基于MR I影像的膀胱肿瘤三维形态变化的初步研究

张 曦，刘 洋，张国鹏，卢虹冰

基于MR I影像的膀胱肿瘤三维形态变化的初步研究

张 曦，刘 洋，张国鹏，卢虹冰

目的：从膀胱的MRI影像中挖掘膀胱壁的厚度变化信息和形状变化信息，为膀胱肿瘤的计算机辅助诊断提供理论依据。方法：获取膀胱核磁共振图像并进行膀胱壁的手工分割，计算与分析膀胱壁的三维厚度值、相对厚度值及其导数变化，并结合形状指数找出膀胱壁组织与肿瘤组织的形状变化趋势。结果：患者与志愿者之间的膀胱壁的三维厚度值存在统计学差异：当某体素的相对厚度值NBWT＞1.5时，位于肿瘤主体区域的可能性很大；当某体素的相对厚度值的导数为＞0.1或＜-0.1的任意一种情况时，位于肿瘤组织与正常壁组织的过渡区域的可能性很大。利用SI也可达到筛选肿瘤疑似区域的目的。结论：膀胱壁的三维厚度、相对厚度和形状指数可作为区分膀胱壁的正常组织和肿瘤组织的特征指标。

膀胱肿瘤；MRI；虚拟膀胱镜；三维形态特征

0 引言

膀胱肿瘤是一种常见且极易复发的恶性肿瘤，发病人群集中在中老年男性。美国癌症协会（American Cancer Society）2012年发布的《Cancer Facts and Figures 2012》中的数据表明，在男性患者中，膀胱肿瘤的发病率在所有类型的肿瘤中位居第四，死亡率位居第八，并且近年来新发病例、死亡人数均呈上升趋势[1-2]。中国卫生部发布的《2012年中国卫生统计提要》中关于2011年的统计数据显示，不管是城市还是农村，恶性肿瘤都位居导致居民死亡率的主要疾病的首位，而在男性死亡率中膀胱肿瘤的致死率位居第八。虽然膀胱肿瘤的致死率不高，但复发率非常高。据统计，大约有50%的患者在术后的18个月中会再次发现膀胱肿瘤[3]，因此，迫切需要一种无创的可重复的检测手段。

光学膀胱镜组织病理活检作为膀胱癌临床诊断的金标准，技术较成熟且准确率高，但该方法有创且存在视野盲区，易使手术时不完全切除，从而导致高复发率[4]。随着医学影像设备和图形图像处理技术的发展，虚拟膀胱镜（virtual cystoscopy，VCy）技术作为一种无创无痛、前景可观的肿瘤检测方法得到了广泛关注，其通过先进的图像处理及可视化技术，生成管腔内部的立体影像，以供分析与研究。基于CT图像的VCy需要通过导管向囊内注射增强剂或空气来增加对比度[5]。与之相比，MRI具有良好的软组织分辨能力，能够有效地将膀胱壁与内部的尿液和外部的脂肪区分开，从而避免基于CT的VCy所面临的2大问题（有创、X线辐射），并能提供功能和病理学信息。

目前的VCy研究主要集中在如何获得更准确的膀胱内壁信息并提供更好的形态学展示方面。研究表明，早期膀胱肿瘤或浸润性肿瘤主要表现为厚度的变化[6]，但要获得膀胱厚度的变化，不仅需要确定内壁，还需要明确膀胱的外壁信息。同时，形状指数（SI）等三维形态学特征作为重要指标应用于结肠息肉的检测[7-8]，但这些特征目前很少应用于膀胱肿

瘤的检测中。为此，本研究基于膀胱肿瘤患者和正常人的MRI图像，首先利用手工分割的方法确定膀胱的内外壁，计算膀胱壁的厚度，分析肿瘤区域与非肿瘤区域的厚度变化，并结合形态学特征，对肿瘤区域的三维形态变化进行分析，从而为膀胱肿瘤的检测与分析提供更多特征。

