基于改進FCM算法的乳腺腫瘤圖像分割研究

顧楚華 張玲 祝銘山 徐佳佳 郭秀麗

摘? 要：提出了一種改進的模糊C均值聚類（FCM）圖像分割方法，以實現(xiàn)對乳腺癌腫塊進行快速和準(zhǔn)確地分割。選取一例經(jīng)病理確診的乳腺癌患者的兩個不同體位X線攝影圖像，分別采用傳統(tǒng)FCM算法、改進分水嶺算法和該文改進的FCM圖像分割算法進行了腫塊分割研究。結(jié)果表明，文中提出的算法可以準(zhǔn)確實現(xiàn)腫塊的分割和輪廓標(biāo)記，比其他兩種算法具有更好的分割效果。

關(guān)鍵詞：圖像分割；FCM算法；乳房X射線攝影

中圖分類號：TP391 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-4706（2023）09-0169-04

Abstract： In this paper， an improved fuzzy C-means clustering （FCM） image segmentation method is proposed to achieve rapid and accurate segmentation of breast tumor. Two different body position X-ray images of a breast cancer patient diagnosed by pathology are selected， and the traditional FCM algorithm， the improved watershed algorithm and the improved FCM image segmentation algorithm proposed in this paper are used to segment the tumor. The results show that the algorithm proposed in this paper can accurately segment and label tumors， and has better segmentation effect than the other two algorithms.

Keywords： image segmentation; FCM algorithm; mammography

0? 引? 言

隨著生活水平的不斷提高，人們面臨的健康問題也逐漸增多，尤其是近些年來，癌癥患病率逐年上升，嚴(yán)重影響人們的生活質(zhì)量。乳腺癌作為一種女性常見的致命疾病，在全世界范圍內(nèi)的患病率和死亡率正在加速增長[1]。研究表明，對乳腺癌患者進行早期診斷和治療能夠有效提升乳腺癌患者的生存率。近年來，乳房X射線攝影技術(shù)作為乳房檢查的常用手段，廣泛用于乳腺癌的篩查和診斷中[2]。乳腺癌的診斷通過檢測乳房X射線攝影圖像中的高強度區(qū)域來確認(rèn)腫瘤的良性或惡性。臨床在對乳腺癌患者進行放射治療的過程中，需要先對乳腺癌腫塊的位置進行定位和范圍圈定，再通過大束流X射線對腫瘤進行治療，因此腫塊的準(zhǔn)確分割和標(biāo)記是對乳腺癌患者進行保乳治療的關(guān)鍵步驟。

在醫(yī)學(xué)圖像分割算法出現(xiàn)以前，臨床通常需要通過醫(yī)生肉眼觀察和手動勾畫實現(xiàn)對乳腺癌腫塊的分割和標(biāo)記，腫瘤分割結(jié)果受醫(yī)生經(jīng)驗的影響很大，而且對于就診患者較多的醫(yī)院，放射科醫(yī)生的工作量將變得很大。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，研究人員不斷地探索不同的圖像處理方法用于乳腺癌圖像的分割和診斷[3]?；诜炙畮X算法的乳腺癌分割較早地引入到了圖像分割應(yīng)用中[4]。然而，由于傳統(tǒng)分水嶺算法存在過分割的問題，在乳腺癌腫塊分割應(yīng)用時效果較差，也逐漸出現(xiàn)一些改進的分割算法，圖像分割效果也得到了一定提升[5，6]，但是應(yīng)用范圍仍然相對局限。近年來，大量研究人員致力于深度學(xué)習(xí)的圖像分割方法研究[7，8]，雖然基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫中的圖像取得了較好的分割效果，但是該類方法嚴(yán)重依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和大量人工標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，對于不同設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)或者不在訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)，效果差異也很大，因此深度學(xué)習(xí)方法的適用性不是很強?；诰垲惖姆椒ㄟM行圖像分割也有一些應(yīng)用[9，10]，但是較少用于乳腺癌腫塊分割中。為此，本文提出了一種改進的基于模糊c均值聚類（Fuzzy c-Means， FCM）的算法用于乳房腫塊的圖像分割，先對X射線攝影圖像進行濾波去噪和形態(tài)學(xué)處理，然后通過FCM對圖像不同像素值進行聚類分析和識別得到腫塊對應(yīng)的區(qū)域，從而實現(xiàn)對腫塊區(qū)域的有效分割和標(biāo)記。該方法是一種無監(jiān)督的分割方法，不需要帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，直接根據(jù)實驗數(shù)據(jù)本身的特征進行聚類分割。

