核素腎動態顯像腎臟感興趣區域分割算法的研究

劉任從，徐磊，張樂樂，孟慶樂，楊瑞，王自正

南京醫科大學附屬南京醫院（南京市第一醫院） 核醫學科，江蘇 南京 210006

核素腎動態顯像腎臟感興趣區域分割算法的研究

劉任從，徐磊，張樂樂，孟慶樂，楊瑞，王自正

南京醫科大學附屬南京醫院（南京市第一醫院） 核醫學科，江蘇 南京 210006

目的提出一種新穎的核素腎動態顯像腎臟感興趣區自動勾畫算法。方法選取30位行核素腎動態顯像患者作為研究對象，首先對原始腎圖做形態學運算、強度對增強和高斯濾波等預處理，去除非感興趣區和提升圖像對比度；接著采用最大類間差法（Otsu）自適應確定最佳閾值，完成腎臟的初步分割；然后形態學操作和邊界追蹤被用來提取腎臟邊界。結果基于本文算法的分割結果與專家手工分割結果具有很高的相關性，平均真符合率達91%，平均假誤符合率為13.4%，平均假符合率為9.3%，邊界誤差距離為1.6個像素。且基于本文算法的Dice相似性系數（0.9061±0.0196）和平均耗時（2.1477±0.2835）s均優于其他算法。結論基于本文的分割算法能快速準確的提取腎臟感興趣區域，可應用于核素腎動態顯像腎小球濾過率的測定。

核素腎動態顯像；圖像分割；最大類間差法；形態學操作；邊界追蹤

引言

腎小球濾過率（Glomerular Filtration Rate，GFR）是一個評價腎功能好壞的重要指標，不僅從形態和功能上評估腎臟，而且能準確、靈敏的反映雙腎和單腎功能[1-2]。目前最常用的方法是基于SPECT腎臟動態核素顯像的Gates法[3]，其中最重要一步是勾畫腎臟感興趣區。當今各大設備廠商均提供了基于手工勾畫的腎動態處理軟件，此種處理方法存在著耗時、主觀性大等缺點。

近些年，研究者開始嘗試采用自動和半自動分割算法提取腎臟感興趣區。Hallker等[4]采用單閾值法自動勾畫腎臟區域，在腎臟形態規則時能較好的提取腎臟邊界，對于腎功能受損圖像效果不佳，原因是腎臟圖像灰度分布不均，僅根據圖像直方圖很難確定分割閾值。Tomaru等[5]提出一種基于雙閾值的半自動分割算法，圖像進行一次分割后，腎臟與本底之間僅有一個像素連接，此時采用二次閾值分割，切斷剩下的單像素連接點，獲得完整的腎臟區域，但多數情況腎臟與本底之間的連通區域是一個像素塊，再次進行閾值分割很難分離出腎臟感興趣區。Inoue等[6]提出多種手工與半自動分割相結合的算法，如邊緣檢測算法、基于時相圖像法，但均因不能同時對正常腎臟和腎功能受損情況有效而沒有得到推廣，且都操作者臨床水平依賴較重。

腎臟核素動態圖像對比度差，背景中包含肝臟、脾臟等器官，常規分割算法很難單獨提取腎臟區域[7]。本文先采用時相圖像減法、形態學法、圖像增強等預處理，消除背景中其他器官的影響和增強圖像對比度，接著Otsu算法被用來確定最佳閾值，完成腎臟感興趣區域的初步分割；最后進行形態學開閉運算和邊界追蹤，提取、修補腎臟邊界，獲得腎臟感興趣區。

1 材料與方法

1.1 一般資料

本研究選取30例行SPECT腎動態核素顯像患者作為研究對象，其中男21人，女9人，平均年齡48歲。4名患者僅有單側腎臟，其余26人是雙側腎臟。本研究采取的是回顧性分析法，對患者的診斷和治療沒有影響。

所有數據均由西門子雙探頭SPECT采集，步驟如下：第一步，1 min采集注射前放射性計數；第二步，患者檢查采用仰臥位，經肘靜脈以“彈丸”式注射99mTc-DTPA，劑量為200 MBq/m2,體積0.5～1.0 mL，同步開機采集，其中腎血流灌注期2 s/幀，連續采集30幀[8]，腎功能動態期1 min/幀，采集20幀；第三步，采集1 min注射后殘余放射性計數。圖像矩陣大小均為128×128，放大倍數為1.0。

