，c a d ) 。通过计算技术的日益进步和对诊断 理解的成熟，人们对c a d 的认识完成了从理想到现实的转变。 芝加哥( c h i c a g o ) 大学的k d o i 教授给出了一个c a d 的基本定义：计算机辅 助诊断是通过计算机的计算以提供给临床医生一种辅助观点( s e c o do p i n i o n ) ， 从而达到提高医生渗断的一致性和准确性目的，同时减少医生对影像的阅读时间。 计算机辅助诊断方式与传统的诊断方式的有着明显不同，见图1 5 和图1 6 。 目前，在c a d 领域中已经涌现出大量的影像处理和分析等计算技术，荷兰埃 因霍温( e i n d h o v e n ) 大学的h a a rr o m e n y 教授【5 】和芝加哥大学k d o i 教授【6 】对迄今 为止发展成熟的c a d 技术给出了比较详尽的综述。在过去的十几年里，计算机辅 助诊断逐渐成为研究热点，美国和欧洲等相关公司和大学实验室相继申请了很多 与c a d 研发技术相关的发明专利，其中包括美国通用电气公司、r 2 、西门子等著 名的c a d 开发公司以及芝加哥大学等相关研究机构。当前的c a d 系统的研发主要 是面向不同疾病部位开展的。例如从乳腺造影( m a m m o g r a m s ) 中检查乳腺癌 【7 】【8 】【9 】，从胸片( c h e s tr a d i o l o g y ) 中检测肺结节1 0 1 1 1 1 】【1 2 ”】，以及从胸腔c t 影像 ( t h o r a c i cc t ) 中检测肺结节1 4 1 【1 5 】【1 6 】【”i t l q 等。与此同时，相关c a d 产品也开始问 5 东北大学硕士学位论文第一章绪论 世，但是由于技术和医学影像样本数量等条件的限制，目前的c a d 系统都还停留 在计算机辅助检测( c o m p u t e r a i d e d d e t e c t i o n ) 级别上。1 9 9 8 年r 2 t e c h n o l o g y 公 司采用c h i c a g o 大学c a d 技术开发成功了检测乳腺造影中乳腺癌肿块和微小钙化 点的c a d 系统，并成为第一个获得美国食品和药物管理局( f o o da n dd r 诹 a d m i n i s t r a t i o n ，f d a ) 认证的c a d 产品，此后相继有近十个乳腺c a d 产品通过f d a 认证。在2 0 0 1 年d u e st e c h n o l o g y 公司开发成功了检i 目t j x 线胸片中肺癌结节肿块的 c a d 系统，成为第一个获f d a 认证的针对x 射线胸片的肺结节检测c a d 产品。2 0 0 4 年r 2t e c h n o l o g y 公司又成功推出了检测胸部c t 影像中肺癌结节肿块的c a d 系统， 并获f d a 认证。计算机辅助诊断的时代已经来临。 f a 】c t 检查( b ) 莲生面对胶片进行传统视觉检查( c ) 医生培m 晕终诊断 图15 传统诊断方式 f i g 1 5t r a d i t i o n a ld i a g n o s i s 曲c t 检查 1 3 影像增强 ( b ) 计算机辅助诊断【c a d ) 。) 医生绪出嚣终诊斯 囤1 6 计算机辅助诊断 f i g1 6c o m p u t e ra i d e dd i a g n o s i s 影像是信息可视化的重要手段。医学影像以一种直观的形式给医生提供诊 断和治疗的信息。但是，由于受到成像设备和获取条件等多种因素的影响，可 能会出现影像的退化，甚至出现伪迹。即使对于高精度的成像设备和技术，如 薄层多排螺旋c r r ，但是对于肺癌的早期预防性普查，为了防止对健康人群或者 一6 东北大学硕士学位论文第一章绪论 是人体内健康的组织和细胞的损害，c t 荆量必须控制在很低的范围内，从而导 致c t 影像的最终成像清晰程度受到影响。