1 材料与方法

1.1 影像数据选取

针对本研究需求，经过对几种腹部常用序列的对比，我们认为具有扫描效率高、成像质量好、软组织对比度高等优点的快速自旋回波序列最能满足本实验的要求。由于我们选用的数据扫描设备为GE公司的3.0T核磁共振（MR-Signa EXCITE HD，GE），扫描序列为 T2-FSE，TR/TE 2 117.6/78.0 ms，Thk（slice thickness）3.5 mm，Sp（spacing）0.0 mm，FOV 38 cm×38 cm，获得的图像大小为512×512 pixels。膀胱在未充盈状态下可能会使一些细微病变得以隐藏，因此，为了使膀胱尽量处于充盈状态，要求扫描对象在进行磁共振扫描前尽量饮水，并在膀胱有膨胀感后的一段时间进行扫描。本研究主要是针对膀胱壁的三维形态特征的分析，由于所获数据的层厚较厚，在之后三维形态学指标的计算和分析中可能会造成信息的丢失与计算结果的不准确，因此，我们对DICOM数据进行层间Cubic差值，使体素间满足各项同性要求，体素大小为1 mm×1 mm×1 mm。

最终获得膀胱核磁共振影像数据15例，其中，老年男性膀胱肿瘤患者8例，年龄50~80岁，同时选取年龄大于50岁的健康男性志愿者7人作为对照。所有患者均是首次确诊膀胱肿瘤，之前未进行过任何手术治疗。2组人员在年龄上不存在统计学差异。所有的患者最终经手术病理鉴定为膀胱上皮细胞癌患者。

1.2 实验原理

1.2.1 膀胱壁三维厚度的计算

根据分割后的膀胱壁图像可以确定膀胱壁的内、外表面（如图1所示），分别用S′和S来表示。因此，最简单和直接的膀胱壁厚度的计算方法就是找到S表面上的一点到S′表面上的对应点，2点间的距离就是该位置的膀胱壁厚度。由于膀胱大多数区域的S和S′为曲面且不一定平行，特别是有肿瘤存在时，如图1所示，根据S面上的Q点寻找S′面上的对应点Q′点时，存在着多种投影结果。这就说明普通的正交投影距离无法用于膀胱壁厚度的计算，利用2个表面对应点间的直线距离作为膀胱壁厚度可能是不准确的。

因此，如何正确计算膀胱壁的三维厚度成为本研究的重要问题。为获得膀胱壁厚度的准确计算结果，本研究采用拉普拉斯偏微分方程方法，该方程描述的是在封闭区域内从S面平缓变换到S′面的表面层次结构，是一个关于势能值ψ的二阶偏微分方程。它的表达式为：

图1 S和S′的相对几何位置

为了便于计算，将S′和S表面上的势能值ψ分别设定为0和1 V。实际上，拉普拉斯方程的一个重要特性就是从0~1 V之间存在互不相交的等势面，如图2所示，膀胱壁上任意一点的厚度值是场线（streamline）穿过等势面（equipotential surface）后得到的若干线段之和，与势能值ψ本身无关，因此，只要保证2个表面的势能值不同即可。在获得ψ值之后，首先根据每一个势场中的每一体素的势能值梯度求解得到单位向量场线，假设单位向量场线所表示的方向与从外表面S指向内表面S′的场线方向相同，则-T→表示从内表面S′指向外表面S的场线方向。根据微积分几何，L0和L1满足：

其中，L0和L1分别代表膀胱壁中的某点沿通过该点的场线分别到S和S′表面顶点的曲线长度，因此，任意一点（x，y，z）的脑皮层厚度值可以表示为：

在这一步中，本研究采用Yezzi等[9]提出的偏微分方程迭代求解算法对上式进行求解，该算法被认为是求解拉普拉斯方程较为准确、稳定、快速的方法。

图2 等势面、场线与厚度的关系

1.2.2 膀胱三维厚度的标准化和导数分析

人体器官的形态存在个体差异，特别是膀胱，年龄、不同体位和膀胱的充盈程度等多种因素都可造成膀胱形态的差异，从而引起膀胱壁厚度值的差异。因此，膀胱壁厚度值在一定程度上需要进行标准化，我们拟分析每例数据的壁厚值相对均值的变化情

