0 引言

    據(jù)統(tǒng)計(jì)，肺癌是癌癥病例中發(fā)病率較高的一類癌癥，但如果早期發(fā)現(xiàn)，可以極大地降低患者的死亡率。發(fā)現(xiàn)早期肺癌的主要方法是通過(guò)X射線或者CT發(fā)現(xiàn)病人病灶，X射線成像模糊，不易觀察病灶發(fā)展。目前都采用多層螺旋CT^[1]或者磁共振成像(MRI)檢測(cè)肺癌，肺結(jié)節(jié)是肺癌在CT上的表現(xiàn)形式，通過(guò)詳細(xì)地分析并精確地檢測(cè)肺結(jié)節(jié)，可以提高肺癌早期診斷的準(zhǔn)確率，并有著重要的臨床價(jià)值。

    在肺結(jié)節(jié)的5種類型中，國(guó)內(nèi)外研究最多的是實(shí)心型結(jié)節(jié)，包括孤立型、粘連血管型、粘連肺壁型三類^[2]。而空洞型及毛玻璃型結(jié)節(jié)研究方法相對(duì)比較少，毛玻璃型肺結(jié)節(jié)與實(shí)心型結(jié)節(jié)相比，沒(méi)有固定的形狀、大小以及清晰的邊界，不易提取結(jié)節(jié)圖像的特征，很難通過(guò)一種有效的方法檢測(cè)并提取出肺結(jié)節(jié)。MAEKADO M^[3]通過(guò)計(jì)算圖像的灰度值，繪制直方圖來(lái)提取毛玻璃型肺結(jié)節(jié)。KATSUMATA Y^[4]用濾波器拉伸血管和結(jié)節(jié)的對(duì)比度，提取肺結(jié)節(jié)的特征，最后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器識(shí)別出毛玻璃型結(jié)節(jié)。ZHOU J H^[5]首先用圓點(diǎn)濾波器(Dot filter)去掉噪聲和周圍血管，然后提取紋理特征，最后用K-NN分類器識(shí)別毛玻璃型結(jié)節(jié)。

    文獻(xiàn)[3]中通過(guò)濾波器增強(qiáng)GGO型肺結(jié)節(jié)的灰度值后，可以直接通過(guò)閾值法檢測(cè)GGO型結(jié)節(jié)。但是用濾波器增強(qiáng)GGO型結(jié)節(jié)對(duì)比度時(shí)，由于GGO型結(jié)節(jié)邊緣模糊，形態(tài)無(wú)規(guī)律，很容易漏檢，再用閾值法提取GGO型結(jié)節(jié)會(huì)把血管混淆進(jìn)去，從而導(dǎo)致檢測(cè)的精確率下降。文獻(xiàn)[5]中用圓點(diǎn)濾波器只提取到了圓形的肺結(jié)節(jié)，漏掉了部分非圓形肺結(jié)節(jié)。本文在分析毛玻璃型結(jié)節(jié)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有的研究方法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種檢測(cè)和提取毛玻璃型結(jié)節(jié)的新方法?；谛螤畹臑V波器能很好地提取部分具有球型形狀的GGO型結(jié)節(jié)，但會(huì)漏掉一部分無(wú)規(guī)則的GGO型結(jié)節(jié)。只用閾值法，檢測(cè)的準(zhǔn)確率會(huì)下降；只用形狀濾波器，檢測(cè)的漏檢率會(huì)提高。把二者結(jié)合起來(lái)，與單獨(dú)使用閾值法或形狀濾波器方法相比，降低了假陽(yáng)性，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

1 基于CT圖像的肺實(shí)質(zhì)分割原理

    人體的組織器官是錯(cuò)綜復(fù)雜并相互關(guān)聯(lián)的，首先要從組織器官中把肺部區(qū)域分割^[6]出來(lái)，去掉肺實(shí)質(zhì)周圍的氣管、噪聲等無(wú)關(guān)信息，如果有兩肺部粘連情況，還要對(duì)其進(jìn)行分離。應(yīng)用改進(jìn)的閾值法區(qū)分肺部區(qū)域和背景，如果出現(xiàn)左右肺粘連情況時(shí)，通過(guò)基于分水嶺變換的分割方法分離左右肺區(qū)，最后對(duì)肺邊界進(jìn)行修補(bǔ)。