对于医生的视觉诊断。不同能力和 背景的医生即使对同一幅影像往往也会得出不同的诊断结论。面对这种现象 计算机辅助诊断可以有效地消除不同医生间的认知差异对影像给出客观定量 的分析。 影像增强技术能改善影像视觉效果，使影像更适合人眼的观察和判断，从 而提高医生的诊断水平。另一方面，作为对影像的后处理过程，影像增强往往 是所有其他影像处理与分析的预处理过程。通过对影像的增强处理，可以提高 影像内不同组织的对比度，突出感兴趣区域( r e g i o no f i n t e r e s t ，r o i ) 或边缘， 从而为后续分析和处理奠定基础。图1 7 给出了影像增强在c a d 处理流程中的 地位。 图】7 c a d 一般处理流程 f i g 1 7f l o w c h a r to f c a d 1 4 本文研究背景和组织结构 本文以东软医学影像理解课题研究为背景，面向计算机辅助诊断的实际应 用，完成对计算机辅助诊断过程中的增强预处理步骤。 文中针对肺癌c a d 系统，对肺结节在c t 影像中的特点，进行增强预处理。 肺结节是肺癌的前兆，按发展程度可以分为良性和恶性的结节。良性结节一般 不会演化成肺癌。据世界卫生组织2 0 0 2 年的统计数据，有超过1 2 亿患者死于 肺癌，居各种癌症死亡率之酋，同时肺癌的患者死亡率还在逐年攀升i 。 随着我国医疗水平的提高，各种先进医学图像设备的普及率日益增加。我 国已成为继美国和日本之后世界第三大医疗设备市场，并阻每年超过1 0 的速 度增长。沈阳东软数字医疗设备系统有限公司是国内唯一一家能够生产具有完 全自主知识产权的c t 设备的数字医疗设备公司，拥有全部四大图像设备生产 线，目前其c t 设备每年在全国的装机量达到1 5 0 余台，排名仅次于q e ，拥 有广泛的用户基础。随着多排螺旋c t 的研制，对相应设备的计算机辅助检测 软件的需求也就提上日程。作为博士研究生( 硕博连读) ，在东软及国家数字化 医学影像设备工程技术研究中心的环境和需求下，我选择了面向胸部c t 影像 医学影像设备工程技术研究中心的环境和需求下，我选择j ，面向胸部c t 影像 7 东北大学硕士学位论文 第一章绪论 中的肺结节计算机辅助诊断的系统研发作为博士研究课题。目前，作为计算机 辅助诊断研究课题的子课题对肺部c t 影像增强预处理的研究，已经取得 了一定的阶段性成果，现将其作为硕士课题，撰写成论文以嗜科研同仁。 图1 8 是本文的研究路线。本文各章节的组织结构安排如下： 图1 8 研究路线图 f i g 1 8r e s e a r c hr o a dm a p 第一章，对医学成像及影像处理分析，计算机辅助诊断及本文的多尺度增 强算法的研究背景和主要内容进行了介绍。 第二章，对增强算法进行了总结和比较。通过理论分析和实验比较，得到 直方图均衡方法在对比度增强应用中的优越性。 第三章，对本文采用平移不变的冗余小波变换及多孔算法的原理进行了介 绍。 第四章，对多尺度增强算法进行了综述研究，通过理论分析和实验比较， 得出多尺度直方图均衡( m u l t i s c a l ea d a p t i v eh i s t o g r a me q u a l i z a t i o n ，m a h e ) 在对医学影像增强方面有着明显的优势。并对m a h e 方法进行了改进。 第五章，设计并实现了改进的基于冗余小波交换的多尺度直方图均衡增强 算法。通过理论分析和实验比较，得出改进的多尺度增强方法在明显增强肺结 节等细节信息的同时具有平移不变等良好特性，同时消除一般正交小波变换带 来的吉布斯效应。最后，通过偏微分方程方法抑制冗余小波变换放大的加性噪 声。 第六章，对全文的研究工作进行了总结并对未来的研究工作进行了展望。 8 东北大学硕士学位论丈 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 2 1 面向二维医学影像的增强 医学影像在放射外科的临床应用中主要是医生用来进行视觉检查。