况，从而在一定程度上消除个体差异的影响。在此我们定义某一体素的厚度值与该患者的膀胱壁厚度均值的比值为相对厚度NBWT：

导数是函数值变化及变化快慢的直接反映。对于膀胱壁相对厚度的一阶导数，应有这样的变化规律：非肿瘤组织的相对厚度变化小，其导数值在零附近浮动；肿瘤组织的相对厚度变化大，其导数值会有较大变化，特别是那些膀胱壁正常组织向肿瘤组织过渡区域的体素以及肿瘤组织向正常组织过渡的体素。因此，导数能很好地描述壁组织和肿瘤组织间的相对厚度值的变化信息，从而有可能用于确定膀胱壁上的肿瘤起始部位。我们以一例患者某一层的膀胱壁数据为例：如图3（a）所示，从膀胱内壁某一点开始，提取内壁逆时针一周体素的相对厚度值，使内壁上所有的相对厚度值与数据点的坐标序号一一对应。由图3（b）上下2个图对比可以看出，膀胱壁上由正常组织向肿瘤组织过渡的某些体素以及由肿瘤组织向正常组织过渡的某些体素有明显的相对厚度变化（如图3（b）上图）。当相对厚度的一阶导数值大于零时，相对厚度增大，导数值越大，增大的幅度越明显；相反，当一阶导数值小于零时，相对厚度减小，导数值越小，减小的幅度越明显（如图3（b）下图）。相对厚度的变化可与对应点的导数变化相呼应，因此，我们可以通过相对厚度的导数值来分析肿瘤的起始部位。

（a）MRI原始图像

图3 膀胱壁某层厚度导数变化示意图

1.2.3 形状指数（shape index，SI）的计算

SI是图像的三维几何特征，能够很好地表征膀胱内壁上的突出物。SI可由三维图像数据的偏微分直接计算出来[9]，偏微分算子的定义如下：

式中，o0、o1、o2分别为零阶、一阶、二阶微分算子。α为控制光滑程度的参数，根据经验可设为α=1。标准化系数ci可由积分式决定：

在本研究中，定义域为整个图像域。已知图像矩阵为I，则图像在体素P=（x，y，z）处的偏导数可由下式得出：

此时，体素p的主曲率κ1（p）、κ2（p）可根据由I（p）的各阶偏导数组成的Hessian矩阵算出，从而得出：

一般来说，膀胱内壁上的肿瘤部分的底部是凹槽状（rut-shaped），而肿瘤的顶部中心为帽状（capshaped）。如图4所示，不同的近似形状可得到不同的SI值，根据设置的SI阈值的不同，可检测体素是否为膀胱肿瘤疑似区域的底部或顶部。

图4 不同SI值与相应形状的对应关系

1.3 实验步骤

本实验分为3个主要的步骤：（1）使用拉普拉斯偏微分方程进行膀胱壁体素三维厚度的计算，并计

算对应的相对厚度进行分析。（2）对计算出的膀胱壁体素的相对厚度值进行导数分析。（3）进一步计算膀胱壁所有体素的SI值并进行分析。上述步骤中所有程序均使用Matlab2010b编写，所有统计分析使用SPSS19.0进行。正常膀胱壁组织以及肿瘤组织的边缘勾勒均由放射医生完成。

2 结果

通过Matlab2010b编程求解拉普拉斯偏微分方程，计算出每例数据中膀胱壁每个体素的厚度值和每例数据的厚度最大值、最小值、均值以及标准差，通过厚度值和均值的比得到每个体素的相对厚度值，结果见表1。

表1 所有数据的厚度、厚度均值、标准差以及相对厚度变化区间mm

为了研究患者总体和志愿者总体在膀胱壁体素三维厚度值这一指标上是否存在统计学意义上的显著差异，我们利用统计学软件SPSS19.0对2组数据的膀胱壁体素的三维厚度均值做2个独立样本的t检验，通常我们选取检验水平α=0.05。由表2中的Levene′s方差齐性检验结果可以看出，P值=0.489＞0.05，因此，我们认为2个独立样本间方差无显著性差异，即满足方差齐次的条件，符合t分布。t检验结果表明，P=0.002＜0.05，也就是说患者组与志愿者组的膀胱壁体素的三维厚度均值具有显著性差异。从2个样本的均值来看，患者组的膀胱壁体素的三维厚度均值分布较志愿者组显著偏高。

