弥漫性肺疾病高辨率CT影像的定量分析.pdfVIP

摘 要 弥漫性肺疾病高分辨率CT的定量分析 摘 要 以薄层扫描和骨重建算法为核心的HRCT 技术已成为当今在活体上检测和特征化弥漫 性肺病最敏感的工具 在弥漫性肺疾病患者的 HRCT 影像上存在多种征象 这些征象对应 病理区域的消长与疾病的发展过程密切相关 GGO 是其中最为典型的一类征象 它表现为 肺密度轻度朦胧增加 并不掩盖血管支气管的纹理 其与纤维化程度的定量评价对肺功能的 判断具有重要的参考价值 但同时GGO 也是最难以确诊和特别容易受CT 技术影响的征象 本文作者在合作单位 上海华东医院CT 室放射医生的指导配合下,对早期DLD 患者肺 部HRCT 图像进行了研究,探讨了纹理分析方法应用于早期DLD 定量研究的可行性,找出对 早期DLD 的主要病征(尤其是GGO)具有高特异性和敏感性的纹理特征参数 在此基础上将 DLD 患者的HRCT 片中的GGO 区域分割出来 统计出相对面积大小并推断其严重程度 另在随访时 可通过比较几乎相同层面的GGO 与其它区域面积的消长 来评估疾病发展情 况和治疗效果 这在很大程度上克服了放射科医生原先仅凭目测来评估GGO 面积和严重程 度造成的诊断标准的主观性和模糊性 以及不同医生或同一医生不同状态下诊断结果不尽一 致的弊端 给出了较精确的定量值 且不破坏原有解剖结构.能给出一个直观的结果 以方 便临床呼吸科医生读片 在对放射影像定量分析的历史和现状加以综述后 论文主体按以下几部分顺序展开 1.图像预处理 这部分不仅阐述了图像采集 即如何将CT 图像无损地从CT 机转移到PC 机上 以及ROI 样本集的选取方面的内容 更主要的是在分析总结包括GVF 在内的现 有各类肺实质分割方法优缺点的基础上 根据待分割肺实质的具体特性设计了一种全新 的自动分割方法 该方法结合了阈值技术和区域生长技术 实现快速 简单有效 结果 精确稳定 能自动去除气管/支气管 并将对阈值选取的敏感性和所需的人机交互减小 到最低限度 2.分类性能评估指标 这部分结合临床实际 引入ROC 方法取代传统的分类准确率指标 在对 ROC 方法的理论基础和在医学上的实际应用进行详细总结的基础上 对几种常用 分类器 线性分类器 k -NN 分类器 感知器以及神经网络 的ROC 评价给出了具体实 施方法 3.特征提取 探讨了窗口条件对共生纹理参数在 GGO 判别中的影响 研究了基于傅氏功 率谱的纹理特征和 Gabor 特征在 GGO 判别中的表现 从估算结果对 GGO 与正常区域 的分辨能力的角度 实验比较了功率谱法 差分计盒法以及VARIATION 法等三种小区 域分形维估计算法的优劣 创新性地将图像二值化后的可压缩率作为纹理特征用于GGO 的识别 提出了LZ 复杂性纹理的概念 并将其与分形维特征一起纳入基于视觉复杂性 的非线性纹理特征框架 实验发现两类特征有着很好的互补性 4.特征选择 结合医学实际 将 ROC 指标用作遗传特征选择的标准 详细研究了各种遗 传参数对线性分类器遗传特征选择的影响 针对医学上阳性样本较难获取的特点 将对 小样本具有更好分类推广性能的基于结构风险最小的SVM 分类器引入DLD 的定量分析, 并以常用的基于Wilks统计量的逐步特征选择结果为参照 比较了线性分类器和SVM 分 类器基于 ROC 指标的遗传选择结果 实验结果从特征选择的角度说明了在有限样本的 情况下 分类器选择的重要性 非线性特征选择机制作用在非线性分类器上更能体现优 势 另外 用更为严格的部分ROC 曲线下面积指标为标准进行了遗传特征选择 i 上海交通大学博士论文 本研究的特色和创新之处在于 1.研究对象新 且研究对象并非限于某个具体疾病 而是一个疾病的群体 区别于长期以 来作为胸部放射影像的定量研究焦点的肺癌和孤立性肺结节 SPN 等局灶性疾病 本 研究以弥漫性肺疾病为定量分析对象 2.根据早期弥漫性肺疾病患者 HRCT 影像的特点 提出了一种新的肺实质的快速自动精 确分割方法 3.针对弥漫性病灶 尤其是 GGO 的诊断对窗