计算机辅助诊断与医学影像领域融合发展研究

苏虞磊,薛 方,李增江

(西安医学院,陕西 西安 710021)

0 引言

19 世纪60 年代,在医学诊断中融入计算机辅助的技术第一次被提起,由于当时计算机技术水平较为落后,导致该方面的技术难以进行下去。直到20 世纪,计算机技术飞速发展,数学算法也逐渐完善,这才使得计算机辅助诊断技术在医学影像诊断领域中的研究得以飞快发展。由于技术输出的结果不同,大致被分为两种:计算机辅助诊断与计算机辅助检出。

1 计算机辅助诊断简介

计算机辅助诊断通过较为先进的计算机软件以及数字放射图像进行分析和处理,来检测病前的特征,并能及时发现,所检测出的结果被作为第二个诊断结果进行参考,帮助提升放射科医生的诊断准确性,同时也被称为医生的辅助“眼睛”,可以高效精准地进行诊断,并改善诊断的复发性,缩短阅读时间,使工作效率得以提升[1]。计算机辅助诊断技术也被称为CAD,其中的D 就包含了两个方面:Detection 和Diagnosis,也就是检测和诊断,其意义就是协助医生发现病情并精准诊断病情。

2 计算机辅助在医学影像的作用

医学影像领域中,各式各样的影像检查技术的平片、计算机X 线断层扫描、磁共振成像、正电子发射计算机断层显像以及超声等技术都可以运用到计算机辅助诊断系统当中。人体任何部位都可以利用计算机诊断技术来提高影响检测的准确性。现如今,大多数计算机辅助诊断技术研究都被应用于乳腺癌和肺结节等病况检测中,基于身体中别的部位运用计算机辅助诊断技术的研究不仅少而且都不够成熟。为此,肺结节以及乳腺癌病况的计算机辅助诊断研究几乎代表了如今CAD 在医学影像中应用的最高水平。随着经济时代的来临,计算机以及AI 技术的发展尤其迅速,这为医学领域中的CAD 技术发展打下了基础,但由于我国的计算机辅助诊断技术起步较晚,而且水平较低,被应用的范围也受限,没有很出色的验证以及评估,法制发展一直不平衡,仍存在着一定的难题[2]。

3 计算机辅助诊断在医学影像诊断中的基本原理

计算机辅助诊断技术在医学图像领域中的应用过程中,需要对系统的相应诊断参数进行图像预处理,使图像的噪声进行降低,纠正图像中的灰度不均匀性等问题,执行此类操作是为了弥补不同类型或不同来源而导致的诊断数据中的差异性。虽说此类操作过程不作为CAD 中的重要组成部分,但如果事先不这么做的话,将会导致最终的诊断出现错误。在CAD 技术中,图像分割是指把所获得的诊断图像分割至不同的街跑区域,然后根据图像中的特短进行病状的侦查以及病情特征的获取,提升诊断的精准性。

所谓计算机辅助诊断技术中的样本采集就是精准识别和样本采集技术的研究领域并进行有效采集,改进研究领域中包括结肠息肉、肿瘤等病况。在正常的计算机辅助系统运行中,需要先对其样本采集才能进行下一步的分析与研究。图像特征中较为常见的包括边缘特征、信号特征、纹理特征。该特征都可以有效反映图像中的信号强弱等具体内容。此过程中要特别注意,提取图像特征工作作为CAD 技术应用中的重点内容,并不是检测出的越多而效率越高,而是有效地减少技术运用的时间并提升病情的检出率。