表2 患者组和志愿者组三维厚度均值的独立t检验结果

虽然膀胱壁体素的三维厚度均值在患者组和志愿者组呈现出显著差异，但由于个体差异，三维厚度均值仍然无法很好地描述肿瘤区域的形态变化。通过分析15例数据的相对厚度变化发现，志愿者组膀胱壁体素的三维厚度值虽然个体差异较明显，但对应的相对厚度值的最大值在1.5附近变化，而患者组的相对厚度最大值均大幅超出1.5。假设相对厚度值1.5为肿瘤与正常壁组织的界限，用NBWT=1.5作为阈值研究患者的膀胱壁组织和肿瘤组织相对厚度的差异。以某例患者的含肿瘤的3层数据为例，图5为这3层的原始MRI影像，从中可清楚观察到膀胱右侧壁上的菜花状肿瘤；图6分别用不同颜色标示出对应层的膀胱壁的相对厚度情况：相对厚度值越大，颜色越接近红色；相对厚度值越小，颜色越接近蓝色。由此可看出肿瘤部分的相对厚度值明显超出1.5。图7所示为用NBWT=1.5作为阈值筛选出的相对厚度大于1.5的体素形成的区域。对比图6与图7得到以下结论：用NBWT=1.5作为阈值所筛选出的体素形成的区域与膀胱肿瘤的主体部位基本吻合，但是属于膀胱壁正常组织与肿瘤组织的过渡区域的一部分体素未被筛选出。

图5 某患者3层原始MRI图像（右侧壁上肿瘤清晰可见）

图6 与原始MRI相对应的相对厚度值的彩色映射

图7 以NBWT=1.5阈值筛选出的体素区域

求出15例数据中每一层体素逆时针方向排列的相对厚度的导数值，通过对表3中所有数据的相对厚度的导数值变化范围的观察发现，志愿者组的导数值基本在[-0.1，0.1]范围内变化，也有个别超出此范围的体素。按膀胱内壁上体素的逆时针顺序观察患者组的正常组织向肿瘤组织过渡的部位，即厚度开始大幅明显增厚的部位，相对厚度一阶导数值有大于0.1的趋势，而肿瘤组织向正常组织过渡的部位，即厚度值开始大幅明显减小的部位，相对厚度一阶导数值有小于-0.1的趋势。根据这一规律，将

15例数据进行筛查，我们发现，在患者组数据中，相对厚度一阶导数值大于0.1的点和小于-0.1的点绝大多数位于肿瘤组织和正常壁组织的过渡区域，且分布集中，有区域关联。同样，在志愿者数据中也有极少数满足一阶导数值大于0.1和小于-0.1的体素，但分布是分散无区域关联的。

表3 15例数据的一阶导数变化区间

以某患者数据和志愿者数据的某层为例，患者数据选择肿瘤层，图8为二者的MRI原始图像，左图为患者的MRI图像，右图为志愿者的MRI图像，绘制出对应层的相对厚度和相对厚度的一阶导数变化趋势图，如图9、10所示。

图8 患者数据（左）和志愿者数据（右）的某一层MRI原图

图9 患者数据对应层的膀胱内壁体素逆时针顺序的相对厚度变化与导数变化对比图

从图9中可以看出，患者肿瘤层中的正常壁组织到肿瘤组织和肿瘤组织到正常壁组织的过渡体素都在相对厚度变化图和一阶导数变化图中可清晰地反映。当正常组织向肿瘤组织趋近时，相对厚度开始增加，以大于0.1的速率增加且达到最大相对厚度值。当肿瘤组织开始向正常组织趋近时，相对厚度开始减小，以小于-0.1的速率减小且达到正常值，这一系列数值上的变化规律与肿瘤组织在形态上的变化规律一致。由此可知，患者组数据因含有肿瘤而引起厚度的明显变化导致相应的导数变化幅度较大，且正向变化和反向变化成对出现，描述了2种组织间的过渡状态。

从图10可知，志愿者的相对厚度值变化范围不大，因此，其导数变化也较为平缓，没有较大波动，且始终保持在[-0.1，0.1]的范围内。分析7例志愿者数据，均可得出此结论。