1? 材料和方法

1.1? 模糊c均值聚類（FCM）

FCM算法是一種基于劃分的聚類算法，是基于K均值聚類（K-means）算法的改進。普通K-means算法對于數(shù)據(jù)的劃分是硬性的，而FCM則是一種柔性的模糊劃分，聚類效果更好。FCM算法的聚類過程是一個不斷迭代尋找最優(yōu)的過程，通過迭代收斂，最后根據(jù)定義的距離測度最優(yōu)，可產(chǎn)生最佳的c個分區(qū)，以及每個分區(qū)的中信坐標(biāo)V={v1， v2，…， vc}。對于圖像分割而言，假設(shè)X=x1， x2，…， xn為圖像數(shù)據(jù)集，xn即為像素值，n為像素單元的個數(shù)。通過FCM聚類算法嘗試將圖像數(shù)據(jù)X劃分為c個集群，即c個類別，從而實現(xiàn)圖像的聚類分割[11]。

1.2? 基于改進的FCM圖像分割算法

本文的實驗數(shù)據(jù)來自懷化市第一人民醫(yī)院影像中心Selenia Dimensions 3D數(shù)字乳腺X線攝影系統(tǒng)獲取的臨床數(shù)據(jù)，選取1例經(jīng)過病理確診的乳腺癌患者兩個體位（LCC和LMLO）的DICOM格式數(shù)字乳腺X線圖像數(shù)據(jù)進行圖像分割處理，圖像像素尺寸為3 328×2 560，圖像深度為12位。圖像像素分辨率和灰度分辨率均很高。

考慮到醫(yī)學(xué)圖像的高噪聲和低對比度的特點，如果直接使用傳統(tǒng)的FCM算法對圖像進行聚類分割，將會出現(xiàn)過分割的現(xiàn)象，反而不利于臨床診斷，如圖1所示。由于正常乳腺組織圖像中具有較多的毛細血管等紋理特征，導(dǎo)致通過FCM聚類時錯誤地將正常的組織劃分為腫塊，因此出現(xiàn)了過分割的現(xiàn)象。

鑒于上述結(jié)果，本文針對傳統(tǒng)FCM算法進行了一些改進以解決圖像過分割問題，首先對乳腺X射線攝影圖像進行高斯濾波去噪和形態(tài)學(xué)平滑處理，使得圖像信噪比和對比度更高，再通過FCM聚類進行分割和腫塊的識別、邊界提取和輪廓標(biāo)記。具體算法流程如圖2所示。

本文提出的圖像分割方法具體步驟如下：

1）圖像預(yù)處理和高斯去噪：使用MATLAB的DICOM圖像讀取函數(shù)加載乳腺X射線攝影圖像，為了提高計算速度，將圖像尺寸壓縮為832×640，再通過灰度變換將圖像灰度深度變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的8位灰度級。經(jīng)上述預(yù)處理后，再采用大小為11×11的二維高斯算子對圖像進行高斯濾波。

2）形態(tài)學(xué)平滑處理：對于經(jīng)過高斯濾波處理后的圖像進行平滑處理，進行基于重建的開運算操作，處理方法為使用半徑為15的圓形結(jié)構(gòu)體掩膜，模板的中心與圖像的每一個像素對齊，取原圖像中最大灰度值和最小灰度值之間的差值作為梯度值，即：

G（x， y）=I（x， y）！B（x， y）-I（x， y）?B（x， y）? ? ? ? ? ?（1）

其中，B（x， y）為一像素值為3的圓形結(jié)構(gòu)模板，?和！分別為形態(tài)學(xué)的膨脹和腐蝕操作，I（x， y）為高斯濾波后的圖像，G（x， y）進行開運算后的圖像。再對開運算后的圖像進行基于重建的形態(tài)學(xué)閉操作，即：