    首先，剔除背景，繪制肺部區(qū)域及周圍背景的灰度直方圖，找到峰谷，獲得初始分割閾值，對(duì)于背景和肺實(shí)質(zhì)重疊區(qū)域，將多個(gè)峰谷應(yīng)用迭代法進(jìn)行修復(fù)，最終得到最佳閾值，再應(yīng)用區(qū)域生長(zhǎng)方法將背景從肺部區(qū)域中去除。其次，去掉氣管，肺實(shí)質(zhì)外部及肺壁上含有的氣管、血管等管狀結(jié)構(gòu)的器官，為了精確地提取肺部區(qū)域，本文提出一種改進(jìn)的3D區(qū)域生長(zhǎng)方法^[7]去除外部管狀器官。如果左右肺有粘連，分離左右肺，首先定位粘連的肺部區(qū)域，然后再進(jìn)行左右肺區(qū)的分割，最后再應(yīng)用形態(tài)學(xué)運(yùn)算調(diào)整分割誤差。最后，進(jìn)行肺邊界的修補(bǔ)，在進(jìn)行肺實(shí)質(zhì)的初始分割后，肺邊界處表現(xiàn)出許多凹凸不平的現(xiàn)象，主要是由于有一些結(jié)節(jié)在肺部?jī)?nèi)邊緣或者粘連的外部區(qū)域，為了降低結(jié)節(jié)的漏檢率，本文利用滾球法和形態(tài)學(xué)操作修補(bǔ)肺邊界的缺口，將肺結(jié)節(jié)包含在肺實(shí)質(zhì)中，得到平滑和完整的肺邊界。滾球法的原理^[8]是設(shè)定一定半徑的圓形，利用邊界的曲率變化，圓形模板在肺邊界沿著指定方向滾動(dòng)一圈，并回到初始位置，最后利用圓形模板對(duì)邊界進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作的過(guò)程。

2 肺實(shí)質(zhì)分割算法及結(jié)果

2.1 背景剔除

    背景剔除具體算法流程為：

    (1)輸入影像信息，計(jì)算獲得CT圖像上X、Y軸方向的最大分辨率A_max、B_max。   

    (2)計(jì)算初始閾值T，通過(guò)閾值把像素集分割成A、B兩個(gè)區(qū)域，計(jì)算兩個(gè)區(qū)域像素集的均值μ_a、μ_b，獲得最佳閾值：

    (3)種子點(diǎn)的選擇，從圖像最左側(cè)出發(fā)，設(shè)定四鄰域模板，掃描周圍像素點(diǎn)，如果像素點(diǎn)的灰度值小于T_z，則為種子點(diǎn)。

    (4)初始參數(shù)設(shè)定：T_z=-400 HU，P_lefttop=(1，1)，P_righttop=(1，B_max)，P_leftdown=(A_max，1)，P_rightdown=(A_max，B_max)。

    (5)設(shè)定區(qū)域生長(zhǎng)規(guī)則：其中I(A_i，B_i)為原始圖像的任意像素值，N₄(A_i，B_i)是A_i、B_i的四領(lǐng)域像素點(diǎn)。

    從左上到右下所有圖像的所有區(qū)域，找出滿足式(2)、式(3)的所有像素點(diǎn)。

    (6)應(yīng)用區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)所有種子點(diǎn)的四鄰域像素進(jìn)行搜索，直到不滿足條件為止。

