计算机辅助诊断.ppt
第八章 计算机辅助诊断,1,计算机辅助诊断（computer aided diagnosis，CAD）或计算机辅助检测（computer aideddetection，CAD）是指通过影像学、医学图像处理技术以及其他可能的生理、生化手段，结合计算机的分析计算，辅助发现病灶，提高诊断的准确率。,2,现在常说的CAD技术主要是指基于医学影像学的计算机辅助诊断技术。与所述计算机辅助检测（CAD）相区别，后者重点是检测，计算机只需要对异常征象进行标注，在此基础上进行常见的影像处理，并无需进行进一步诊断。即，计算机辅助诊断是计算机辅助检测的延伸和最终目的，相应地，计算机辅助检测是计算机辅助诊断的基础和必经阶段。CAD技术又被称为医生的“第三只眼”，CAD系统的广泛应用有助于提高医生诊断的敏感性和特异性,3,第一节 计算机辅助诊断概论,目前，CAD研究大多局限在乳腺和胸部肺结节性病变，在CT虚拟结肠内镜（CTC）、肝脏疾病CT诊断、脑肿瘤MRI诊断等的CAD研究仍很少，而且较不成熟。因而，乳腺及肺结节病变的CAD研究基本上可以代表目前CAD在医学影像学中的最高水平和现状。关键技术：影像分割、影像配准和融合以及三维影像可视化技术，此外，还有虚拟内镜技术、影像引导手术技术。,4,1.目标实现对大量医学数据的高效管理并发现数据中存在的关系和规则，能够根据现有的数据预测未来的发展趋势。2.研究内容CAD的核心是定量影像学，其研究内容包括：（1）应用计算机后处理技术对影像去噪和特征增强，并对影像信息进行分割和特征提取。（2）通过对目标器官或组织进行概念描述并概括其有关特征，从而获得或验证有关参数的动态范围，以便做出定量、定性诊断或预测、分类疾病，为医师提供辅助诊断意见。,一、计算机辅助诊断的目标与研究内容,5,（3）医学影像CAD研究通常针对具体技术手段、解剖部位和疾病而展开。（4）对CAD系统诊断效能进行评价的基本做法是将放射诊断专家和CAD的诊断以及最终的病理诊断分别进行对比得出结论。一般采用受试者操作特性曲线（ROC曲线），着重评价CAD系统的有用性、CAD系统算法改良的效果、以及不同CAD系统间性能比较。ROC曲线是真阳性率和假阳性率之间的二维影像，该曲线通过ROC实验数据拟合而成，ROC曲线下面积值越高，系统的性能相对越好。,6,7,1.采集患者基本信息：2.获取医学影像3.影像处理4.影像分析5.影像理解,二、计算机辅助诊断的工作流程,8,第二节 计算机辅助诊断在乳腺疾病中的应用,在众多的数字乳腺检查技术当中，数字乳腺X线摄影术在早期诊断方面尤其具有价值，这是因为在乳腺癌变发生浸润之前，X线影像上就有比较明显的征象，被公认为乳腺癌诊断的最有效、最可靠的方法。CAD技术可以将数字乳腺X线影像与计算机库中的正常乳腺进行比较，也可以通过其专有的软件系统标记出乳腺X线影像中高度潜在恶性的可疑病灶，以提高诊断医师对乳腺X线影像监测乳腺疾病的敏感性，降低对乳腺疾病的漏诊率。,9,CAD系统一般由硬件系统和软件系统构成1.硬件构成一般由高速计算机、胶片数字化仪、DICOM医用专业显示器及观片装置组成。（1）影像产出（2）影像预处理：主要是增强影像的特征（3）影像传输：PACS、U盘、光盘2.软件构成软件部分是CAD系统的核心部分，负责完成影像后处理、影像分析、影像理解等高难度工作。它由检测、假阳性候选区的消除、良恶性鉴别三项功能模块构成。以微钙化和肿瘤阴影为处理对象，,一、CAD系统及其构成,10,1.影像后处理技术（1）基本方法：灰度处理、锐化处理、噪声处理、另外常用的还有傅里叶解析及小波解析等方法。（2）影像融合：通过影像融合技术将不同成像方式的优势及互补信息综合在一起，就能为医学诊断和治疗提供更充分有效地信息依据。2.影像识别技术 一般影像识别过程按照影像处理、特征提取、特征空间的识别处理顺序进行。影像识别方法有：（1）模板匹配及类推法（2）人工神经网络法（3）其他方法：决策树、Bayes网络、规则提取,二、影像处理及识别技术,11,1.构成CAD系统内一般装载了一个正常乳腺的数据库，它将患者的数字化乳腺影像与CAD系统数据库中的正常乳腺影像信息相比较，将其认为异常的部位标记出来。