1.2 圖像預處理

1.2.1 去除腎臟本底

腎臟感興趣區提取是在合成圖像上進行，但腎圖中同時包含肝臟、脾臟和血管等干擾區域，且對比度同腎臟區域，因此分割處理之前必須消除此種干擾。本文根據放射性核素隨時間在腎區的富集程度，采用以下步驟移除腎外干擾區域：① 選取第1～2、3、3～4 min采集所得圖像記為I1、I2、I3；② 圖像I1減去圖像I2得到圖像I4，即保留腎外本底的同時去除腎區；③ 對圖像I4進行二值化和形態學運算，去除散點，得到圖像I5；④ 將I5作為模板作用于圖像I3，得到圖像I6，移除腎外本底和保留腎區。

1.2.2 圖像增強與平滑

腎動態圖像分辨率較低，本文采用強度對增強算法，主要基于圖像像素強度對分布，綜合圖像的局部信息和全局信息，可在不放大噪聲的基礎上增強腎臟圖像對比度[9]。主要過程如圖1所示：① 首先將輸入圖像的像素灰度值標準化到[0, 255]區間，掃描圖像的所有像素，并計算當前像素強度i(x,y)和其鄰近4個像素強度；② 計算像素的擴張力EF和反擴張力AEF；③ 計算凈擴張力NEF，并進行幅值轉換；④ 計算映射函數IMF，與輸入圖像進行圖像卷積即得增強圖像EI。

腎臟圖像的噪聲主要來源于散射和本底放射性活度的隨機噪聲，屬于高頻噪聲[10]。本文首先采用高斯濾波器平滑腎臟圖像，濾波模板為5×5，然后使用最大值濾波操作銳化腎臟邊緣，濾波模板大小為3×3。

圖1 強度對圖像增強算法過程

1.3 腎臟感興趣提取

1.3.1 腎臟感興趣區初步獲取

當腎功能受損時，腎動態圖像對比度嚴重下降，全自動分割算法很難檢測腎區，且半自動算法對腎區的初步分割依賴于視覺觀察，主觀誤差較大[11]，因此初步分割腎區是后續腎臟感興趣區提取的必要前提。本文采用視覺觀察與計算機輔助運算結合的方法，借助操作者的臨床經驗與計算機優勢完成腎區的初步提取。首先計算圖像（m, n）中n個像素列的像素和，得到n個數值點，形成一個一維曲線，曲線具有兩個峰一個谷（圖2a），兩峰值分別對應兩側腎臟。然后在曲線上選取4個分割點，確定兩腎的界限范圍，完成腎臟的初步分割（圖2b）。

圖2 腎臟感興趣區初步提取

1.3.2 基于Otsu閾值算法提取腎臟感興趣區

Otsu算法（即最大類間差法）是在判決分析最小二乘法原理的基礎上推導而來，是一種自動閾值選取方法[12]。主要思想是：確定一個最佳閾值，在完成圖像二值化后，使背景和目標兩個像素類間的方差達到最大，從而達到區別背景和目標的目的。

首先，將圖像的像素按照灰度閾值t分成A類和B類，A類由灰度值[0,t]的像素組成，B類由灰度值[t+1,K]的像素組成，則A類和B類圖像的均值可由公式(1)和公式(2)表示[13]。

其中，i代表圖像灰度值，i=0…K-1,ωA、ωBA分別表示A類和B類圖像的所占比例，由公式(3)和公式(4)給出。

其中p(i)對應灰度級i出現的概率，如公式(5)所示。ni表示灰度級i的數量，N表示圖像像素數量。

其次，根據公式(1)、(2)和(5)，圖像總體灰度均值由公式(6)計算所得。

最后，A類和B類區域的方差如公式(7)所示。

當H(t)取最大值時對應的閾值t即為最佳分割閾值。

1.4 圖像后處理

圖像分割后的雙腎邊緣依然凹凸不平，存在較多噪聲，本文采用形態學開-閉運算交替順序濾波平滑腎臟輪廓[14]。其中開運算在平滑圖像邊緣的同時，斷開狹窄的連接，去除微小不相關部分；閉運算會將缺口連通起來，填充比結構元素小的洞。然后，采用八鄰域邊界跟蹤法提取腎臟的輪廓邊緣，通過一個確定的邊緣點，一句合適的搜索結構連接相鄰邊緣點，從而檢測出腎臟區域的真正輪廓，避免出現偽邊界和邊緣斷裂。

1.5 圖像評價

采用邊界誤差距離d、區域誤差（真符合率TP、假符合率FP和假誤符合率FN）和Dice相似性指數D定量評價本文算法的準確性，由公式(8)～(12)給出[15-16]。其中‖‖表示兩個點集合之間的二維歐氏距離，M表示人工勾畫的輪廓，P表示本文提取的輪廓，Am代表手動分割的腎臟區域，Ap代表本文算法的提取區域。Dice相似性系數越接近于1，圖像分割越精確。