根据实验原理1.2.3中的方法计算出膀胱壁各体素的SI值，不同组织的变化区间见表3。

图10 志愿者数据对应层的膀胱内壁体素逆时针顺序的相对厚度变化与导数变化对比图

表3 15组数据的SI变化区间

在一篇检测结肠息肉疑似区域的文献中提到[9]，可根据预先设置的SI阈值区间进行结肠息肉疑似区域的筛选。由于膀胱肿瘤组织与结肠息肉在大体形态上有相似性，因此，应设置SI区间[0.9，1.0]用于疑似区域的筛选，从而筛选出具有帽状形态且CV在阈值区间内的区域。通过对筛选过程的观察和表3中计算出的SI与CV的变化范围，我们发现，利用以上阈值可以筛选出膀胱肿瘤的主体部分，但肿瘤组织底部与正常壁组织临近的过渡区域通常不会表现为帽状而表现为凹槽状，对应的SI值范围大致

为[0，0.1]，因此，我们选取更为合理的SI取值范围，肿瘤主体区域的SI取值区间应为[0.9，1.0]，而肿瘤底部与正常壁组织邻近的过渡区域的SI取值区间应为[0，0.1]。

利用以上取值范围对膀胱壁体素进行肿瘤疑似区域的筛选，所筛选出的区域涵盖了肿瘤的主体和过渡区域的绝大部分体素，为肿瘤区域的确定提供了初步依据。

3 讨论

通过实验结果可以得出，膀胱壁的三维厚度在患者和志愿者之间存在显著的统计学差异。当体素位于肿瘤主体部分时，其相对厚度值NBWT有大于1.5的趋势，SI值有很大可能性落在[0.9，1]区间内；当体素位于肿瘤与正常壁组织过渡部位时，相对厚度的一阶导数值有大于0.1或小于-0.1的趋势，SI值有很大可能性落在[0，0.1]区间内。

实验结果显示，基于膀胱MRI影像分析膀胱壁相对厚度值、导数特征及形状特征可有效反映膀胱肿瘤区域的形态变化，为进一步分析打下基础。本实验也存在影响实验准确性的因素：（1）不同医生勾勒的膀胱壁会有一定差异，所以，单人手工勾勒会造成误差增加。（2）本实验选取的病例数偏少，应进一步增加病例数量。（3）本实验初步说明了膀胱壁的壁厚变化和形状特征与肿瘤组织的联系，但并不能确定肿瘤的性质和浸润深度。今后可采用几何特征和纹理特征相结合的方法，联合判断肿瘤性质及浸润深度。

4 结论

对膀胱壁肿瘤区域与非肿瘤区域的三维形状变化特征的研究目前并不多。本实验使用膀胱壁体素的三维厚度、相对厚度及导数分析结合形状指数的方法研究正常膀胱壁和肿瘤区域的形状变化，初步揭示了膀胱壁的厚度及形状特征的变化程度与膀胱肿瘤组织的关系，这些特征和关系可用于肿瘤疑似区域和肿瘤性质的进一步判定，从而为虚拟膀胱镜检查提供更多的诊断信息，为其作为膀胱肿瘤的无创筛查及治疗后的随访手段提供支持。

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（收稿：2013-05-06 修回：2014-01-05）

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Hu Dong-sheng,Wu Tian-shun,Bi Yan-feng,Wang Bin-bin,Xu Mai-zhen（v 34,n 1,p 40-41,Jan.2013）

50.Non-contact Speech Enhancement Algorithm Based on Wavelet Packet Adaptive Threshold

（▶▶▶▶）（◀◀◀◀）

54.Principles of Five Tracing Methods for CyberKnife

Wang Jing-sheng,Li Feng-tong,Dong Yang,Song Yong-chun,

Yuan Zhi-yong（v 34,n 4,p 130-132,April.2013）

55.Solution for Regional Healthcare under Framework of Intelligent City

Feng Xin,Zhang Yi-shan,Li Wei,Wang Shi-quan,He Xiao-gang（v 34,n 4,p 38-41,61,April.2013）

56.Development of Exoskeleton Robot Study

Chai Hu,Shi Cai-hong,Wang He-yang,Zhang Kun-liang,Yang Kang-jian,Zhao Run-zhou,Zhang Xi-zheng（v 34,n 4,p 81-84,April. 2013）

57.Advantages of Breast Bracket in Radiotherapy of Breast Cancer

Wang Peng,Yang Xiao-wei,Hou Bo,Li Bing,Zhu Xi-xu（v 34,n 1,p 69-70,Jan.2013）

58.Study of Time-of-flight Influence on Image Quality by PET/CT Scanner

Wang Feng,Zhang Yan,Zhao Wei,Zhu Hua,Xie Qing,Zhou Nina,Yu Jiang-yuan,Li Nan,Wang Xue-juan,Yang Zhi（v 34,n 1,p 8-11,Jan.2013）