影像增 强的目的就是通过对获取的医学影像加以处理，得到更好的感兴趣区域的可视 性及对比度，从而为放射外科医生进行视觉检查或后续的计算机辅助分析和诊 断提供支持。如上一章描述的不同医学成像模式，提供对内部器官和生理组织 的特性信息也有所不同。影像的对比度和感兴趣区域的可视性依赖于成像模式 及相应的解剖区域【2 0 】。 迄今为止，还没有统一的理论和算法可以增强所有类型的医学影像。针对 特殊的医学成像应用，如c r ，m r i ，p e t ，m a m m o g r a m 和c t 等影像，对增 强提出了不同的挑战。同时，单一的影像增强算法往往也不能满足医学诊断的 所有需要，如有待医生检查是否有潜在的微小钙化点的乳腺影像，影像增强处 理需要提高潜在的微小钙化点，可疑肿块和软组织等多种不同组织信息的可视 性。影像增强有时还需要包括影像恢复算法，通常是基于最小均方差的操作， 如维纳滤波或其他需要先验退化信息的去卷积操作等算法。因为影像增强的目 的是提高r o i 的对比度或边缘，所以常常把对比度增强和影像恢复算法接合在 一起作为影像分析的预处理部分。 结合本文研究背景，这里将主要讨论针对肺的二维c t 影像增强算法研究。 上一章已经介绍c t 影像数据中每个像素是以1 2 b i t s 存储，即每个像素有4 0 9 6 个灰度级，标准显示设备一般能提供2 5 6 个显示灰度级别，而人眼视觉系统只 能感知1 0 0 个不同的灰度级。线性窗宽窗位调整是目前临床诊断实际应用中最 简单也是最常使用的方法【2 。如图2 1 所示，肺部c t 影像通常包含三个相对独 立的临床诊断感兴趣区域：肺，软组织和骨骼。通过设置不同的窟宽窗位能为 医生对影像阅读产生三个明显不同的视图。但是，这种方法即使通过先验知识 在系统中已经设置好，也常常会因为需要交互调整浪费临床诊断的宝贵时间， 同时也不能满足临床医生对影像理解的需求。 影像增强算法通常可以分为以下两类： ( 1 ) 空域方法( s p a t i a ld o m a i nm e t h o d s ) ：这类方法在空域内基于熬个影像或 影像局部区域的统计分布对像素灰度值进行分析和处理； ( 2 ) 频域方法( f r e q u e n c yd o m a i nm e t h o d s ) ：这类方法基于影像的频率特性 对频域信息进行分析和处理。 9 东北大学硕士擘住论文 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 图2 1 线性窗宽窗位调整方法 f i g 2 1l i n e a ri n t e n s i t yw i n d o w i n gt e c h n i q u e s 2 1 1 空域内的增强算法研究 空域是指由像素组成的空间。空域内的增强算法是基于直方图统计或相邻 像素点的操作对影像进行逐点变换处理。相对于频域方法，空域方法执行速度 要快很多，因为不需要进行傅立叶变换映射到频域进行处理。然而频域方法常 常能提供更好的效果，例如在知道噪声或感兴趣区域的先验知识时，能有效的 对影像在频域下消噪并提取r o i 信息。 空域方法主要包括线性和非线性灰度值调整方法，直方图均衡，局部算子 ( 均值滤波，中直滤波和边缘增强) 等。针对c t 影像特点，本节重点讨论直 方圉均衡方法。对其他方法只作简单介绍。 2 1 1 1 直方图均衡 直方图均衡( h i s t o g r a me q u a l i z a t i o n ，h e ) 是通过灰度交换将原始影像转 换为具有均衡直方图的影像，即在每个灰度级上都具有相同的像素点数的过程。 设灰度变换s = ，( r ) 为斜率有限的非减连续可微函数，它将输入影像a ( x ，y ) 转 换为输出影像b ( x ，y ) ，输入影像的直方图为h 。( r ) ，输出影像的直方图为h 。( r ) ， 则它们的关系可由图2 2 所示的过程导出。根据直方图的意义，经过灰度变换 1 0 查些垄堂塑主堂堡垒查 苎三主重鱼三苎垦堂墅堡塑塑堡主鲞堕壅 后对应的小面积元相等：h b ( s ) c l s = 日。