基于Hessian矩陣和RSF模型的CT圖像淋巴結(jié)分割

王鑫 嚴加勇 林濤

摘? 要： 臨床上醫(yī)生分割淋巴結(jié)主要依靠手動，針對手動分割淋巴結(jié)的缺點和局限，本文提出一種基于Hessian矩陣和區(qū)域擴展擬合水平集模型（Region-Scalable Fitting，RSF）的淋巴結(jié)自動分割算法。該算法首先利用Hessian矩陣對CT圖像中的淋巴結(jié)進行增強，并得到淋巴結(jié)粗略輪廓，然后把該粗略輪廓作為RSF模型的初始輪廓，并利用RSF模型對初始輪廓進行演化以實現(xiàn)淋巴結(jié)的有效分割。將該方法應(yīng)用于6個病例的CT淋巴結(jié)圖像中，初步實驗結(jié)果與醫(yī)生手動分割結(jié)果對比，平均重疊率93.3%，平均Hausdorff距離為3.8 mm。

關(guān)鍵詞： 淋巴結(jié);分割;Hessian矩陣;RSF模型;CT圖像

【Abstract】： In current clinical practice， the segmentation of the lymph nodes is still performed manually by the doctors. In order to avoid the disadvantages and limitations of manual segmentation， the present paper proposes a lymph node segmentation algorithm based on Hessian matrix and Region-Scalable Fitting （RSF） model. At first， the algorithm uses Hessian matrix to enhance the lymph node in CT image and obtain the rough boundary of the lymph node. Then the rough boundary is adopted as the initial contour for the RSF model. Finally， the rough lymph node contour is evolved by the RSF model to segment the target lymph node effectively. The algorithm was applied to the lymph node CT images of 6 cases. The preliminary experimental results were compared with the doctor's manual segmentation results. The average overlap rate was 93.3%， and the average Hausdorff distance was 3.8 mm.

【Key words】： Lymph node; Segmentation; Hessian matrix; RSF model; CT image

0? 引言

淋巴結(jié)檢測和評估在癌癥的診斷和治療上有顯著的幫助[1-4]。CT是淋巴結(jié)檢測的主要成像模式，淋巴結(jié)與周圍軟組織CT值相近，淋巴結(jié)的圖像特征也比較復(fù)雜。目前，臨床上，對CT圖像中淋巴結(jié)的分割主要依靠醫(yī)生手動完成，手動分割容易產(chǎn)生誤差且工作量大。近年來，淋巴結(jié)自動分割算法受到不少研究人員的關(guān)注[5-13]。Dornheim L和Dornheim J.等[5-6]提出基于一種彈簧質(zhì)量模型的淋巴結(jié)分割算法，Barbu A，Suehling M，Xu X等[7-9]提出一種基于學(xué)習(xí)的方法來分割淋巴結(jié)，Johannes Feulner等[10]提出一種基于差異性學(xué)習(xí)和空間先驗的分割算法，魏駿等[11]提出采用遍歷閾值提取淋巴結(jié)種子點的區(qū)域生長算法，Tan，YQ等[12]提出通過動態(tài)規(guī)劃和活動輪廓進行淋巴結(jié)分割，Yu，PC等[13]提出基于區(qū)域snake模型的邊緣約束淋巴結(jié)分割。

本文基于淋巴結(jié)CT圖像，并根據(jù)CT圖像中淋巴結(jié)的圖像特征提出一種基于Hessian矩陣和區(qū)域擴展擬合模型（Region-Scalable Fitting，RSF）的淋巴結(jié)分割算法。該方法首先利用Hessian矩陣對圖像中的淋巴結(jié)區(qū)域進行增強并得到淋巴結(jié)的粗略輪廓。把該輪廓作為RSF模型的初始輪廓，并利用RSF模型對初始輪廓進行演化，最后分割出比較精確的淋巴結(jié)。

本文提出的基于Hessian矩陣和RSF模型的算法能較好實現(xiàn)對淋巴結(jié)的分割。在6例病例的淋巴結(jié)圖像中對淋巴結(jié)的分割都能有較好的結(jié)果，從兩項驗證結(jié)果的指標——重疊率以及平均Hausdorff距離比上可以看出算法是有效果的，重疊率平均達到93.3%，平均Hausdorff距離3.8mm。用本文算法對淋巴結(jié)進行分割可以有效減少醫(yī)生工作量，醫(yī)生只需知道淋巴結(jié)的位置信息就能較好實現(xiàn)對淋巴結(jié)的分割，而且淋巴結(jié)的面積信息可以為醫(yī)生提供病人淋巴結(jié)生長相關(guān)的信息，對醫(yī)生診斷和治療也提供了一定的幫助，在臨床上有一定參考價值。

3? 結(jié)束語

淋巴結(jié)的診斷和評估可以有效幫助醫(yī)生診斷和治療癌癥。針對臨床上醫(yī)生對淋巴結(jié)分割多是手動而產(chǎn)生的局限性以及淋巴結(jié)的特征，本文提出一種基于Hessian矩陣和RSF模型的分割算法。本算法首先使用Hessian矩陣對圖像進行增強，得到粗略的淋巴結(jié)輪廓，再利用中值濾波和開運算對粗略輪廓進行去噪和優(yōu)化，把得到的淋巴結(jié)粗略輪廓作為RSF模型的初始輪廓，利用RSF模型對初始輪廓進行水平集演化，使之逐步逼近真實淋巴結(jié)邊界并分割出淋巴結(jié)。本文算法對6例病例的淋巴結(jié)圖像進行了實驗，得到的結(jié)果與醫(yī)生手動分割的結(jié)果相比較，面積重疊率及平均邊界距離比都比較接近，醫(yī)生只需提供淋巴結(jié)的大概位置就能較好實現(xiàn)淋巴結(jié)的分割，得到分割結(jié)果，而且分割結(jié)果也能為醫(yī)生提供淋巴結(jié)的面積信息，為醫(yī)生對淋巴結(jié)的臨床診斷和評估提供幫助，提高醫(yī)生工作效率。

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