59.Performance Analysis of Flatbed-type Sterilization Trailer of Medical Materials

Wu Qiu-ju,Sun Jing-gong,Wu Li-hua（v 34,n 4,p 32-34,49, April.2013）

60.Development and Clinical Application of Multifunctional Airflow Sensor

Wang Jia-song（v 34,n 2,p 32-33,Feb.2013）

61.Design of NBC Decontamination Sewage Collection and Treatment System

Yuan Ying-hai,Zhu Meng-fu,Su Hong-bo,You Xiu-dong,Niu Fu（v 34,n 1,p 79-80,126,Jan.2013）

62.Ultrasound-guided Techniques for Puncture and Catheterization of Internal Jugular Vein in Patients with Severe Trauma

Fan Juan,Li Hong,Du Jian-wen（v 34,n 1,p 61-62,Jan.2013）

63.Discussion on Data Management of Hospital Information System

Li Xun-dong,Xiao Bao-ju（v 34,n 1,p 49-50,54,Jan.2013）

（▶▶▶▶）（◀◀◀◀）

64.Tracked Robot Motion Control Based on Fuzzy PID

Yang Kang-jian,Shi Cai-hong,Zhang Xi-zheng（v 34,n 4,p 10-11,25,April.2013）

65.Research of Community Health Service Platform Based on.NET

Zhao Qiu-fen,Huang Yue-shan,Wu Xiao-ming（v 34,n 4,p 50-51,87,April 2013）

66.Hardware amp;Software Design for Monitoring System of Large-scale Oxygen Generator in Hospital

Hu Dong-tao,Yang Ming,Li Song,Zhang Kang（v 34,n 4,p 14-17,72,April.2013）

67.Effect of Ultrapure Water Combined with High-flux Dialysis on Nutritional Status in Diabetic Patients with Maintenance Hemodialysis

Cui Ling,Tang Min,Xue Lan-fen,Yin Yu-mian（v 34,n 4,p 52-53,111,April.2013）

68.Safe Operation of Magnetic Resonance Imaging System

Sun Yan-quan,Zhang Lian-giang,Ji Jia-hong,Hou Kai-jiang, Wang Li-yuan（v 34,n 2,p 111-112,115,Feb.2013）

69.Control Circuit Design for Medical LED Headlamp Based on HT66F20

Zhou Wen-guang,Wei Pei-de,Xu Xin-jian,Kong Yue（v 34,n 4, p 21-23,April.2013）

70.Application of nRF905-based Active RFID to Infusion Calling System

Ren Guo-hong（v 34,n 2,p 37-39,Feb.2013）

71.Design and Application of PICC Indwelling Information Management System Based on Electronic Medical Record

Tang Xiong（v 34,n 2,p 45-46,Feb.2013）

72.Design and Application of Information Security Management Toolkit

Shan Lei-jing,Guo Han,Liu Ji-liang,Li Bo-xiang（v 34,n 2,p 50-52,81,Feb.2013）

73.Design and Development of Household Herb Decocting Machine Based on AVR Microcontroller

Xiang Yu,Zhang Xiao-xiao,Zhu Bin,Chong yin-bao（v 34,n 1,p 22-24,Jan.2013）

74.Study on Reliability Engineering and Course Construction of Bio-medical Engineering

Wu Xiao-ming,Luo Er-ping,Shen Guang-hao,Xie Kang-ning, Tang Chi,Yan Yi-li,Liu Juan（v 34,n 1,p 131-132,Jan.2013）

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75.Design and Realization of Outpatient Operation Management Data Acquisition and Analysis System

Wang Zhi-yong,Yang Hua（v 34,n 1,p 42-44,Jan.2013）

76.Automatic Detection System Based on Matlab for CT Slice Thickness and Number Linearity

Li Tao,Li Yi-yong,Mi Yong-wei（v 34,n 2,p 18-20,Feb.2013）

77.Application of 3D-CRT Technology for Craniospinal Radiation by CT Simulation

Zhang Heng,Wang Kun-liang,Chang Hao,Liang Jun,Yu Dequan（v 34,n 4,p 54-55,April.2013）