    (7)將滿足搜索條件的背景區(qū)域設(shè)置成白色，對(duì)圖像進(jìn)行二值化操作。

2.2 去掉氣管

    提取肺實(shí)質(zhì)外部氣管的算法思想是：設(shè)定種子點(diǎn)后，應(yīng)用棋盤距離標(biāo)記方法生成區(qū)域內(nèi)的像素，確定好棋盤間的距離K，經(jīng)過(guò)第N次迭代后，依據(jù)區(qū)域生長(zhǎng)規(guī)則，搜索滿足條件的所有像素點(diǎn)，最后設(shè)置生長(zhǎng)終止條件，檢測(cè)到氣管區(qū)域。設(shè)V(K)為滿足區(qū)域生長(zhǎng)的面積值，繪制V(K)值的曲線變化圖，觀察曲線圖中值的變化，如果數(shù)值突然變大，表明檢測(cè)到管狀器官，提取并去掉該區(qū)域，具體步驟如下：

    (1)種子點(diǎn)的選擇：從中肺野層片上開(kāi)始搜索種子點(diǎn)，設(shè)定4×4模板，搜索所有滿足像素點(diǎn)的區(qū)域，利用區(qū)域生長(zhǎng)法獲得種子點(diǎn)。

    (2)生長(zhǎng)規(guī)則：搜索種子點(diǎn)周圍6領(lǐng)域像素的值，保留T+6與T-6之間的像素值，搜索不少于100個(gè)像素的面積區(qū)域。

    (3)終止條件：計(jì)算函數(shù)V(K)的面積導(dǎo)數(shù)，如果面積導(dǎo)數(shù)值大于零，則停止搜索，提取氣管區(qū)域，獲得肺實(shí)質(zhì)。

2.3 左右肺分離

    剔除背景及氣管后，有的肺部CT圖像中的左右肺是粘連在一起的，能精確地分離出左右肺是檢測(cè)結(jié)節(jié)的前提。具體算法過(guò)程如下所示：

    (1)定位感興趣區(qū)域：首先應(yīng)用投影法^[9]，公式如下：

    計(jì)算像素點(diǎn)的積分值，應(yīng)用積分值確定像素點(diǎn)的坐標(biāo)S(x₀，y₀)后，以坐標(biāo)點(diǎn)為中心，確定半徑R，得到一個(gè)矩形區(qū)域，該區(qū)域即為左右肺相連的區(qū)域。

    (2)左右肺分割：用0和1值對(duì)待分割的矩形區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，然后計(jì)算像素的梯度幅度，求出極值，根據(jù)極值設(shè)定“分水嶺”，用山脊來(lái)表示雙肺區(qū)域，用山谷表示雙肺間縱膈區(qū)，最后用山谷的極值來(lái)分割左右肺區(qū)。對(duì)分割的左右肺進(jìn)行二值化處理及顏色的反轉(zhuǎn)。

    (3)腐蝕膨脹方法精確分割區(qū)域：由于左右肺連接處結(jié)構(gòu)復(fù)雜、形態(tài)多樣，本文應(yīng)用形態(tài)學(xué)方法對(duì)內(nèi)外分組區(qū)域的像素點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。通過(guò)對(duì)連接部件的分析，不斷調(diào)整形態(tài)學(xué)算子的初始半徑r₀，對(duì)矩形區(qū)域進(jìn)行腐蝕和膨脹運(yùn)算，直到完全并精確地分割左右肺區(qū)。

2.4 肺邊界修補(bǔ)

    滾球法的算法步驟：

    (1)分別提取左右肺部區(qū)域圖像，對(duì)其進(jìn)行邊界修復(fù)；

    (2)通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得合理的圓形半徑，應(yīng)用圓形模板在邊界滾動(dòng)，修補(bǔ)邊界的凹陷處；

    (3)應(yīng)用基于局部區(qū)域的滾球法提高圖像處理速度，縮小形態(tài)學(xué)操作的范圍，減少運(yùn)行時(shí)間。

2.5 肺實(shí)質(zhì)仿真分割結(jié)果

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)LIDC(Lung Imaging Database Consortium)肺影像數(shù)據(jù)庫(kù)，按照本文的方法對(duì)非粘連左右肺區(qū)采用的分割步驟，獲得的處理結(jié)果如圖1所示。

3 基于形狀特征和濾波增強(qiáng)法的GGO型結(jié)節(jié)檢測(cè)

