基于医学影像处理平台的虚拟膀胱镜系统开发*

石宇强　刘 岩△　徐 桓　张 曦　杜 鹏　卢虹冰　刘 洋　徐肖攀*

膀胱癌是泌尿系统最常见且致死率最高的恶性肿瘤，美国癌症协会最新发布的“癌症统计，2018”[1]中，膀胱癌位居男性恶性肿瘤发病率第4位，病死率第8位，且随着年龄增长，以及生活方式和环境条件的改变，罹患膀胱癌的风险明显增高[2]。因此，膀胱癌早期诊断，对疾病的有效治疗具有十分重要的意义。

光学膀胱镜(optical cystoscopy，OCy)与经尿道膀胱肿瘤切除术(transurethral resection，TUR)相结合是膀胱癌检测和诊断的常规方式[1-2]。然而，OCy检查存在视觉盲区，致使无法直接获得肿瘤的浸润深度(肿瘤分期)，且该检查为有创检查，会引起患者不适，并伴有医源性损伤的风险[3]。随着医学影像设备及图形图像处理技术的发展，虚拟膀胱镜作为一种无创的管腔内部肿瘤检查方法得到了人们的广泛关注，其主要利用先进的图像处理及可视化技术从这些图像中直接生成管腔内部的立体影像，以供医师对腔内病变进行漫游观测[4-5]。由于该方法具有无创、高效等特点，更适用于膀胱癌患者早期筛查与术后定期复查，有望作为光学内窥镜的补充，成为临床上的有效普查手段。

目前，大部分虚拟膀胱镜研究主要采用CT图像，且在＞10 mm的膀胱肿瘤探测上，其精度与光学膀胱镜已大致相当[4]。但X射线计算机断层成像(computed tomography，CT)的成像过程中需要注射增强剂，会对患者造成不必要的辐射伤害。磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)采取一种非侵入的检查方式，避免了CT成像中X射线辐射的缺陷。此外，MRI能提供清晰的人体软组织结构信息和丰富的人体功能信息，可挖掘各类定量的影像信息用于膀胱肿瘤检测[4]。因此，本研究拟基于MRI影像数据，采用医学影像处理平台(medical imaging interactive toolkit，MITK)开发一款全新的虚拟膀胱镜系统，用于膀胱癌术前检测与诊断。

1　软件设计及开发工具

本研究拟在Visual Studio 2015的编译环境下，结合算法平台MITK，应用Qt开发框架编写界面开发虚拟膀胱镜系统。其中MITK采用MITK-2016.11版本。

MITK(http：//mitk.org/wiki/MITK)是用于医学影像处理分析的C++类库，具有强大的交互性，易于拓展开发。该软件包含了分割和配准平台(insight segmentation and registration toolkit，ITK)和可视化开发平台(visualization toolkit，VTK)的工作特性，具有强大的图像处理功能，并在实现对数据的可视化的基础上强化了对用户交互的支持[6]。MITK可对数据的多视图进行同步显示，如当研究要显示一组医学图像的3项二维视图(矢状面、冠状面和水平面)以及其三维视图，并需要选中其中某部分区域，当用户改变区域选取位置，该区域将在所有的视图中都实现更新。若用VTK来实现此功能，则需要对每个视图分别调整所选的位置、角度和颜色等，而这些工作在MITK中均可自动完成[7]。Qt是一种C++应用程序开发框架，其主要面向对象，可以灵活地开发图形用户界面(GUI)程序，给用户带来良好的交互体验，灵活的封装机制使其具备高度模块化和可重用性，便于编程者开发。

2　虚拟膀胱镜系统开发

虚拟膀胱镜系统通过对患者MRI影像的多项处理，实现一种可视化的检测手段。借鉴临床检查方法和思路，系统设计实现了患者信息管理、MRI的分割重建及图像数据测量等三大部分功能，并具有良好的交互特性，辅助医师完成膀胱肿瘤检测工作。系统的总体设计如图1所示。

图1　虚拟膀胱镜系统总体设计框图

2.1　患者信息管理

为解决部门信息分属管理造成影像科室医生无法直接综合利用病案信息资源问题，根据影像科临床疾病诊疗和研究的需求，系统在MITK平台自带患者数据库管理功能的基础上，设计病案管理和数据导入两个功能，主要实现对MRI影像的显示和存储，膀胱肿瘤患者多元信息的录入、管理、筛选和检索。医师可以根据需要筛选当日、当月或特定时间段的病例信息，而这些信息主要包括患者的身高、体重、性别及年龄等基本信息，入院信息以及诊断信息，再通过影像数据信息导入，将患者MRI检查得到的影像与患者基本信息对应起来，建立与患者数据对应的影像信息特征库，提供临床医师进行膀胱检查的MRI影像处理和病情诊断的工作环境，为下步膀胱肿瘤的治疗提供依据和支持，如图2所示。

图2　数据管理模块界面图

2.2　半自动分割

系统改进了MITK类库中二维图像分割功能作为虚拟膀胱镜系统的半自动分割模块，实现对MRI图像中膀胱内壁的半自动二维分割，其分割的基本方法是利用多层间的插值。MRI图像组的各分层中，膀胱目标所在的层均有膀胱的切片，分割的目标是将每一层上的膀胱区域分割出来，而相邻图层之间的膀胱区域形状有很大的相关性，因此仅需手动分割首层、末层及中间部分关键层，其余图层的膀胱区域可以通过套取已分割图层的插值进行自动分割。对于偏差较大的分割，可以手动调节，如图3所示。

