文/邵向鑫1　商婷婷1　吕永继2

肺野分割的准确度在胸腔CT图像中的作用十分关键，传统的计算方法存在有不合理之处。为此，提出了一种新的分割算法。

【关键词】CT图像 边缘病变 二维肺野分割 活动轮廓模型

以往技术有限，肺野分割多依赖于肺及周围组织中较大的 CT 值的对比度，效果并不理想。活动轮廓模型应用于 CT 图像的肺野分割，可将图像中灰度、边缘等低层信息和分割对象的像素强度、先验知识等进行有机结合，进而取得较好的效果。

1 活动轮廓及形状模型

1.1 处理程序

实际中，若近胸膜肺病变存在于胸壁边缘，普通算法难以进行正确的肺野分割。为解决这一问题，此处采用一种活动轮廓模型，在拟合肺野区域真实边界中能取得良好效果，然后采用基于边界的分割准确获得 CT 图像中二维肺野区域的方法。其处理程序大致为：滤波→获取训练肺野形状→ CT 图像中肺野边界的拟合→基于边界的肺野区域分割。因低剂量的CT图像中有大量噪声存在，需做好滤波处理。

1.2 获取肺野训练模型

首先应正确分析肺的解剖模型。肺可分为肺尖、肺中、肺底 3 部分，相对应的肺野区域呈现出不同的形状。（1）肺尖在肩胛骨和肋骨的作用下，二维肺野形状极不规范，变化很大，不宜使用前面提到的方法；（2）肺中是肺的关键，相应的二维肺野形状相似度较高，适合建立学习训练集，对活动轮廓模型加以约束，以提高拟合、分割肺野区域的准确度；（3）肺底非尖锐部分的形状较为规范，可利用肺野区域形状展开训练，然后使用肺野训练特征向量对活动轮廓加以约束，并完成相应的分割。其尖锐部分受横隔隔面影响较大，CT 图像中有小部分不可视的狭长影。在此处，以肺中的规范区域为主要分割对象。

其次应准确获取肺野。此处主要采用livewire 算法，并结合手动法，对肺野区域进行分割，可使得分割精度有效提升，然后将其方向和形心对齐，但尺度没有调整。

1.3 肺野模型的PCA分解将训练图像设为 ui（i= 1,2,…，n），则μ是其均值形状。再设 iµ  = ui - μ ，将n个 iµ 放置成为Nd × n列向量M，设协方差矩阵为C，对其进行SVD分解可得：C = UΣUT 。

其中，U的列向量代表形状变化的正交特征模式，Σ则表示相对应的奇异值的对角矩阵。同类新颖形状 u 可被 K 维空间 K 个特征主元所表示，其系数向量可以由投影获得，实际上这些系数就是 u 在投影空间中的位置坐标。假设 Uk 为最大特征值相对应的特征向量 U 的前k 个列向量，则因子向量 α= （u- μ）, 表示一个向量投射入特征模式空间的坐标。

2 实验结果分析

2.1 拟合及分割结果

以某数据库的复杂肺结病变的图像数据作为实验图像，并采用了众多 CT 图像数据中的部分数据集对上述算法进行试验分析。考虑到试验计算量过大，处理时间较长，所以对CT 图像进行下采样，适当调整了分辨率，最终为 64×64 。分别在 PLD 前十个主题数据集以（10,40,60），（55,30,60）为中心位置，放置入半径为 5 个像素的结节，按照前面提出的方法正确分割肺野区域。图 1 为部分人造近胸膜结节肺野的实验结果例子。图 2 为 LIDC 数据集中部分近胸膜肺结节的肺野边界的拟合分割例子。其结果显示，本文提及的分割算法的分割效果较好，能够更真实地反映肺野区域。从CT图像中可发现，分割后的肺野部分，如果受到一些高密度的近胸膜肺结节影响，其他算法在分割时很难取得准确值，而采用上述算法，因其应用的模型包含有肺野区域形状的先验知识，活动轮廓模型可以实现肺野真实边界的高准确度的拟合，所以能够更好地分割肺壁病变，并归属于最终分割结果。可明显地看出，CT 图像分割中，在先验形状能量的约束下，虽然 CT 图像有很大噪声，且肺边界受近胸膜病影响较大，致使其在肺野区域边界的 CT 值波动很大，但进化曲线依然可以在肺野区域边界的正确分界位置停下来，使肺野病变区域被正确地拟合并被包含进了肺野区域的边界闭曲线。

2.2 敏感性、准确性及特异性的评价

在评估低剂量胸腔 CT 图像中肺野区域分割的性能时，为取得较好效果，对 PLD 中的前十个主体放入人造结节的数据集分割的结果与手动分割的结果进行对比。获取标准数据时，图像医生借助 livewire 算法结合手工法控制 CT 图像中肺野边界，以便更准确地完成肺野的分割。量化评估时，通过特异性和敏感性对分割肺野区域的交叠状况进行测试。

2.3 肺体误差分析

从实验计算中可知，文中算法的平均误差在 3.1% 左右，而其他方法都比较高，如滚球法的误差约为 4.4%。所以，该方法的分割精度相对较高。

3 结束语

在 CT 图像中对肺野分割需要极高的准确度，而以往的算法在分割计算时有很大的缺陷，一旦遇到复杂的病变，就很难适用。在此介绍了一种新方法，即利用活动轮廓模型对肺野区域的真实边界加以拟合，然后进行肺野分割，其分割准确度较高。值得推广普及。

参考文献 

[1]赖均,解梅.CT影像中边缘病变的二维肺野分割研究[J].计算机应用研究 ,2013,22(8):109-110.

[2]赖均,解梅.流形方法对边缘病变肺野分割的研究[J].重庆邮电大学学报 ,2013,21(4):120-121.

作者单位

1.长春工业大学 电气与电子工程学院　吉林省长春市　130012

2.国网吉林省电力有限公司检修公司　吉林省长春市　130021