    GGO型結(jié)節(jié)的形態(tài)特征表現(xiàn)為模糊的稀薄影，與實(shí)心型結(jié)節(jié)相比，形狀不規(guī)則、邊界不清晰。但部分GGO型結(jié)節(jié)的局部結(jié)構(gòu)都是類球型的，很多無(wú)規(guī)則形狀的GGO型結(jié)節(jié)都是由這些類球型局部結(jié)構(gòu)組成的。分析了結(jié)節(jié)的特點(diǎn)后，先提取球型結(jié)構(gòu)的GGO型結(jié)節(jié)，然后再用濾波增強(qiáng)后的閾值法提取剩余結(jié)節(jié)，該方法與單獨(dú)使用一種方法相比，降低了漏檢率，假陽(yáng)率也有所下降。

3.1 形狀指數(shù)的定義

    形狀指數(shù)(shape Index)^[10]、CT值和曲率可以表示像素的局部特征。形狀指數(shù)的值表示了與球型的接近比例。大部分肺結(jié)節(jié)表現(xiàn)出類球型結(jié)構(gòu)，而血管是類管狀結(jié)構(gòu)，通過(guò)形狀指數(shù)數(shù)值的差異，可以區(qū)分并提取出肺結(jié)節(jié)。形狀指數(shù)是由曲率以及導(dǎo)數(shù)運(yùn)算計(jì)算得出。設(shè)K(s)、H(s)為像素s的高斯曲率值和平均曲率值，可得公式：

    通過(guò)K₁(s)、K₂(s)計(jì)算得出像素s的主曲率，最后推導(dǎo)出形狀指數(shù)的值為：

    表1給出了5種形狀指數(shù)值及對(duì)應(yīng)的形狀說(shuō)明。

3.2 基于形狀特征的GGO型結(jié)節(jié)的提取

    目前，檢測(cè)實(shí)心型肺結(jié)節(jié)常用的方法有濾波增強(qiáng)法、圓點(diǎn)濾波器法等，但對(duì)于低密度的GGO型結(jié)節(jié)，由于邊界模糊，直接應(yīng)用濾波增強(qiáng)法不能精確地檢測(cè)和提取肺結(jié)節(jié)，部分GGO型結(jié)節(jié)也是由局部類球型的小肺結(jié)節(jié)組成的。因此，利用形狀指數(shù)特征區(qū)分具有球型特征的GGO型結(jié)節(jié)和血管是實(shí)際可行的。

    下面給出應(yīng)用形狀特征提取疑似GGO型結(jié)節(jié)區(qū)域的處理過(guò)程，設(shè)i、j為所選區(qū)域R_s任意像素值，V_i、V_j為接近球型的經(jīng)驗(yàn)閾值，閾值的取值范圍在0.8～1.0之間，本文設(shè)定V_i=0.91，V_j=0.88。定義SI(i)、SI(j)為像素i、j的形狀指數(shù)，對(duì)應(yīng)的公式有：

    (1)在R_s區(qū)域內(nèi)，提取滿足式(8)的i像素，以及i像素周圍四鄰域的連通區(qū)域R_si。

    (2)在R_s區(qū)域內(nèi)，提取滿足式(9)的j像素，以及j像素周圍八鄰域的連通區(qū)域R_sj。

    (3)如果R_sj區(qū)域至少包含R_si區(qū)域內(nèi)的一個(gè)連通區(qū)域，則R_si即為疑似候選區(qū)域。

    (4)定位候選區(qū)域后，應(yīng)用公式：

其中，f_M為R_si區(qū)域的CT均值，通過(guò)式(10)、式(11)計(jì)算候選區(qū)域密度的最大值f_TH、最小值f_TL，應(yīng)用自適應(yīng)閾值法對(duì)R_si區(qū)域進(jìn)行分割，提取出類球型的GGO型肺結(jié)節(jié)。

    在生成的形狀指數(shù)圖上，數(shù)值在0.8~1.0之間是類球型，0.5~0.75之間的是類管狀型，通過(guò)數(shù)值可以提取出類球型的GGO型肺結(jié)節(jié)。

