CN104794426A - 基于cad系统提高前列腺肿瘤mri图像识别率的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于前列腺疾病医疗器械领域，具体是一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法。该方法包括以下步骤：(1)采集前列腺患者的MRI图像；(2)提取MRI前列腺肿瘤ROI区域特征；(3)对ROI区域特征进行特征级融合；(4)利用神经网络作为分类器对融合后的特征进行分类识别。该方法使识别前列腺良、恶性肿瘤的能力至少提高10％以上，对MRI前列腺肿瘤的CAD具有积极的意义。
Description
技术领域
本发明属于前列腺疾病医疗器械领域，具体是基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法。
背景技术
前列腺肿瘤主要包括前列腺癌与前列腺增生，两者都发生于前列腺，其中前列腺癌是一种常见的恶性肿瘤。一般情况下，前列腺增生是不会转变为前列腺癌的，前列腺癌通常是由直肠指检(Digital rectal examination,DRE)异常及血清前列腺特异性抗原(Prostate-specific antigen,PSA)升高而被临床发现的，前列腺癌一经发现，其治疗方法主要取决于肿瘤组织学分类和临床分期，前列腺癌TNM分期和Gleason分期明确了病变范围，正确分期对决定能否手术、选择治疗方法和判断预后都十分重要。MRI具有三维成像、软组织对比度好、无生物学损害、不需要注射造影剂即可显示血管结构等优点，能够区分前列腺外周带和中央腺，并提供不同方向所需切面，从而便于了解前列腺全貌以及周围关系，这不仅有利于定性、分期以决定正确处理方针,也有助于手术治疗计划的顺利实施和术后观察，因此MRI在前列腺癌的定位、癌组织范围、有无穿透包膜、有无远处转移等检查中具有重要作用。
计算机辅助诊断系统(Computer-Aided Diagnosis,CAD)是能够提供定量分析，减轻医生诊断的工作量，给医生提供具有较好一致性和 重复性的诊断参考和建议，以期提高诊断效果，降低活检次数，提高诊断效率和客观性的技术手段，大量的研究也表明，CAD系统的使用使得医师的读片质量确实得到了明显的提高。基于医学影像的CAD方法从技术的角度来讲就是目标识别技术，但是现有的目标识别方法只是根据单一的样本特征向量进行划分，对大量同类样本所表现出的高维模式特性考虑不够充分。因此对MRI前列腺肿瘤ROI区域只提取几维或者十几维特征得到的识别结果可信度不高。虽然有相关文献对前列腺肿瘤的CAD进行了一定程度的讨论，但是与人体其它器官(如乳腺、脑部等)相比，前列腺CAD方面报道较少，并且这些结论只是在小样本、抽取特征有限的条件下取得的,普遍存在假阳性率过高的缺点，缺乏更具有说服力的大样本前瞻性研究。因此，极寻求有效的方法来提高前列腺肿瘤CAD系统识别率的一种亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术不足，提供一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法。该方法使识别前列腺良、恶性肿瘤的能力至少提高10％以上，对MRI前列腺肿瘤的CAD具有积极的意义。
本发明的目的是通过以下技术方案予以实现：
一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，包括以下步骤：(1)采集前列腺患者的MRI图像；(2)提取MRI前列腺肿瘤ROI区域特征；(3)对ROI区域特征进行特征级融合；(4) 利用神经网络作为分类器对融合后的特征进行分类识别；
上述步骤(2)所述ROI区域特征是几何特征、统计特征、Hu不变矩特征、灰度共生矩阵的纹理特征、TAMURA纹理特征、频域特征。
上述步骤(2)所述几何特征是：面积、周长、矩形度、伸长督、圆形度、欧拉数；
所述统计特征是：均值、方差、倾斜度、峰态、能量、熵；
所述Hu不变矩特征是：C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7；
所述灰度共生矩阵的纹理特征是：能量、对比度(反差、惯量)、熵、和熵、差熵、相关性、逆差距、方差、和的方差、和的均值、差分方差、相关信息度量(2维)、最大相关系数；
所述TAMURA纹理特征是粗糙度、对比度、方向度；
所述频域特征是：能量8维(小波特征能量1-8)、范数8维(小波特征范数1-8)、标准差8维(小波特征标准差1-8)；
上述步骤(3)特征级融合采用的算法是线性降维算法。
上述线性降维算法是PCA主成份分析法。
上述步骤(4)所述神经网络采用训练算法是BFGS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt算法。
本发明的有益效果：本发明提出了一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，该方法是基于PCA特征级融合神经网络的前列腺肿瘤CAD模型，利用PCA在特征级进行变换，降低了特征矢量的维数，用神经网络分类识别，基于PCA的特征融合后的 图像的识别率均有明显提高，其提高幅度分别是12.5％、17.18％、22.22％和22.22％，这说明了本发明采取的主成分分析法在特征级融合是有效的，不仅能降低特征之间的冗余性，也消除了特征中的部分异常数据对实验结果造成的影响，更重要的是进一步提高了前列腺肿瘤MRI图像的识别率，该方法使得识别前列腺良、恶性肿瘤的能力至少提高10％以上，对MRI前列腺肿瘤的CAD具有积极的意义。
附图说明
图1前列腺癌ROI区域；
图2前列腺增生ROI区域；
图3各主成份的累计贡献率；
图4PCA融合前L-M训练算法下的测试结果；
图5PCA融合前L-M训练算法下的训练误差；
