医用磁共振质量检测评价与数据管理系统的设计实现

李成，祁琦，陈竟宇，王佳庆

原南京军区联勤部 药品仪器检验所，江苏 南京 210002

医用磁共振质量检测评价与数据管理系统的设计实现

李成，祁琦，陈竟宇，王佳庆

原南京军区联勤部 药品仪器检验所，江苏 南京 210002

目的优化医用磁共振检测流程，改进目前依赖主观判断的检测方法，实现图像参数自动评判，建立检测数据管理系统。方法基于检测规程和MATLAB平台，合理需求分析，设计自动检测程序，应用于实际检测工作，依据实验效果反馈改进设计。结果应用于实际磁共振检测时，本系统得到的图像参数自动评判结果与预期一致，数据管理方便高效。结论本系统能够高效应用于磁共振检测工作，优化检测流程。

磁共振仪器；质量控制；自动评价；数据管理

引言

磁 共 振 成 像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）、计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）、正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography-Computed Tomography，PET-CT）等各类大型医疗设备的应用已成为医院诊疗过程中必不可少的步骤，其中医用磁共振成像系统，作为最成熟的医学成像技术之一，极大的推动了医学诊断技术的发展，提升了诊断准确率[1]。但磁共振设备的成像质量同时也成为影响疾病诊断结果的关键因素，近年来因为成像质量问题导致病灶被忽略的案例层出不穷，因此针对成像质量的检测需求也应运而生[2]。目前，军队医院的医用磁共振成像系统主要由各级药品仪器检验所携带标准体模上门扫描，通过“扫描体模-测试图像”方法进行检测，即通过扫描体模得到测试图像，然后进行图像处理和数据采集，再与检测规程规定的检测标准进行比较，作为判断图像质量是否合格的依据[3]。

目前这种检测模式存在的问题已有文献分析[4-5]，主要归结为如下问题：

（1）现行的检测模式需要在扫描体模后，直接在被测设备的软件平台上进行图像处理和数据采集，这项工作较为耗时，会打断患者的正常检查，占用设备的工作时间，容易引起医患矛盾。虽然可以通过图像工作站进行扫描图像的参数测量[6]，但仍会干扰医院正常诊断工作的开展。

（2）对处理过的图像进行数据采集时，需要检测者对图像进行主观判断或操作，比如线对数分析，手动测距等，既耗时又不一定准确，往往会因为不同检测者的判断而导致不同的检测结果[7]。

（3）检测规程要求还需抽取近期的临床照片，打印胶片后存档，以便后续评审专家的临床照片等级评定[8]。但胶片携带不易，保存不便，增加医院负担，尤其像我们这种每年检测上百台磁共振设备的检测单位，整理、携行胶片工作较为繁琐。

（4）检测数据的录入和计算工作。虽然总部已下发Excel公式计算表格，但仍需将原始记录的数据手动逐个录入表格，易出错，且集中处理上百台设备检测数据时，工作量较大。

（5）大量设备信息和长期的检测数据是数据挖掘、设备性能分析的宝库。虽然总部也配发了应用质量管理系统，但由于该系统是纯粹的数据库平台，与检测过程几乎完全分开，数据需额外录入，不易推广。并且无法保存医学数字成像与通信（Digital Imaging and Communications in Medicine，DICOM）图像信息，功能有待拓展。

目前，已有研究实现了基于ACR体模的磁共振检测图像参数的自动评价[9-10]，但尚未推出应用版本，且根据其发表结果，仅能解决上述的图像处理部分问题。因此，我们拟在以往大量磁共振检测工作的基础上，设计医用磁共振质量检测评价与数据管理系统，以解决上述全部问题。

1 需求分析

根据以上分析，为解决上述检测模式中存在的问题，检测模式应相应改进。基于拟开发的医用磁共振质量检测评价与数据管理系统，准确客观、方便快捷的实现磁共振检测过程。设想的应用流程，见图1。

