甲状腺结节检测技术探讨

2019-09-26李培丰

产业与科技论坛 2019年16期

□拾博李培丰

一、CT值阈值的检测技术

(一)结节判别原理。实验设计CT图像矩阵横断面为1,024x1,024，FOV值为440mm，为此，440mm/1,024=0.43mm，0.43mm为每个像素的尺寸。设计判别模板矩阵为4x4个pixel(像素)，这样便于检测，鉴别的结节大小目前可以进行的尺寸为1.7mm，判别该模板后，尺寸小于1.7mm的甲状腺结节，实验是不能检测出该甲状腺结节。像素如果在ROI边界外区域外，像素值为0，该检测系统是不会纳入统计的。在观察正常图像范围内，通过鉴别甲状腺的CT值，甲状腺大小为4X4pixel(像素)，同时比较临近的pixel CT值的大小和低密度阈值，如果都小于，则该区域为低密度结节的组织。4个相邻像素的CT值与高密度阈值进行比较，如果都大于，该区域就是高密度结节的组织。影像科医师会根据检验工作人员的异常区域进行鉴别，这样可以提醒医师重点查看异常地方，病变有可能在该组织存在。测算设计的4x4个相邻pixel(像素)的CT值，当该CT值都小于最小阈值或该CT值都大于最大阈值时，表明该区域为低密度或高密度区域，从而方便医师进行诊断，具体如图1所示。

图1结节检测判别准则

检验人员设置阈值大小是依靠平时的经验进行的，将阈值划分多组进行分析。如何判断准确率，检验人员可以根据高低阈值来进行组合，对阈值的范围进行规划设计。阈值范围设定好后，可以进行阈值最优化流程的设计，最优化的高低阈值通过计算来确定。

检验人员在检测时一定要细心和专注，通过查看待检验的甲状腺图像、结节CT值，将高密度阈值设定为141亨氏、146亨氏、151亨氏、156亨氏、161亨氏，来进行测评结节判定的准确率和低密度阈值的关系。根据组织坏死液化的程度来选取低密度阈值，分别取40亨氏、45亨氏、50亨氏和55亨氏，来进行测评高密度阈值和结节判别准确率的关系。

为查看低密度阈值与准确率之间的关系，设定高密度值为145HU时，具体图形状况如图2所示。

图2 (Thigh=145HU)

为查看高密度阈值与准确率之间的关系，设定低密度值为50HU时，如图3所示。

图3 (Tlow=50HU)

根据测试结果进行分析，初步判断准确率与单因素之间的关系，最优值大约位于高阈值[140，160]亨氏，低阈值[40，60]亨氏的区间。每次增加2亨氏，检验人员会根据前后两个不同参数设计，进行计算判断准确值，经过25x25=625次的循环，从而得到准确值，同时检验人员要记录相应结果。

(三)实验结果。检验人员通过实验，并利用经验法分析，得到结节检测结果，其实验结果如表1所示。从表1中分析得知，高密度155HU和低密度50HU的组合检测效果最好，ACC为0.848。

二、一阶统计学特征的甲状腺结节检测

采用正常CT图像153幅，具有甲状腺结节特征的CT图像143幅，将它们分为两组。先进行均值T检验，采用基于一阶特征，分析两组的纹理特征是否存在差异。除了峰度(P=0.116)特点外，通过观察结节的组合，发觉正常组合的均匀度、灰度均值都出现明显区别。对正常组织查看后，发现其各项分布很好，同时了解该区域甲状腺细胞功能，观察后发现功能很相近，它们的组织密度相等，在得到的CT图像上，看到分布均匀且灰阶也很正常。检验人员比较有恶性和良性的组织细胞，察觉恶性结节细胞的功能不同于正常组织，医师发现结节内出现的症状主要有：坏死、分泌钙质、液化等。密度不均匀会在不正常的甲状腺的内部组织出现，同时灰度值变化也会在CT图像上表现出来。

表1 经验法高低阈值组合的结节判别结果

在甲状腺结节检测中，为查看6维特征所起的作用，SVM作为采用的分类器，充分利用样本中的各项数据，留一交叉检验为检验人员采用的方法，测试集的选择为其中的任意一个样本，训练集为其他的样本，一直抽取到每个样本。通过实验结果显示，灰度均值、均匀度、熵以及偏斜度这几方面都取得了较好的结果，但是峰度的AUC和标准方差的AUC分别为0.513和0.568，这时原来的所有阳性样本绝大多数都会变成阴性样本，这样一来不能区分正常甲状腺与结节组织。目前看到的甲状腺结节中的效果只是在单个方面，实际工作中，要想提高总的分类稳定性与准确率，多维特征的联合应用显得尤为突出。