F（x， y）=G（x， y）?B（x， y）-G（x， y）！B（x， y）? ? ? ? ? ?（2）

其中，F(xiàn)（x， y）為經(jīng)過閉運算處理后的圖像。整個圖像經(jīng)過開閉運算后的圖像最后得到圖像中已無孤立噪聲點和小空洞，能有效減少圖像直方圖中的峰值。

3）FCM聚類分析：將二維圖像矩陣變換為1維列向量，再通過MATLAB提供的FCM函數(shù)對數(shù)據(jù)集進行聚類分析；聚類完成后，先提取聚類結(jié)果，再將結(jié)果變換為圖像對應(yīng)的二維矩陣。對于聚類分析而言，聚類的分區(qū)數(shù)會直接影響聚類結(jié)果，本文研究中，乳腺癌圖像的像素值主要分為三個級別：背景區(qū)域、正常乳房區(qū)域和腫塊區(qū)域，因此對于大部分情況，類別參數(shù)c均為3，而對于部分體位的圖像會把胸部肌肉等組織也拍攝進來，因此對于此類圖像，類別參數(shù)c需要設(shè)為4。

4）腫塊區(qū)域識別：計算各類別對應(yīng)的區(qū)域圖像像素值的均值，找出像素均值最大的區(qū)域作為腫塊區(qū)域。

5）腫塊邊界提取：通過邊界提取函數(shù)對聚類結(jié)果進行邊緣提取得到腫塊分割邊界。

6）將分割邊界疊加顯示到原始圖像中得到分割標(biāo)記圖像。

1.3? 基于標(biāo)記控制的分水嶺分割算法

本文采用基于標(biāo)記控制的分水嶺分割算法[5，12]進行分割實驗作為對比，算法具體分割步驟如下：

1）進行圖像預(yù)處理：讀入DICOM圖像后，將圖像尺寸壓縮為與上述FCM分割方法圖像預(yù)處理相同尺寸（832×640）的8位灰度圖像。

2）分割閾值確定：使用大津法初步確定圖像二值化閾值。

3）形態(tài)學(xué)平滑處理：同F(xiàn)CM分割流程中的處理方法，先對圖像進行基于重建的開操作，再進行基于重建的閉操作。

4）計算圖像的前景標(biāo)記和背景標(biāo)記。

5）使用Sobel算子計算圖像的梯度幅值，結(jié)合前景和背景標(biāo)記對梯度圖做分水嶺變換，得到分割邊界。

6）將分割邊界用白色顯示疊加到原始圖像中得到分割標(biāo)記圖像。

2? 實驗結(jié)果

為了證明本文算法的有效性和準(zhǔn)確性，選取基于改進分水嶺算法與本實驗的算法進行分析。

2.1? LCC體位腫瘤分割

本實驗首先選取該患者LCC體位的乳房X射線攝影圖像進行腫塊分割研究。

先對乳腺圖像進行高斯濾波處理，濾波前、后結(jié)果如圖3所示，濾波后的圖像信噪比有略微提升，因此需要繼續(xù)進行進一步平滑處理。

對上述濾波后的圖像進行進一步形態(tài)學(xué)處理后得到如圖4（a）所示的圖像，像素值相近的區(qū)域得到了合并，圖像信噪比明顯提升，腫塊區(qū)域更明顯。然后對形態(tài)學(xué)處理后的圖像進行維度變換和FCM聚類分析，其中聚類的類別參數(shù)c設(shè)為3，得到圖像中的3個分區(qū)，如圖4（b）所示。最后對圖像中的腫塊區(qū)域進行識別、邊緣提取，將邊界信息（圖4（c）中標(biāo)記的環(huán)形曲線）疊加到原始圖像顯示。從測試結(jié)果可以看出，腫瘤輪廓被很好地標(biāo)記出來。通過與直接FCM聚類分割結(jié)果（圖1）進行比較，本文提出的改進FCM圖像分割方法有效地消除了過分割的現(xiàn)象，可以實現(xiàn)對乳腺癌腫塊輪廓進行準(zhǔn)確識別。如圖4所示。