图1 医用磁共振质量检测评价与数据管理系统应用流程

首先，根据设计目标，扫描完体模、获取到检测图像后在本系统内进行图像处理、采集数据的操作，避免了占用医院MRI设备的时间资源；其次，图像均匀度、空间分辨力、层厚等性能参数的检测基于图像的自动处理，测量数据自动获取，避免了人为或主观因素导致的干扰因素[11]；根据获取的测量数据进行自动计算，简化了输入步骤和计算过程；抽取的临床照片进行数字化存储传输，避免了携行的繁琐和胶片浪费，同时专家评审同一张临床照片时可以在联网的医用显示器上同步进行，提升了评片效率；最后，整个质量检测过程的数据、图像、临床照片的数字化存储，极大的方便了设备信息和检测数据的管理和再利用，后期的数据分析能够给予设备维护、采购等多个环节的数据支撑。

2 系统设计

根据需求分析，本系统主要分析Magphan SMR 170性能体模在医用磁共振系统上的扫描图像，需实现图像处理和数据存储两大功能。首先图像处理模块中，根据现有检测规程要求的图像参数，需测量图像信噪比、图像均匀度、密度分辨力、空间分辨力、层厚、相位编码伪影、线性度等7项。数据存储功能模块中，需要实现检测图像、临床照片、自动测量数据、各项参数和评定结果的存储，并基于测量数据自动计算结果和评价功能。考虑到程序设计的兼容性，两大模块均使用MATLAB平台进行编程实现。程序框图，见图2。

图2 程序框图

2.1 图像处理模块的设计

主要根据扫描体模得到的3个层面，进行图像处理和分析，得到7个参数的测量结果。其中，均匀性信噪比层面得到图像信噪比、图像均匀度和相位编码伪影3个参数结果，高分线性度层面得到空间分辨力[12]和线性度2个参数结果，低对比度层面得到密度分辨力，而层厚可以选择扫描的4个层面中任意一层进行测量。

2.1.1 均匀性信噪比层面

根据检测规程，信噪比和均匀度参数测量需要在该层面测量不同测试区域的信号值，然后根据公式进行结果计算[13]。在人工检测过程中，在该层面手工绘制13个圆形感兴趣区，由磁共振设备自带系统测得信号值，代入公式进行计算。感兴趣区示意图，见图3。本平台利用程序自动绘制感兴趣区，并取得感兴趣区内的信号值，然后基于公式自动计算，避免了手工绘制引入的误差，同时自动取值计算，极大提升了效率。

图3 感兴趣区示意图

2.1.2 高分线性度层面

人工检测空间分辨力参数时，需要手动调节窗宽窗位至区分线对最清楚的位置，以得到能区分线对数的最大能力[14]。但此操作因人而异，且对操作者要求较高。本平台自动检测时，在窗宽窗位两个参数的二维空间上逐位置分析，确定得到的测量结果为最大能力；检测线性时，需要手动绘制测距直线，根据磁共振设备软件系统得到距离结果，绘制直线存在手工误差。本平台自动选择测距点圆心，所测距离保证为圆心间直线，因此最大程度保证了测量结果的准确性。

2.1.3 低对比度层面

低对比度参数测量时，要求在本层面大小、深浅不一的12个圆孔中选出所能区分的最小、最浅的圆孔。根据检测经验，本层面检测时不需要过多操作（如调节窗宽窗位等），一般可以肉眼直接判断出所能区分的最大能力，效率已经较高，因此本参数测量没有设计冗余自动测量程序，可以直接根据人工判断录入测量结果。

2.1.4 层厚自动测量

检测规程明确层厚检测可以在扫描的4个层面中选择任意一层进行，沿着正方形图像外侧4条斜边图像进行不同窗宽窗位条件下的长度测量。实际工作中，我们习惯选择模块内容较少的均匀性层面进行层厚测量，以避免其他模块内容可能造成的干扰。按照测量步骤，我们在窗宽为0的条件下自动逐窗位扫描，得到临界点的窗位值[15]。然后在临界值与背景窗位的平均值状态下，测量最长的斜边直线长度，即得到测量值。整个过程完全由程序自动扫描测量，避免了手工操作引入的误差和测量主观性，极大的提升了测量效率和结果可信度。