3.3 基于自適應(yīng)非線性濾波器GGO型肺結(jié)節(jié)的提取

    利用形狀指數(shù)特征可以提取具有類球型結(jié)構(gòu)的GGO型肺結(jié)節(jié)，但部分非球型結(jié)構(gòu)的結(jié)節(jié)還混淆在肺實(shí)質(zhì)里，為了降低漏檢率，在第二階段通過(guò)自適應(yīng)非線性濾波器(Adaptive Nonlinear filter，AN filter)^[11]拉伸肺實(shí)質(zhì)與肺結(jié)節(jié)的對(duì)比度，去除噪聲后，用閾值法提取剩余的非球型的肺結(jié)節(jié)，提取結(jié)節(jié)步驟：

    (1)去除候選區(qū)域內(nèi)的血管：計(jì)算候選結(jié)節(jié)區(qū)域內(nèi)像素的形狀指數(shù)值，由表1可知，血管的形狀指數(shù)值在0.5~0.75之間，設(shè)閾值T=0.75，應(yīng)用閾值法，提取閾值為0.75的像素，組成的像素集就為候選區(qū)域內(nèi)的血管。

    (2)剔除類球型肺結(jié)節(jié)：應(yīng)用第一階段形狀指數(shù)特征檢測(cè)出類球型肺結(jié)節(jié)，圖像二值化后，去除該類型的結(jié)節(jié)，保留肺實(shí)質(zhì)及部分非球型肺結(jié)節(jié)。

    (3)應(yīng)用AN filter濾波器區(qū)分肺結(jié)節(jié)：由于肺實(shí)質(zhì)與肺結(jié)節(jié)的CT像素密度值比較接近，通過(guò)非線性濾波器拉伸肺實(shí)質(zhì)與肺結(jié)節(jié)的對(duì)比度。設(shè)自適應(yīng)濾波器模板S的大小為k₁×k₂，用模板系數(shù)m_ij表示像素(x，y)與像素(x+i，y+j)灰度值之間的相似程度，如果相似程度相似，則m_ij=1，否則m_ij=0。模板S的大小及模板系數(shù)m_ij的公式表達(dá)如下所示：

    為了使濾波器的效果更好，把高通濾波器g_H(x，y)與低通濾波器g_L(x，y)相結(jié)合，card(S)表示集合S的個(gè)數(shù)，公式表示如下：

    (4)去除圖像噪聲：利用多尺度的高斯函數(shù)去除圖像的噪聲，對(duì)圖像進(jìn)行平滑處理，設(shè)結(jié)節(jié)大小的取值范圍為[r₀，r₁]，目前檢測(cè)的肺結(jié)節(jié)大小通常介于3 mm~30 mm之間，高斯函數(shù)中尺寸參數(shù)σ的值應(yīng)該為[r₀/3，r₁/3]，具體計(jì)算σ值的流程為：

    (5)閾值法提取肺結(jié)節(jié)：繪制候選區(qū)域圖像的灰度分布圖，計(jì)算得出閾值T的值，利用估計(jì)閾值法分割并提取非球型肺結(jié)節(jié)。

4 GGO型結(jié)節(jié)特征提取原理

    得到分割后的肺結(jié)節(jié)區(qū)域后，由于肺部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜，在肺結(jié)節(jié)內(nèi)包含部分假陽(yáng)性結(jié)節(jié)，即血管或氣管及噪聲等。對(duì)肺結(jié)節(jié)的特征進(jìn)行定性和定量的分析，并提取結(jié)節(jié)的特征，可以更精確地區(qū)分出肺結(jié)節(jié)，提高了檢測(cè)結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確率，也降低假陽(yáng)率。目前，肺結(jié)節(jié)的特征有形狀、灰度、位置等三大類。本文主要在結(jié)節(jié)的大小、外部形狀、內(nèi)部特征^[12]等方面進(jìn)行特征提取，通過(guò)對(duì)提取出的特征進(jìn)行合理的排列，選擇一組最佳的特征組合，放入分類器中提取并識(shí)別肺結(jié)節(jié)。具體的特征如下：

