一种数字X射线尘肺图像的处理方法

深圳蓝韵医学影像有限公司放射研发部 （广东 深圳 518000）

内容提要： 针对早期尘肺患者肺部病变不明显，且常规X射线胸片图像处理方法无法客观显示病变的真实信息而导致漏诊或误诊的问题，提出一种数字X射线尘肺图像的处理方法。首先利用Gamma曲线调整图像的灰度分布范围；然后利用S型曲线调整图像的对比度，得到处理后的图像；最后计算图像的最优窗宽窗位，改善图像的显示效果。临床结果表明，利用这种方法处理的尘肺图像中病变显示清晰、信息客观真实，能有效提高尘肺的检出率，能为尘肺病的早期诊断和早期治疗提供明确的影像学依据。

尘肺病是由于在生产活动中长期吸入粉尘，并聚集于肺内，造成以肺组织纤维化为主要特征的疾病[1]。尘肺病患者在早期并没有明显的症状，发病后会出现咳嗽、胸痛、呼吸困难等症状，随着病情加重，可出现肺结核、呼吸衰竭、继发气胸等并发症，更严重的甚至会危及生命[2,3]。尘肺病是我国最常见和危害最大的职业病，约占职业病报告总数的90%，它会导致患者劳动能力降低，致残，甚至死亡，是国家和企业赔偿的主要职业病。

尘肺病对患者的健康的危害严重，早期发现并实施有效的治疗能大幅度降低末期尘肺病的发病率，提高患者的生活质量。临床上诊断尘肺病常用的影像学检查方法主要包括传统X射线胸片、数字X射线胸片和CT等[4,5]。数字X射线胸片凭借图像信息量大、对比度好、辐射剂量小、检查费用低等优点，成为当前诊断尘肺病最常用的方法。

尘肺病的诊断是以国家统一制作的尘肺标准片为对照，结合患者粉尘接触史，再由3名以上获得职业病尘肺诊断医师资格的诊断组进行诊断[6]。在GBZ70-2015尘肺病诊断标准中，对尘肺诊断标准片进行了调整和补充。由于常规的数字X射线胸片图像处理方法会改变肺野的透亮度和组织边缘的锐利度，人为夸大或掩盖病变信息，造成尘肺病的误诊或漏诊，因此不适用于尘肺图像的处理。本文提出了一种针对尘肺图像的处理方法，包括采集原始图像、调整图像的灰度分布范围、调整图像对比度和计算图像的最优窗宽窗位四个过程。

1.资料与方法

1.1 临床资料

本文共收集了135例尘肺病例（52例一期尘肺、37例二期尘肺和46例三期尘肺）和15例正常胸片图像。

1.2 方法

1.2.1 采集原始图像

受检者保持胸部后前位，源像距180cm，球馆中心线对准受检者的第六胸椎。根据受检者的体型，选择合适的管电压值（120～140kV）。球馆选择小焦点，曝光时间一般控制在10～30ms。受检者充分吸气后保持屏气状态，曝光采集原始图像A，受检者可以正常呼吸。

1.2.1 调整图像的灰度分布范围

统计图像A中灰度值的最小值MinGrayA和最大值MaxGrayA，利用公式（1）和（2）对图像A进行灰度拉伸，调整灰度的分布范围，得到图像B。

其中，i和j分别表示图像中像素点的横坐标和纵坐标。ImageBit表示图像的位数。Col表示灰度拉伸力度，取值范围为0～1，该值越小，灰度拉伸力度越大，灰度的分布范围越广。

1.2.3 调整图像对比度

统计图像B中灰度值的最大值MaxGrayB，利用公式（3）到（8）调整图像B的对比度，得到图像C。

其中，i和j分别表示图像中像素点的横坐标和纵坐标。e为自然常数，取值为2.718281828。L表示对比度系数，取值范围为1～10，该值越大，图像的对比度越强。

1.2.4 计算图像的最优窗宽窗位

统计图像C中灰度值的最小值MinGrayC和最大值MaxGrayC，利用公式（9）和（10）分别计算图像C的最优窗宽WW和最优窗位WL。利用得到的WW和WL显示图像C，优化视觉效果，供医生进行诊断。

其中，WWCol表示窗宽系数，WLCol表示窗位系数，取值范围都为0.5～1.5。

表1. 135例尘肺与15例正常胸片的诊断结果(n)

图1. 尘肺图像

1.2.5 诊断

经本文方法处理后，再由3名获得职业病尘肺诊断资格的医生组成的诊断组进行诊断。

2.临床结果与分析

根据尘肺病诊断标准，X射线尘肺图像表现分为三期，其中二期尘肺和三期尘肺的诊断并不困难，但是一期尘肺的诊断结论差异较大，容易出现漏诊和误诊。本研究诊断结果见表1。

本文方法处理的尘肺图像效果如图1所示。

3.讨论

本方法处理后的尘肺图像中病变显示清晰、对比度好、视觉效果佳，不存在人为夸大或掩盖病变的情况，能客观地反映尘肺患者肺部病变的真实情况，诊断医生可以轻松、准确地发现尘肺的病变信息，有效提高尘肺的检出率，降低误诊率和漏诊率。本方法能为尘肺病的防治工作提供明确的影像学依据，为医生制定早期治疗方案提供强力支撑，切实实现尘肺病的早期诊断和早期治疗，更好地保护尘肺患者的切身利益。