图3　半自动分割中的手动勾画示图

系统所使用的为膀胱MRI的T2序列加权成像，具有与周围组织对比度高的特点。因此，系统采用医学图像处理中较成熟的基于水平集(level-set，LS)分割方法实现图像中膀胱内壁的分割。系统基于ITK实现水平集算法Fast Marching Segmentation，用以构造初始的水平集函数，并利用图像的梯度信息进行水平集演化，从而实现分割。编程过程中使用GradientMagnitudeRecursiveGaussianIm ageFilter实现图像梯度的计算；使用ITK中的类SigmoidImageFilter来实现函数映射；使用ITK中提供的FastMarchingImageFilter类来实现快速行进算法；最后使用BinaryThresholdImageFilter在FastMarchingImageFilter的输出图像上进行二值阈值运算[8]。算法实现流程如图4所示。

图4　Fast Marching Segmentation算法实现流程图

基于现已成熟的自动分割算法易造成轮廓偏移，从而难以得到准确分割结果的问题，在感兴趣区域的勾画过程中系统采用了典型的交互式分割算法-live-wire算法，实现了智能勾勒边界的功能，可以精准快速地提取图像中的目标物体。系统基于ITK来完成Live-Wire图像的分割，计算2个像素点之间的最优路径，即Live-Wire轮廓。采用ShortestPathCostFunctionLiveWire类从图像中提取2个像素点之间的梯度模值(gradient magnitude)、梯度方向(gradient direction)及拉普拉斯零交叉(Laplacian zero crossing)特征，并转化为代价值[9]。在交互式分割过程中，每次更新分割边界时都根据分割区域计算的代价值生成动态代价转化映射图，供下一次更新边界时调用。

2.3　三维重建

三维重建功能可将自二维图像分割出的膀胱部分转化为三维立体模型以供观察，其体现了医学图像处理技术在膀胱肿瘤检查中发挥的巨大作用。经半自动分割出感兴趣区域之后，手动确认所有切片的分割插值，并生成膀胱的三维表面模型。可通过操作改变模型的透明度等特征。系统还可进行多平面重建，旋转视图中的红绿蓝标线来显示任意方向切面的图像，给医师带来更为直观的视觉效果判断(如图5所示)。

在进行膀胱的三维重建后，通过编程添加实现了工具包中的模拟内镜功能，可在对分割结果执行“生成三维表面模型”后执行。启动模拟内镜后，系统会生成2个新的三维视图(如图6所示)。

图5　系统三维重建功能示图

图6　开启模拟内镜功能后生成的三维视图

当在三维视图A进行旋转、缩放及移动操作时，三维视图B将实时显示其视角的姿态，以此表示内镜所在的三维空间姿态。三维视图B也可以旋转、缩放及移动，来更形象地显示内镜的姿态。模拟内镜可以给医师一个观察膀胱内壁的清晰视角，有利于医师对患者膀胱肿瘤的准确诊断。该系统模块结构，提供患者的图像信息处理结果，为进行膀胱肿瘤研究和分析提供基础环境支持。

2.4　显示及交互

该软件系统中膀胱肿瘤影像特征的提取和分析，基于MRI的三维重建以及任意选择二维剖面影像对比分析，病患部位测量记录等功能，而系统良好的交互性决定了各项功能的具体实现。此系统中与用户的交互技术继承了MITK的交互特点，可以灵活处理复杂的交互机制，实现对用户交互的撤销和重做[10]。通过简单快捷的操作即可实现不同的功能，适合临床医生等非计算机专业人员的使用。在图像处理功能区域，可以通过用户操作自由改变窗宽、窗位及模型角度，对重建生成的膀胱三维影像进行多方向观察，对疑似患病区域检测有良好的辅助效果。

2.5　图像测量模块

在得到患者膀胱组织的三维重建图像后，系统可对疑似病患区域的数据特征进行测量。系统可实现的直接操作有线段、路径、角度、夹角、圆形、椭圆、矩形和多边形的有关数据测量，可得出影像中距离、角度、周长、面积等参量。图像测量模块可以让医师无创的条件下，给出对患者膀胱肿瘤的初期定量分析，有利于后续的诊断和治疗，具有重要的医学意义(如图7所示)。

图7　图像数据测量示图

3　结论

虚拟膀胱镜系统将影像数据库管理与医学图像处理整合到了MITK平台上，提供了一系列功能，协助临床医师对患者的MRI影像进行可视化处理，提高影像信息的直观性，辅助医师完成对膀胱肿瘤患者的病情分析和早期诊断，极大提高了诊疗效果，可有效降低患者病情进一步恶化的可能性。本研究在后续的研究和开发中，还将会加入对MRI中膀胱外壁的提取，并计算层厚，辅助医师给出对患者膀胱肿瘤的分期定性分析诊断。

随着医学影像技术的不断发展，未来临床将获得质量更好、模态更多的MRI影像，通过虚拟膀胱镜系统可以更为准确的分割出膀胱的内外壁，从而更为准确地分析肿瘤各项特征，为膀胱肿瘤的早期检测提供了无创、快捷的新手段。