灰度直方图图像处理技术在胃腺癌病理诊断中的应用

徐晓燕，毛由冰，范莉芳，张 云

（1.皖南医学院医学影像学院，安徽芜湖 241002；2.芜湖市中医医院病理科，安徽芜湖 241002）

病理学以解剖学、组织胚胎学、细胞生物学、生理学、生物化学等学科为基础，研究疾病状态下细胞和组织的形态结构、机能代谢改变，这些改变与临床上出现的症状体征之间的关系，以及其疾病诊断、转归和结局中的意义〔1〕。在临床工作和病理教学过程中通过病理大体和镜下组织细胞的观察，将教科书上的文字描述可视化，加深学生对理论知识的理解〔2〕。

1 常用病理读片诊断及教学模式的弊端

现阶段病理教学及医院病理科病理学常用的诊断和研究方法分为：大体观察法、活检组织病理检查、细胞组织化学与免疫组织化学检查〔3〕。消化内镜检查是胃癌诊断和治疗中必不可少的方法，其灵敏度和特异性较高，是胃癌检查的关键〔4〕。绝大多数消化内镜采样病理切片镜下诊断结果依靠人眼识别典型细胞特征，具有一定的主观性，所以要做出正确的病理诊断，需要病理医生及带教老师具有扎实的病理学及相关学科知识和长期的诊断经验积累；另外，高倍镜下视野范围有限，短时间内不能收集所有病理细胞图片信息，在医院大量的临床病理急待诊断的工作压力下会造成部分诊断结果的偏差和遗漏，引起后续临床不适当的治疗或延误病情〔5〕。

在教学方面，随着教学片管理力度不够和使用年限的增长，许多大体及玻片标本变性，使用寿命缩短，损坏后如果没有留存复制品则直接导致资料的流失〔6〕。现阶段多媒体或者网络教学过程中需要大量的教学图片，这些图片资料大多都是通过扫描仪和相机拍摄得来的，图片质量欠佳，提取图片信息工作量和需要的时间较多〔7〕。

2 应用数字信号处理技术提取病理图片特征

2.1 数字化病理图片技术的优点 应用数字化存储技术将病理切片所有组织的图像记录、存储，并通过计算机进行观察，具有以下优点：①高清晰度，可无限放大、缩小；②视野大，避免了图像采集者的主观判断误差和特征提取时有遗漏；③可无限复制、便携，方便教学和科研；④方便病人远程会诊或复查；⑤建立病理图片数据库。

2.2 数字化图像处理技术的应用 数字图像具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，利用这些特性对数字图像的灰度阈值分割、基于颜色的图像检索以及图像分类等分析手段已广泛应用于图像处理的各个领域，数字图像处理包括了图像增强、图像变换、图像分割、图像形态学等多个内容，借助Matlab强大的运算和图像展示功能设计实现图像处理，运用基本算法提取病理图像特征并统计分析具有可靠性与创新性〔8〕。利用医学成像技术对成像数据定性、定量的分析，并加入大量医生从医经验，利用计算机技术来辅助判断或自动决策，从而为更高效、更准确的临床医疗提供可能〔9〕。本研究的医学图像处理与分析就是对临床病理学成像数据得到的定性、定量的数据进行自动、半自动的处理，已经达到提取图片信息，结合医学解释将原本主观性较强的结果转化为客观数字结果。

2.2.1 研究对象 收集芜湖市中医医院2019年5月至7月胃镜活检病理证实为胃腺癌患者20例作为病例组，纳入标准：①经胃镜活检病理及实验室指标确诊为胃腺癌；②年龄50~75岁；③患者及其家属对本次研究知情并签署知情同意书。排除标准：①患者合并其他恶性肿瘤；②有情感障碍、意识障碍；③合并肝、肾功能损伤。收集同期门诊胃镜检查正常的检查者作为对照组，纳入标准：①经胃镜活检病理及实验室指标确定取材部位胃组织无器质性病变；②年龄50~75岁；③无其他不适症状；④无精神及意识障碍；⑤被检查者及其家属对本次研究知情并签署知情同意书。

2.2.2 研究方法 本研究采用基于直方图的灰度图像分割技术分析病理图片。步骤如下：①图片灰度化：即在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值称为灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0~255。一般对彩色图像进行灰度化有分量法、最大值法、平均值法、加权平均法等4种方法。②确定算法，生成图像的灰度直方图：利用直方图的分步形状特性找到一个或者几个分割灰度值，然后利用分割阈值将图像分成几类，图像中落在同一个灰度值范围内的像素属于同一类。整个过程就是算法确定一个灰度值，用来区分不同的类，而这个灰度值就叫做阈值〔10〕。③统计像素点：找出病例组与对照组像素点在不同区间分步差异。基于直方图的灰度图像分割法是一种简单、有效的图像分割算法，特别是对于图像内容简单，目标与背景灰度值有较大的差异时往往能得到较好的分割效果。

2.2.3 研究内容 本研究通过对病例组与对照组胃镜活检病理镜下图像进行基于直方图的灰度图像分割，运用Matlab软件提取对照组和病例组的镜下图片灰度化后的像素点特征进行对比分析，找到对照组与病例组图像灰度直方图特点及在相应区间像素点分布特征的区别，从而找到更快速、准确提取胃腺癌胃镜活检病理特征的预筛方法，开拓病理教学中胃癌诊断的新思路〔11〕。

首先将对照组与病例组胃镜活检病理镜下图像运用分量法进行灰度化处理并得出直方图。见图1~2。

提取镜下图像特征后，运用Matlab软件将对照组和病例组图片灰度化像素点在各个区间分布进行统计。见图3~4。

图1 对照组镜下切片图像与灰度直方图

图2 病例组镜下切片图像与灰度直方图

图3 对照组镜下图片灰度特征

图4 病例组镜下图片灰度特征

2.2.4 图片分析结果 进行灰度直方图像素点统计分析发现，对照组与病例组病理镜下图片灰度值101~150、151~200、201~255区间像素分布呈现差异性，差异具有统计学意义（P＜0.01）。见表1。对照组相对于病例组整体灰度值偏低，像素点分布呈现低灰度区（50左右）有小的峰值，形成原因为细胞质淡染，像素点在此区间较密集；高峰值分布于125~175区间，属于正常组织细胞经苏木精-伊红染色（HE染色）后，着色较均匀，像素点呈现较正态分布；正常细胞核蓝染导致在高灰度值200左右有部分像素点分布。而病例组较高峰值形成原因为正常组织被癌细胞侵蚀，失去原先组织结构，相对于对照组镜下病理图像大面积深染，所以直方图在高灰度值175~200处像素点数量有个峰值，分析其形成原因为癌细胞细胞核较大，变异的细胞核染色后较正常细胞核着色深，直方图中就呈现为高灰度值区间的像素点较对照组偏多。

表1 对照组与病例组组织切片镜下图片灰度值比较（xˉ±s）

3 结论

本研究采用基于区域划分的灰度直方图综合阈值分割算法对镜下病理图片进行分析，使对照组与病例组图像特征不再仅仅是单调的文字描述，而是综合文字、图像、数字化特征为一体，更直观地比较出病例组和对照组图像之间的差异，以直方图的方式在构造直方图时引用邻域均值有效地避免图像噪音，更清晰地分割出背景与目标病理特征，从而不再仅仅依靠主观分析而是从数字化角度提供客观依据支撑癌症病理结果，降低因主观判断偏差和经验缺乏导致的误判概率，为将来病理细胞特征提取的数字化识别提供研究方向。