2 結果

為了驗證本文算法的可行性和優越性，將本文提出算法與單閾值算法、雙閾值算法、K均值算法和手工分割進行對比分析。

2.1 本文算法各步驟處理結果

本文算法各步驟處理結果，見圖3。可以看出基于本文分割算法能準確的提取腎臟感興趣區域。首先根據時間放射性濃聚變化能移除腎外干擾區域（圖3e）；接著使用強度對增強算法提升圖像對比度，增強圖像邊緣（圖3f）；然后聯合使用視覺觀察與計算機輔助運算完成腎區的初步分割，采用Otsu閾值算法分割出腎臟感興趣區（圖3g）；最后使用形態學處理和輪廓追蹤完成腎臟感興趣的勾畫（圖3h）。

圖3 本文算法各步驟處理結果

2.2 本文算法與人工分割對比分析

邀請兩位有經驗的核醫學醫師手工勾畫54個腎臟感興趣區域，然后將此結果作為參照，和本文提出算法的分割結果進行比較，見圖4。圖中A、B分別代表兩位醫師的結果。平均真符合率為91%，平均假誤符合率為13.4%，平均假符合率為9.3%，且最短距離平均誤差為1.6個像素，標準差和最大值分別為0.5和4.5個像素，表明本文算法與手工分割算法具有很強的相關性和一致性。

圖4 兩位醫生手工分割與本文算法分割的統計學分析

2.3 不同分割算法提取的腎臟感興趣區比較

不同腎臟分割結果，見圖5。可以看出基于本文算法提取的腎臟感興趣區域完整度最高，其他分割算法所得分割結果均包含無關的干擾部分，分割不徹底，尤其是單閾值分割和K均值分割算法，不能有效的分離背景和腎臟區域。

圖5 不同分割算法提取的腎臟區域

觀察表1可得，以手工分割為參考，Dice相似性系數取得最大值是本文分割算法（0.9061±0.0196），較差的是K均值算法（0.4053±0.0096）和單閾值算法（0.5638±0.0286）。算法的平均耗時最大值是手工分割（9.1088±0.5110）s，最小值是本文提出的算法（2.1477±0.2835）s。綜合精確性和實時性，基于本文提出的分割算法優于其他算法。

表1 不同分割算法的定量分析

3 結論

本文提出一種圖像分割算法，并應用于核素腎動態顯像腎臟感興趣區的自動勾畫。其中預處理階段能去除腎外干擾區域和提高圖像對比度，Otsu分割算法能自適應的確定最佳閾值，快速分離背景和腎臟區域，最后輪廓追蹤能自動勾畫腎臟邊界。定性和定量分析可知，基于本文算法能快速準確分割腎臟感興趣區，腎臟區域和邊界和手工分割均具有很強的相關性，顯著優于其他分割算法，是一種可行的腎臟感興趣區分割算法。

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Study of a Novel Automatic Method of ROI Delineation in Renal Dynamic Radionuclide Imaging

LIU Rencong, XU Lei, ZHANG Lele, MENG Qingle, YANG Rui, WANG Zizheng
Department of Nuclear Medicine, Nanjing First Hospital, Nanjing Medical University, Nanjing Jiangsu 210006, China

ObjectiveThis paper aims to propose a novel method of ROI extraction which was used in renal dynamic imaging.MethodsA total of 30 clinical dynamic renograms were introduced. The renal image was initially performed by morphological reconstruction followed by intensity-pair and Gaussian smoothing filter, which could sharpen the edge of kidney and suppress the noise. Then, adaptiveOtsuthreshold method was applied to segment the rough renal area. Finally, the morphological operation and boundary tracking were adopted to remove the irrelevant parts and extract the contour of renal.ResultsThere was high correlation between physicians’ manual contours and these by our approach. For area error analysis, the mean true positive area overlap,the mean false negative, the mean false positive and the boundary error were 91%, 13.4%, 9.3% and 1.6 pixels, respectively.Our approach acquired largerDiceindex (0.9061±0.0196) and lower computing time (2.1477±0.2835) s than other methods.ConclusionThe proposed method is a feasible approach for ROI extraction in renal dynamic imaging, which can obtain more efficient, accurate and robust results.

renal dynamic imaging; image segmentation; Otsu threshold method; morphological reconstruction; counter tracking

R445.5

A

10.3969/j.issn.1674-1633.2017.12.016

1674-1633(2017)012-0068-04

2017-08-21

2017-09-08

國家自然科學基金（81271604）。

王自正，主任醫師，博士生導師，主要研究方向為放射性核素顯像、核素治療。

通訊作者郵箱：zzwang136@aliyun.com

本文編輯 王靜