4 计算机辅助诊断的工作步骤和图像要求

4.1 工作步骤

计算机辅助诊断的工作步骤大体分为3 步:①图像的预处理,其目的是把病况从正常的结构中进行分析并精准提取。图像预处理的主要目的就是让计算机较为容易地检测出大概率存在的病况,并让计算机可以从较为复杂的结构背景中将可疑的病况进行精准定位。不同的病况利用不同的图像处理以及计算方式,将疑似病例从正常的结构中分离出来。②提取图像征像或者是图像特征中的量化。这一步的主要原因是将第一步计算机所提取的病况进行量化,也就是病况的特征分析过程。所分析出的特征是最有价值的影像学表现,如形态、病状大小、密度等,这也说明影像诊断医生对病变诊断会更加精准。③数据处理过程,通过第二步获取的图像特征的数据精准地输入各种数学或统计算法,如人工神经网络并形成一个CAD 系统。对病况进行有效分类,来更清楚地区分各种病情。通常的方法主要为神经网络、贝叶斯网络、规则提取法、决策树等。目前,人工神经网络得到了广泛的应用,并取得了良好的效果。

4.2 图像要求

信噪比也被称为SNR 或S/N(SIGNAL-NOISE RATIO),又称为讯噪比。SNR 是指表征五项中信号强度与噪声强度之比的参数。信噪比越高,对有用信号的噪声干扰越小,信号传输质量越高,所以图像中的信噪比越高越好。在计算机辅助诊断的过程中图像分辨率对病况判断的能力影响巨大,计算机辅助诊断技术要求为数字化,计算机X 射线、数字化X 射线摄影系统在临床诊断的应用,可以直接满足计算机辅助诊断要求的图像。

5 计算机辅助诊断在医学影像诊断中的应用进展

5.1 肺结节性病变方面的应用

CAD 技术被应用于最早的一个领域为胸片影像。然而,由于人肋骨和支气管血管束在胸部X 光检查上的解剖学重叠,这导致此技术在早期进行诊断的过程中经常出现漏诊、误诊的现象。在早期的病情检查过程中,绝大多数都以医生的丰富经验来进行开展,所以当时针对胸部来进行肺癌CAD 诊断就成了医学影像诊断领域最受欢迎的话题。

5.2 乳腺癌中方面的应用

现如今,CAD 技术被应用于乳腺癌医学影像的范围较多,针对乳腺癌的研究集中点在肿块、钙质沉积的检测数据方面提升准确性,在此过程中,乳腺类型和肿瘤类型是影响检测效率的关键因素。在CAD 技术对乳腺癌诊断的过程中,检出钙化灶整体效率是最为良好的,检测的准确率一般掌控在90%～99%,该过程中计算机受到了乳腺体密度等因素的影响,检出肿块的效能低,基本掌控在84%～90%,此检出还有着较大的发展空间。

5.3 CT 结肠癌诊断中的应用

经研究调查分析得出,肠癌如果在发病初期及时发现并进行手术切割,可以使肠癌症的发病率有效减少,这表明在肠癌发病初期及时进行必要的检测成了重点内容。在最早期肠息肉检查手段中主要运用计算机X 线断层扫描结肠成像,此技术在应用一段时间后发现检出的结果并没有预想的那么好,最主要的原因是计算机X 线断层扫描成像在检出的过程中会测出成堆图像从而使结果受到影响。全新的CAD 诊断技术被应用后,使问题得到了完美的解决,并缩短了检出时间,提高了检出质量。

5.4 前列腺癌诊断中的应用

此领域运用CAD 技术跟上述领域相比较,CAD 技术在前列腺癌领域中的应用时间较短,主要根据DRE、Serum、年龄等前列腺特异性抗原指数来进行初期的检测。目前我国在进行前列腺癌的临床研究以及后期储备工作中仍缺少一套完整的体系。随着科技时代的来领,CAD 技术为前列腺癌的研究开创了全新的研究路线,为前列腺癌的治疗提供了一定的路径并打下了基础。

6 结语

科技时代的来临,使得计算机的各种算法也在飞速发展,CAD 技术就在此背景下不断优化,给医学领域提供了更多研究的方向,该技术的出现也使医学预测模型的质量有所提升。但是,我国运用CAD 技术在医学影像领域临床诊断仍处于初步使用阶段,对于病况的深入治疗并没有完全涉及,CAD 技术的检测效能仍需要进一步完善[3]。