78.Design of ECG Signals Analysis System Based on FPGA

Huang Biao,Li Feng,Zhu Wen-juan（v 34,n 2,p 23-24,42,Feb. 2013）

79.High Security and Intelligentization in Network-based Medical Examination System

Ren Bing,Shi Jian-hui,Shi Zhao-rong,Zhu Shi-jie,Liu Ling-xin, Shi Ping（v 33,n 12,p 33-35,Dec.2012）

80.Implementation of Heterogeneous Medical Information System Data Integration Based on Biztalk Server

Peng Da-ming,Luo Zhi-da,Zhang Ning,Yu Xue-fei,Gao Yu-lin（v 33,n 12,p 36-39,44,Dec.2011）

81.MCU-based Audio-video System for Remote Consultation by Shelter Hospital of Chinese People's Armed Police Forces

Wen Jian,Fan Hao-jun,Hou Shi-ke（v 33,n 12,p 79-80,Dec. 2012）

82.Principle for Selection of DSCT Neck CTA Scanning Program

Chen Xin,Gu Hai-feng,Zhou Chang-sheng,Luo Song,Zheng Ling（v 33,n 12,p 56-59,Dec.2012）

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83.Enhancement of Medical Equipment Based on Hospital Grade Review

Xu Hai-qin,Cao Tie-jun,Yin Zhao-qing（v 33,n 12,p 129-130, Dec.2012）

84.Design and Development of Portable Medical AC-DC Centrifuge with Adjustable Balance

Wang Bao-guang,Yu Hong-bo（v 33,n 12,p 27-28,Dec.2012）

85.Difficulty and Countermeasures of Medical Equipment Quality Control Test

Li Bei-qiang,Lu Xu-huai,Xu Ke-wei（v 33,n 12,p 123,128, Dec.2012）

86.Development and Application of Execution Place Payment System

Tang Chan-yi,Liu Min-chao（v 33,n 12,p 40-41,86,Dec.2012）

87.Matlab-based Automatic Detection System for CT Spatial Resolution

Li Yi-yong,Li Tao,Mi Yong-wei（v 33,n 12,p 14-15,47,Dec. 2012）

88.Instrument Maintenance Safety and Protection for Medical Equipment Technical Service

Zhang Kang,Zhang Yan,Meng Jiang,Li Song,Zhang Ming-hai, Zhao Yong（v 33,n 12,p 124-125,Dec.2012）

（待续）

MRI-based 3D Morphological Variation of Bladder Tumor

ZHANG Xi,LIU Yang,ZHANG Guo-peng,LU Hong-bing
(School of Biomedical Engineering,the Fourth Military Medical University,Xi'an 710032,China)

Objective To provide evidences for diagnoses of bladder tumors by using the information of bladderwall thicknessandmorphologicalvariation ofMRIimaging.Methods MRIimages ofbladderwere collected and the bladderwallwas sectionedmanually.Then the3D bladderwall thicknessofeach voxelwas computed to obtain the relative thickness value and correspond-ing firstderivative ofeach voxeland finally the SIvalue.All the datawere analyzed.Results Therewas significantdifference be-tween the 3D bladderwall thickness of the patientand thatof the volunteer.When the value of NBWTwasmore than 1.5,thevoxelwashighly probably located in themain portion of the bladder tumor;when the value of the firstderivative of NBWTwasmore than 0.1 or less than-0.1,the voxelwashighly probably located in the transition region.Conclusion The 3D bladderwallthickness,relative thicknessand SIcan be used as the features to distinguish the abnormalarea and normalarea of the bladderwall.[Chinese Medical Equipment Journal，2014，35（3）：1-6]

bladder tumor;MRI;VCy;3D morphological feature

R318；R445

A

1003-8868（2014）03-0001-06

10.7687/J.ISSN1003-8868.2014.03.001

国家自然科学基金（81230035，81071220）

张 曦（1988—），女，硕士研究生，研究方向为基于虚拟膀胱镜的无创膀胱肿瘤检测和分期方法，E-mail：angelaluu511@gmail.com。

710032西安，第四军医大学生物医学工程学院（张 曦，刘洋，张国鹏，卢虹冰）