基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統應用研究

王村建 王令

摘要：現如今，由于增長吸煙人數、環境空氣污染等因素的影響，導致患有肺部疾病的人數正在逐年增加。相關的調查研究顯示：我國患有肺癌疾病的患者數量在5年的時間內增長約13萬人，因肺部疾病而死亡的患者人數增加30%。由此可見，肺部疾病是對廣大人民健康與生命造成威脅的主要因素。只有采取合適的診斷系統，才能夠盡早發現患者是否患有肺部疾病與病情程度，從而盡早的予以治療。基于此，本文將重點圍繞基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統應用策略展開分析。

關鍵詞：CT影像分析;肺部疾病;輔助診斷系統

【中圖分類號】R816.41 【文獻標識碼】A 【文章編號】1673-9026（2021）05-153-01

前言：當前，應用基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統，能夠將肺部影像的數據測量功能、3D建模、增強功能實現，并且將系統的可行性、有效性提升，輔助醫師展開肺部疾病診斷工作，促使患者的病情能夠得到精準確診，并且促使醫師可以根據患者的病灶部位、病情程度，為其制定相應的治療方案，實現功能的擴展，具備長遠的應用前景。

一、從醫學角度分析系統應實現的功能

所謂的醫學影像處理系統，就是通過間接或者是直接的方式，從而顯示患者的疾病信息，進而為醫師的確診對制定治療方案起到一定的幫助。系統能夠利用數字圖像處理技術，對以往診斷方法的性能做出改善與提升，輔助醫師準確的對病變區域展開定量分析，為醫師更清晰、更迅速、更便利的做出診斷起到有利的幫助。

將DICOM格式標準作為依據，通過matlab2017b平臺，從而開發GUI界面，并且視醫師為操作的對象，可以獨立預處理各種格式的醫學影像，同時，還能夠展開可兼容性疊加操作，確保各個功能之間不會受到影響[1]。除此以外，還可以對預處理之后的醫學影像展開更改操作、特征標注、數據測量、3D成像等工作。

二、基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統的應用

（一）預處理功能模塊的應用

針對于此功能模塊而言，屬于醫學影像中的預處理環節，主要能夠將變換圖像幾何，變化RGB三通道分量、反色、亮度、對比度，變換形態學，處理針對性噪聲，部分重疊子塊均衡化處理改善等功能實現。其中，還包含讀取圖像格式、儲存圖像、撤銷操作、清除數據等功能。

（二）肺實質分割與肺結節提取模塊的應用

針對于此功能模塊而言，主要能夠將提取肺結節與分割肺實質等功能實現。通常的情況下，分割肺實質的方法主要包含以下幾種：

第一，分割滾球肺實質。先通過單閾值簡單分割肺實質，在通過心態學以及滾球法來展開邊沿修復，進而獲取分割的結果。

第二，改進型Otsu的二值化肺實質分割。找尋最大類內方差的閾值，從而粗略展開分割，并且填充粗略分割當中比T小的空洞，隨后再通過形態學修補邊沿，并且收獲最終的結果[2]。

第三，可分層偽彩色分割。就是利用肺實質間的灰度信息，從而通過偽彩色處理，而獲取肺實質，往往具備較高的準確率。

第四，手動分割。就是通過預處理對肺實質的邊沿展開增強處理，隨后，在進行手動繪點標注的過程中，可以更為準確，實現主觀判斷機制的提升。除此以外，還可以將提取肺結節的功能增加，具體是通過自適應區域生長方式的應用，從而剔除肺實質與其他組織，獲取肺結節。通常的情況下，提取的精準率大約為88%。

（三）偽彩色處理模塊的應用

針對于此功能模塊而言，能夠實現醫學影像偽彩色的功能，具體的方法主要包含：改進型灰度級分層的偽彩色處理、傳統偽彩色處理，基于參數可調的sigmoid、sin映射傳遞函數偽彩色處理功能的實現，可以明顯強化細節部分。

（四）3D重建模塊的應用

針對于此功能模塊而言，主要是應用面繪制技術以及體繪制技術，可以對不同大小的BMP、JPG、IMA、DICOM格式的數據集展開處理，具備極為顯著的立體成像效果，但是，其中需要特別注意的是，必須要由同一個人按照順序排列的切片做出醫學影像，越多的數據量，效果呈現的越好[3]。并且能夠將3D建模后的結果自動全方位觀察或者是手動觀察得以實現。

（五）數據測量提取模塊的應用

針對于此功能模塊而言，主要是提取病灶區的測量數據，能夠將測量周長、測量手動提取區域的面積、測量任意兩點間距、提取邊界區域等功能得以實現。

三、基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統的應用效果

在對基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統進行改進、優化與完善的過程當中，能夠促使該系統中的各個部分功能不僅可以獨立進行操作，同時，還能夠對疊加操作進行承接，從而將針對性操作以及人機交互性提升。通過用戶的角度而言，此軟件系統具備設計可靠、簡潔等特征，能夠與醫師的操作習慣相符。除此以外，此系統還可以達成主觀操作性好、專業化處理各項功能強、實時性高等諸多優勢，不僅能夠在線展開操作，同時，還可以展開離線操作，并且，具備處理異常情況、診斷異常情況等能力[4]。具備多樣性的功能，還能夠在現存的基礎條件下擴展更多的功能，進而達成數字化、智能化程度高的目標，并且更加容易維修與養護。

結束語：

綜上所述，系統在經過圖像預處理、改進型可疊加直方圖均衡化處理與改進型偽彩色處理等方式以后，可以將增強肺部的效果提升，達成輔助醫師精準觀察肺部病灶區域的目標。針對于3D重建而言，系統能夠對分割以后的多層肺實質展開建模，不僅可以對整體肺實質進行立體的觀察，同時，還能夠為后續展開肺實質病灶區域手術治療帶來虛擬支持的作用。而數據測量模塊可以將主觀操作性提升，進而實現準確率的提升，為診斷病情帶來精準的數據支持，進而對病灶信息做出良好的呈現。

參考文獻：

[1]丁光真.X線與CT檢查對肺部腫瘤的診斷價值比較[J].黑龍江科學，2021，12（06）：78-79.

[2]沈成剛.螺旋CT與DWI技術診斷肺部良惡性病變的臨床價值分析[J].中國現代藥物應用，2020，14（19）：58-60.

[3]孟俊祥，柏正堯，計雪偉.基于CT影像分析的肺部疾病輔助診斷系統應用研究[J].中國數字醫學，2019，14（03）：92-96.

[4]陽世雄，曾建業，金人超，黃啟良，許向陽，韋涌初，黃思光，盧葦，王斌強.基于三維CT影像的計算機輔助肺結節檢測原型系統的臨床應用[J].中華臨床醫師雜志（電子版），2012，06（04）：857-860.

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