2.2? LMLO體位腫瘤分割

為了驗證算法的可行性，對該患者另一體位（LMLO）的乳腺圖像也進行了腫塊分割實驗，并且采用不同的分割算法進行腫塊分割效果的比較研究。首先，直接對乳腺圖像采用傳統(tǒng)的FCM聚類分析，由于該體位圖像中有部分胸部肌肉，因此聚類個數(shù)c設(shè)為4，F(xiàn)CM聚類結(jié)果和腫塊識別標(biāo)記圖像，如圖5所示，從結(jié)果可以看出，不對圖像進行預(yù)處理的聚類分割結(jié)果出現(xiàn)了很多過分割區(qū)域。然后，通過基于標(biāo)記控制的分水嶺分割算法進行分割，得到的形態(tài)學(xué)處理圖像、梯度幅值圖像和白線標(biāo)記腫塊輪廓的圖像，如圖6所示，改進的分水嶺算法的腫塊分割效果比傳統(tǒng)FCM算法好一些，但是仍然出現(xiàn)了過分割現(xiàn)象，分割結(jié)果相對較差。最后，通過本文改進的FCM聚類分割方法對乳腺圖像進行預(yù)處理后，再進行FCM聚類分析、腫塊識別和輪廓標(biāo)記得到的結(jié)果，如圖7所示。從結(jié)果可以看出，本文提出的方法在該體位圖像中的腫塊輪廓也可以被準(zhǔn)確分割和標(biāo)記出來，沒有出現(xiàn)直接進行FCM聚類分割的圖像過分割問題，分割效果明顯優(yōu)于基于標(biāo)記控制的分水嶺分割算法，進一步驗證了該算法的有效性。

2.3? 算法結(jié)果分析

通過對同一個病例的不同體位乳腺攝影圖像進行腫塊分割實驗發(fā)現(xiàn)，本文改進的FCM聚類分割算法比傳統(tǒng)FCM聚類算法具有更好的分割效果，有效地避免了過分割問題。對該患者LMLO體位圖像分別采用傳統(tǒng)FCM聚類分割算法、基于標(biāo)記控制的改進分水嶺分割算法和基于本文改進的FCM聚類分割算法等三種方法進行腫塊分割實驗，結(jié)果顯示，基于本文改進的FCM聚類分割算法具有最好的分割效果。

3? 結(jié)? 論

針對醫(yī)學(xué)圖像噪聲大、對比度低等問題，本文介紹了一種改進的基于FCM聚類算法對乳腺腫塊進行分割的方法，首先對原始圖像進行高斯濾波去噪和形態(tài)學(xué)平滑處理，得到信噪比和對比度都較高的圖像，再對圖像數(shù)據(jù)集進行FCM聚類分析、腫塊區(qū)域識別和輪廓標(biāo)記。通過濾波和形態(tài)學(xué)平滑處理后，圖像的信噪比和對比度明顯提升，再進行FCM聚類分析時，可以有效分割出腫塊的區(qū)域。通過對1例經(jīng)病例確診的乳腺癌患者的2個體位X射線攝影圖像進行腫塊分割研究和比較，結(jié)果表明，本文提出的圖像分割算法可以準(zhǔn)確地完成乳腺X線攝影圖像腫塊的分割和輪廓標(biāo)記，且有效解決了傳統(tǒng)FCM方法出現(xiàn)的過分割問題，顯著提升了腫塊的分割效果；與基于標(biāo)記控制的改進分水嶺分割算法相比，本文改進的FCM聚類分割算法具有更好的分割效果。與基于監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)圖像分割方法相比，本文提出的方法屬于無監(jiān)督的圖像分割方法，具有更好的應(yīng)用前景。

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作者簡介：顧楚華（2001—），女，漢族，湖南永州人，本科在讀，研究方向：醫(yī)學(xué)圖像處理；通訊作者：張玲（1989—），女，漢族，四川內(nèi)江人，講師，碩士，研究方向：醫(yī)學(xué)圖像處理。