2.2 数据存储模块的设计

根据需求分析，首先建立当前待检测设备的空白记录，并赋予唯一性编号、录入基本信息等。然后实现检测图像和临床照片的存储。目前数据库主要以两种方式存储图像[16]，一是以二进制形式直接存在数据库中；二是仅存储图像路径。考虑数据库设计原则要求数据访问速度要足够快，因此采用保存图像路径的方式，并将采集的检测图像和临床照片保存于固定文件夹内。图像处理模块的测量结果可以一键导入，并内嵌计算模块，直接根据测量结果和结果判定标准得到7个参数是否合格。结合临床照片评价结论，综合得到设备状态是否合格的结论。

2.3 系统实现

图层1部分建立的系统的核心程序截图，见图4。分别具有读取图片，查看图像信息，信噪比与均匀性测量等功能，使用者使用该系统时只需在启动程序后点击读取图片，选择需要处理的图像层分别加入程序，再依次点击后续按键，系统会进行后续的处理和分析，在处理完成后，会自动进入图层2的程序，处理完图层2的参数后，使用者可以选择是否出具报告和导入数据库存储。该系统基本实现了医用磁共振质量检测评价和数据管理的功能。

图4 系统核心程序图（图层1）

3 讨论

目前，本系统的图像处理模块和数据存储模块已经基本构建完成，并应用于南京某医院的磁共振检测工作，取得了较为满意的效果。人工检测和自动评价结果的对比，见表1。从中反映出本系统自动评价的准确性。分析人工检测时绘制的感兴趣区和长度测量线，并未取得如自动绘制水准的感兴趣区均匀分布或测距点圆心，因此理论上自动检测结果更加准确。计划在下一步检测工作中采集更多的检测图像进行自动测量，以验证效果，并不断改进，最终逐步代替现行手工检测方法。本平台的持续应用能够积累大量的设备信息和检测数据，为以后更进一步的应用提供了数据基础。

表1 人工检测自动评价结果对比

同时，根据我们的设计流程，本平台可以应用于其他基于图像体模的大型设备检测工作，如CT和彩超等。目前这些设备的检测工作中关于图像参数的测量，主要基于设备自带图像分析系统的人工判断，同样存在主观不一致、占用设备资源等问题。随着本平台的逐步推广应用，有望改进大型医疗设备目前的检测模式，从而提升工作效率。

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[5] 李成,葛剑徽.MRI检测常见问题探讨[A].中华临床医学工程及数字医学大会暨中华医学会医学工程学分会第九次学术年会论文集[C].2008:221-223.

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Design and Implementation of Medical Magnetic Resonance Imaging Quality Control and Data Management System

LI Cheng, QI Qi, CHEN Jingyu, WANG Jiaqing
Institute of Drug and Instrument Control, Joint Logistics Department of Nanjing Military Area Command, Nanjing Jiangsu 210002, China

ObjectiveTo improve the quality control procedure of medical MRI, which relies on the subjective judgment of operators, and realize automatic evaluation for image parameters and build the data managing system.MethodsBased on operating specifications and MATLAB, the automatic detection program was designed through analyzing demands. The results of being applied in practical quality control for MRI were used as the feedback to improve the whole design.ResultsThe results of this system being applied in practical work acquired accordant results with anticipation and the data management was convenient and effective.ConclusionThis system could be applied in quality control of MRI and improve the efficiency of quality control procedures.

MRI e quipment; quality control; automatic evaluation; data management

TP392；R445.2

C

10.3969/j.issn.1674-1633.2017.11.032

1674-1633(2017)011-0127-04

2016-12-14

2017-06-16

南京军区医学科技创新课题（MS163）。

作者邮箱：licheng18@163.com

本文编辑 李美松本文编辑 王婷