4.1 形狀特征

    為了反應(yīng)結(jié)節(jié)的形狀、大小等方面的差異性，本文計(jì)算的形狀特征值有如下幾個(gè)，其中I表示像素?cái)?shù)，C₁表示結(jié)節(jié)區(qū)域內(nèi)接圓的面積，C₀表示結(jié)節(jié)區(qū)域外接圓的面積，R是結(jié)節(jié)區(qū)域的長(zhǎng)軸與短軸形成的矩形。

    (1)面積A：

4.2 灰度特征

    灰度特征統(tǒng)計(jì)了圖像中像素點(diǎn)灰度值的分布情況，本文主要提取肺結(jié)節(jié)中以下幾個(gè)灰度特征值，其中面積C_x表示結(jié)節(jié)包含的像素?cái)?shù)，I(x，y)表示每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值。

    (1)灰度平均值M_x：

4.3 位置特征

    位置特征反應(yīng)肺結(jié)節(jié)在肺區(qū)域內(nèi)所處的位置信息，本文主要提取中心距、中心角兩個(gè)位置特征，(x_p，y_p)表示肺結(jié)節(jié)質(zhì)心p的坐標(biāo)值，(x_o，y_o)表示肺實(shí)質(zhì)質(zhì)心o的坐標(biāo)值。中心距EU表示p與o的歐式距離。中心角AX表示質(zhì)心p對(duì)肺實(shí)質(zhì)質(zhì)心o的輻角，令(0≤≤2π)為op與x軸的夾角。

    (1)中心距EU：

5 GGO型結(jié)節(jié)特征選擇及分類算法

    特征選擇^[13]就是從特征集中挑選能準(zhǔn)確地區(qū)分肺結(jié)節(jié)和其他組織器官的最佳特征組合，本文應(yīng)用遺傳算法選擇特征值，根據(jù)最佳特征組合去除錯(cuò)分的肺結(jié)節(jié)，把選擇好的最佳特征組合值放入SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，提取出更精確的肺結(jié)節(jié)。圖2給出特征選擇的框架圖。

    最后把最佳特征組合放入SVM分類器中訓(xùn)練，訓(xùn)練的算法過(guò)程為：(1)繪制結(jié)節(jié)區(qū)域的灰度圖；(2)提取結(jié)節(jié)的特征值；(3)設(shè)置特征維數(shù)I(1~9)；(4)根據(jù)維數(shù)選擇特征組合；(5)將組合值代入SVM分類器進(jìn)行運(yùn)算，得出參數(shù)值；(6)繼續(xù)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行檢測(cè)，得出特征組成的檢測(cè)率；(7)檢測(cè)是否為最佳的特征組合，若是，則結(jié)束；(8)特征維數(shù)I=I+1，繼續(xù)選擇最佳特征組合，重復(fù)步驟(1)。

6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于LIDC(Lung Image Database Consortium)數(shù)據(jù)庫(kù)，從數(shù)據(jù)庫(kù)中隨機(jī)選取40張病例影像CT圖像。影像數(shù)據(jù)圖像里共含有結(jié)節(jié)229個(gè)，經(jīng)過(guò)篩查，包含粘連血管型結(jié)節(jié)有69個(gè)，孤立型結(jié)節(jié)90個(gè)，毛玻璃型結(jié)節(jié)有42個(gè)，肺壁型結(jié)節(jié)有28個(gè)，結(jié)節(jié)的直徑在3 mm~30 mm之間，毛玻璃型結(jié)節(jié)是本實(shí)驗(yàn)要檢測(cè)的結(jié)節(jié)，樣本的部分結(jié)節(jié)的特征值如表2所示。

6.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    本實(shí)驗(yàn)所有數(shù)據(jù)是在Windows 7、主頻2 GHz、內(nèi)存4 GB的計(jì)算機(jī)配置上完成的，編程軟件為MATLAB2012，開(kāi)發(fā)平臺(tái)是在NIL庫(kù)下實(shí)現(xiàn)的。