( o a r ，故 引d = 裟= 篱= 等，其州7 a f 州- i ( m 图2 2 直方图均衡变换原理 f i g 2 2h i s t o g r a me q u a l i z a t i o nt r a n s f o r mt h e o r y 通过直方图均衡，能使影像的对比度得到明显增强。然而，对于医学影像 而言，希望影像中的感兴趣区域能局部性得到增强。尽管影像中低对比度的区 域不会影响有经验的放射外科医生对其检测，但是他们也发现通过直方图均衡 后的影像会引入一些噪声和伪迹【2 2 】。自适应直方图均衡( a d a p t i v eh i s t o g r a m e q u a l i z a t i o n ，a h e ) 通过计算局部窗口内的直方图，确定每个像素点映射，这 样就可以达到局部增强效果。然而，这种方法也会在影像内扁平区域和组织边 缘的环形伪迹处使噪声放大幽j 。对比度受限自适应直方图均衡( c o n t r a s tl i m i t i n g a h e ，c l a h e ) 具有对局部直方图均衡更灵活的选择，在选择窗口的大小的同 时，增加了直方图剪裁级别的选择，可以减少噪声放大和边缘的伪迹1 2 a 1 2 5 1 。图 2 3 是对l i d c 提供的肺部c t 影像做c l a h e 的结果及对应的直方图。通过增 强处理，可以看到直方图更加均衡，影像细节信息也更加明显。 2 1 1 2 局部算子 通过考虑像素灰度及邻域特性，可以设计出不同目的的增强滤波器，如对 噪声有平滑作用的均值滤波，对散粒噪声有良好抑制效果的中值滤波和增强边 东北大学硕士学位论文第二章面向二维医学影像的增强方法研究 缘的水平和竖直等边缘增强滤波。 图2 3c t 影像自适应直方图均衡增强 f i g 2 3c ti m a g e se n h a n c e m e mu s i n ga d a p t i v eh i s t o g r a me q u a l i z a t i o n 均值滤波方法是通过对影像与算子h = 吉l ：1 。：i 做滤波达到对噪声平滑的 效果，但是牺牲了影像边缘信息的锐度。算子核的大小对滤波影响很大，影像 中小于核尺度的细节会明显受到抑制，而大于核尺度的细节受滤波影响较小。 本文采用3 3 大小的核对原始c t 影像做滤波。 边缘增强算子采用了水平和竖直方向做实验分析和比较。p r e w i t t 水平边缘检 1 1 1 10 - 1 测算子矗 。“= 1 000i ，p r e 谢t t 竖直边缘检测算子 。“= | l 0 1 1 。滤 i 一1 1 1l t0 1 波结果见图2 3 。 1 2 东北大学硕士学位论文 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 ( a ) 均值滤波( b ) 水平边缘增强滤波( c ) 竖直边缘增强滤波 图2 3c t 影像局部算子增强 f i g 2 3c ti m a g e se n h a n c e m e n tu s i n gl o c a lo p e r a t o r 2 1 2 频域内的增强算法研究 频域滤波方法是在傅立叶变换域中增强或弱化特定的频率部分。通常，频 率部分可以分为低频和高频区域。低频部分一般代表形状和模糊结构信息，而 高频信息属于锐化细节，边缘和噪声。因此，低频滤波可以平滑影像并消除噪 声。高频滤波能提取边缘和锐化细节信息，从而达到影像增强和锐化的效果。 2 1 2 1 低通和高通滤波 频域增强技术是在频域内调整傅立叶变换系数然后再进行逆变换得到增强 影像。在空域内使用卷积算子增强，经过傅立时变换，卷积运算变为频域的简 单乘运算，再经过傅立叶逆变换得到增强影像。消除影像频域内的高频分量可 以抑制噪声或平滑，消除影像频域内的低频分量可以增强影像边缘。我们选择 各向同性，且具有平移和尺度不变特性的高斯滤波进行增强。