因此CAD系统成功与否受影像信息数据库质与量的影响。2.发展数字乳腺X线影像分析学会数据库乳腺X线筛查摄影数字化数据库加州大学旧金山分校/劳伦斯利弗莫尔国家实验室数据库,三、影像信息数据库,12,第三节 计算机辅助诊断在胸部疾病中的应用,在利用CAD进行胸部疾病的辅助诊断中，肺结节的提取，肺实质的分割，以及病灶的检测均有重要意义。目前，CAD在胸部疾病中的应用，主要基于平片和CT影像，在MRI中的应用尚不成熟。其检测流程如图所示：,13,一、结节状影的检测1.数据预处理指的是在进行原始数据目标处理之前的处理过程。包括降噪和影像的几何变换。2.特征提取所谓的特征提取，就是对影像的原始特征进行变换，以提取具有目标意义的特征的方法。这些影像特征，能反映肺结节的灰度值、形状、位置、纹理等，利于更好地对结节进行定位和诊断。,14,3.候选结节提取候选结节即为所要选取的ROI区域。候选结节的提取是根据特征参数，按照临床知识获取阈值，通过阈值提取可疑肺结节，即候选结节。二、肺实质的分割1.三维感兴趣区的获得多依托于影像的三维重建进行，阈值分割和区域增长法是主要的处理方法。2.肺部分割肺部分割依据影像灰度特征或形态特征成为可能，基于阈值的方法则成为有效的分割方法。,15,三、影像二值化根据影像特征，一般基于影像的全局阈值，定义影像的连通、封闭的边界，将影像灰度值设置为0或255，使影像变现为黑白分明的二值影像。影像二值化过程即为寻找影像灰度阈值最优解的过程。基于局部阈值的二值化方法是进行影像二值化的有效方法。影像二值化是为影像分割服务的。,16,四、形态学运算1.方法作为一种邻域运算，形态学运算时依据数学形态学建立起来的二值影像的处理方法，同时能够保持影像本身的特征。膨胀与腐蚀是两种基本的形态学运算，而二者之间不同的逻辑组合构成了形态学开运算和形态学闭运算。2.进展形态学算法，在肺结节的检测中，主要用于提取影像的几何特征，进行形态滤波和形态重构等，在实现肺实质边缘的平滑等处理中有重要作用。,17,五、病灶的轮廓检测和分割1.特征值提取与分析特征提取针对影像的灰度特征和形态特征，能有效提取ROI的特征值。影像的灰度特征值，主要采用灰度均值和灰度方差来表示。（1）灰度均值：就是影像ROI的像素点的灰度的平均值，作为灰度特征值。（2）灰度方差：是ROI灰度值与其期望值的偏差的描述，反映了灰度值的离散程度（3）ROI的形态特征：在视觉上突出了其形状差异的细节。（4）ROI的特征提取：对判断和区分肺结节有重要意义。,18,2.病灶性质分析与确定形状特征和灰度特征是肺结节主要的表述特征。将结节特征量化，特征值就直观且定量地表述了肺结节的特征，利于进行病灶分析与确定。病灶性质的确定，使对肺结节的自动化检测成为可能。3.结果导出与验证依据肺结节的性质，完成肺结节的分析和确定。被判定的可疑肺结节，用红色轮廓线标识。假阳性率FPR是验证肺结节检测结果的评价指标,19,第四节 计算机辅助诊断系统性能评价与展望,一、CAD系统性能评价从程序开发的角度分析，CAD系统的性能评价大体可分为以下三个阶段。1.试验评价：在CAD软件开发之初，通常会使用具有代表性的异常病例数个乃至数十个作为启动系统的基本原型，此后，在增加病例的同时，对系统算法进行修正使之能处理各种异常病例，此阶段，诊断真阳性率可达100%。2.ROC解析：ROC曲线又称接收者工作特征曲线或相对工作特征曲线。3.临床评价：首先，CAD系统必须提高医师的诊断准确率；其次必须节省时间；再次，必须与医师工作站无缝对接；最后，不能增加医师无效关注点及影响诊断效率。,20,1.应用拓展（1）结肠息肉的检测及辅助诊断（2）CAD系统的定量分析（3）用于肿瘤的生长率及病灶大小的检测（4）全自动CAD骨龄测定2.发展方向（1）开发更先进的数据挖掘方法（2）扩大CAD的应用范围（3）CAD系统性能的评价与公共影像数据库的建立（4）通用融合的医学影像CAD系统（5）CAD系统与PACS系统的集成。,二、CAD系统展望,21,1.请写出计算机辅助诊断的工作流程。2.影像识别技术有哪些？3.请写出CAD检测肺结节的工作流程。,22,作业,