6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    圖3給出了利用形狀指數(shù)提取GGO型結(jié)節(jié)的過(guò)程。圖4給出了利用閾值法提取剩余結(jié)節(jié)的過(guò)程，圖4(d)圖中黑色圈標(biāo)注區(qū)域即為提取的GGO型肺結(jié)節(jié)。

    對(duì)于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及算法的評(píng)價(jià)，通過(guò)敏感性和特異性來(lái)評(píng)估實(shí)驗(yàn)結(jié)果。敏感性(Me)^[14]：算法能否把金標(biāo)準(zhǔn)指定的結(jié)節(jié)全部檢測(cè)出來(lái)，有多少漏檢情況。特異性(Te)：根據(jù)金標(biāo)準(zhǔn)，能否把不是結(jié)節(jié)的判斷出來(lái)，有多少誤檢情況。敏感性值高，漏檢的少。特異性值低，誤檢率低。定義TP為檢測(cè)出真結(jié)節(jié)的個(gè)數(shù)，即真陽(yáng)性；FN為沒(méi)有檢測(cè)出真結(jié)節(jié)的個(gè)數(shù)，即假陰性；TN為檢測(cè)不是結(jié)節(jié)的個(gè)數(shù)，即真陰性；FP為檢測(cè)出假結(jié)節(jié)的個(gè)數(shù)，即假陽(yáng)性。定義公式如下所示：

    根據(jù)結(jié)節(jié)的“金標(biāo)準(zhǔn)”區(qū)域，按照如下3個(gè)準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)該算法的敏感性和特異性，共檢測(cè)出42個(gè)毛玻璃型結(jié)節(jié)中的39個(gè)結(jié)節(jié)，檢測(cè)的敏感性達(dá)到92.8%時(shí)，特異性達(dá)到15.6%。

    去除假陽(yáng)性結(jié)節(jié)后，把最佳特征組合放入分類器中，提取出肺結(jié)節(jié)，本文的算法與現(xiàn)有的文獻(xiàn)[3]以及文獻(xiàn)[5]的方法相比，結(jié)果如表3所示，該算法在性能上都有所改進(jìn)。

6.4 實(shí)驗(yàn)分析

    本文提出的分兩階段檢測(cè)毛玻璃型結(jié)節(jié)的算法，從檢測(cè)性能上來(lái)看，效果比現(xiàn)有的方法要好。應(yīng)用形狀指數(shù)檢測(cè)GGO型結(jié)節(jié)，其中閾值的選取對(duì)結(jié)節(jié)檢測(cè)的敏感性和特異性影響比較大。圖5繪制了受試者工作特征(ROC)曲線圖^[15]，以假陽(yáng)性率(FPS)表示橫坐標(biāo)，以真陽(yáng)性率(TPF)表示縱坐標(biāo)。從曲線圖可以得知，閾值取0.88~0.91之間，敏感性達(dá)到最大，即漏檢的結(jié)節(jié)數(shù)最少。

7 結(jié)論

    在分析了GGO型結(jié)節(jié)的特征后，在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上，提出了一種提取GGO型結(jié)節(jié)的新方法。該方法主要針對(duì)4 mm～30 mm的肺結(jié)節(jié)進(jìn)行檢測(cè)，首先檢測(cè)類球型肺結(jié)節(jié)，再用濾波器增強(qiáng)的閾值法檢測(cè)非球型肺結(jié)節(jié)。兩個(gè)部分相結(jié)合，降低了結(jié)節(jié)的漏檢率。接下來(lái)提取結(jié)節(jié)的部分特征，通過(guò)遺傳算法進(jìn)行特征選擇。最后，根據(jù)最佳特征組合去除假陽(yáng)性結(jié)節(jié)，利用SVM分類器識(shí)別出GGO型肺結(jié)節(jié)。

    從LIDC數(shù)據(jù)庫(kù)中下載100張CT圖像來(lái)評(píng)估本文的算法，在檢測(cè)敏感性達(dá)到92.8%時(shí)，特異性為15.6%，評(píng)估結(jié)果表明本文的方法能較好地提取出GGO型肺結(jié)節(jié)。

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