高斯低通滤波器 一”1 2 2 2 ， 的数学表达式为h l ( n 】，n 2 ) = e2 0 - 2 ，处理医学影像通常希望能不改变影像的局 部均值，因此对其进行归一化处理得到矗( 玛，n ：) = ! ；鼎。相应的定义在频 一厶”l m 卜i 1 域内的高斯高通滤波器表达式为以( m ，”2 ) = l - e2 0 2 。滤波效果见图2 4 。 1 3 东北大学硕士学位论文第二章面向二维医学影像的增强方法研究 ( a ) 原始c t 影像( b ) 高斯低通滤波 ( c ) 高斯高通滤波 2 1 2 2 非锐化掩模 图2 4 c t 影像高斯滤波 f i g 2 4c ti m a g e su s i n gg a u s sf i l t e r i n g 非锐化掩模( u n s h a r pm a s k i n g ) 先对影像做低通滤波，得到一幅模糊影像。 然后，用原始影像减去这幅模糊的影像，相当于提高原始影像高频分量的比重， 实现高通滤波。 数学表示为f = 万一力乙邺，其中a 卢 0 。考虑局部均值不变，做归一 化处非鲁= 钿+ 等笋= k + 矾一，其中令 y 2 a 竺- 一f l 。当，2 1 时，输出影像与原始影像相同。当， 1 时，影像高频分量 比重增加，呈锐化效果，反之，影像变模糊。滤波效果见图2 5 。 1 4 东北大学硕士学位论文 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 ( a ) 原始c t 影像 2 1 2 3 同态滤波 ( ”非锐化掩模增强 图2 5c t 影像非锐化掩模增强 f i g 2 5c ti m a g e se n h a n c e m e n tu s i n gu n s h a r pm a s k i n g 以上讨论的滤波方法都只是针对影像单一函数特性( 如灰度特性等) 。在同 态系统中，认为影像可以描述为两个或更多函数的乘积。例如，一幅影像可以 表示为f ( x ，y ) = i ( x ，y ) r ( 薯力，其中f i x , y ) ，r ( x ，y ) 分别表示影像中点( x ，y ) 处的 光照( i l l u m i n a t i o n ) 和反射( r e f l e t a n c e ) 。通过自然对数分解，可以把两个积函 数变成和的形式，然后用傅立叶变换到频域进行滤波处理( 如高斯滤波) ，再进 行傅立叶逆变换和幂运算就得到增强后的影像，处理流程如图2 6 所示。当影 像的模式未知，需要引入试探知识进行同态滤波。例如，上述的i ( x ，y ) ，( x ，y ) 可 以认为分别代表影像的低频和高频分量，从而循环对称同态滤波处理函数可以 设计见图2 7 。图2 8 给出了对c t 影像的滤波效果。 连至磷夏算臣亟j 妪圈； 三习黉鳓 图2 6 同态滤波处理系统框图 f i g 2 6as c h e m a t i cb l o c kd i a g r a mo f h o m o m o r p h i ef i l t e r i n g 1 5 东北大学硕士学位论文 第二章面向二维医学影像的增强方法研究 l ，r 硒潮谢每 图2 7 循环对称同态滤波函数 f i g 2 7ac i r c u l a r l ys y m m e t r i ch o m o m o r p h i cf i l t e rf u n c t i o n ( a ) 原始c t 影像( b ) 同态滤波方法 图2 8c t 影像同态滤波增强 f i g 2 8c ti m a g e se n h a n c e m e mu s i n gh o m o m o r p h i cf i l t e r i n g 2 1 2 4 维纳滤波 维纳滤波( n w i e n e r 最先在1 9 4 2 年提出) 是一种线性影像复原方法。由 随机信号理论可知，一个平稳随机过程功率谱可以定义为自相关函数