图6PCA融合前拟牛顿算法下的测试结果；
图7PCA融合前拟牛顿算法下的训练误差；
图8PCA融合前BP算法下的测试结果；
图9PCA融合前BP算法下的训练误差；
图10PCA融合前最速梯度下降算法下的测试结果；
图11PCA融合前最速梯度下降算法下的训练误差；
图12PCA融合后L-M训练算法下的测试结果；
图13PCA融合后L-M训练算法下的训练误差；
图14PCA融合后拟牛顿算法下的测试结果；
图15PCA融合后拟牛顿算法下的训练误差；
图16PCA融合后BP算法下的测试结果；
图17PCA融合后BP算法下的训练误差；
图18PCA融合后最速梯度下降算法下的测试结果；
图19PCA融合后最速梯度下降算法下的训练误差
具体实施方式
以下结合附图通过实施例对本发明的技术方案做进一步的说明：
实施例1
本发明所涉及到的软、硬件环境如下：
软件环境：windows XP操作系统，MATLAB 7.0NN Toolbox，efilm 3.4
硬件环境：2G内存，320G硬盘，M320-AMD处理器
输入：1)MRI前列腺肿瘤的ROI图像Xi，i＝1,2,…,180
2)样本类别数n＝2；
输出：四种训练算法下的特征变换前后的神经网络识别精度
步骤：
具体步骤如下：
(1)采集前列腺患者的MRI图像；
提取出了具有区分价值的180幅前列腺MRI图像(其中前列腺癌症90幅，前列腺增生90幅)中的ROI区域，图1中给出了其中1例前列腺癌MRI图像ROI区域，图2中给出了其中1例前列增生MRI图像ROI区域。
(2)提取MRI前列腺肿瘤图像ROI特征；
对每一幅MRI前列腺肿瘤ROI提取六大类，共计102维特征，主要包括6维几何特征，6维统计特征、7维Hu不变矩特征、56维灰度共生矩阵的纹理特征、3维TAMURA纹理特征，24维频域特征。
表1给出了1例前列腺癌MRI图像ROI区域和1例前列增生MRI图像ROI区域提取出来的102维特征。
表1 前列腺MRI图像中ROI区域的特征值
(3)对ROI区域特征进行特征级融合；
分别对前列腺癌症和增生特征库进行PCA分析，根据PCA理论，一般要求主成分累积贡献率要达到85％，(数据引用文献：王学仁,王松桂.实用多元统计分析.上海科学出版社,1990；杨维权,刘兰亭,林鸿洲.多元统计分析.高等教育出版社,1989)。在PCA主成份分析法中，计算出前10维的成分累积贡献率，通过对特征级数据融合得到的各主成分贡献率和累积贡献率的分析分别见表2和图3，从表2中可以看到特征级融合后的特征向量的维数大于等于6维时，其累积贡献率已经达到85.623％，大于文献报道的85％，在本方法中，在算法时间开销增加不大的情况下，为了进一步提高识别率，采用8维主成份，主元分析后的8维向量可以表示分析前的102维的特征矢量，实现了特征矢量的有效的降维处理。
表2 各个主成分的贡献率
| 主成分 | 贡献率 | 累计贡献率 |
| 1 | 47.497 | 47.497 |
| 2 | 20.071 | 67.568 |
[0062]
| 3 | 7.529 | 75.097 |
| 4 | 4.788 | 79.885 |
| 5 | 3.119 | 83.004 |
| 6 | 2.619 | 85.623 |
| 7 | 2.309 | 87.932 |
| 8 | 1.689 | 89.621 |
| 9 | 1.251 | 90.872 |
| 10 | 1.097 | 91.969 |
(4)利用神经网络作为分类器对融合后的特征进行分类识别；
利用神经网络：分别采用四种训练算法BFGS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法和Levenberg-Marquardt训练算法，对前列腺肿瘤变换前的102维特征和变换后的8维特征进行识别，并采用了3折交叉验证的方法对结果进行了统计。图4-图11给出了PCA融合前，四种训练算法下神经网络的样本测试结果，图12-图19给出了PCA融合后，四种训练算法下神经网络的样本测试结果，表3给出了PCA融合前后不同训练函数下的识别率。
表3 PCA融合前后不同训练函数下的识别率
实验结果表明，在以上4个不同的训练函数下，基于PCA的特征融合后的MRI前列腺肿瘤图像的识别率均有明显提高，其提高幅 度分别是12.5％、17.18％、22.22％和22.22％，这说明了主成份分析法在本发明的102维特征空间中的特征级融合是有效的，不仅能降低特征之间的冗余性，也消除了特征中的部分异常数据对实验结果造成的影响，而且也进一步提高了前列腺肿瘤MRI图像的识别率，在4个不同的训练函数中，其中BP神经网络对前列腺肿瘤MRI图像的识别效果最好，而且识别率比较稳定。
Claims (6)
1.一种基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)采集前列腺患者的MRI图像；(2)提取MRI前列腺肿瘤ROI区域特征；(3)对ROI区域特征进行特征级融合；(4)利用神经网络作为分类器对融合后的特征进行分类识别。
2.根据权利要求1所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于，步骤(2)所述ROI区域特征是几何特征、统计特征、Hu不变矩特征、灰度共生矩阵的纹理特征、TAMURA纹理特征、频域特征。
3.根据权利要求2所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于，步骤(2)所述几何特征是：面积、周长、矩形度、伸长督、圆形度、欧拉数；
所述统计特征是：均值、方差、倾斜度、峰态、能量、熵；
所述Hu不变矩特征是：C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7；
所述灰度共生矩阵的纹理特征是：能量、对比度、熵、和熵、差熵、相关性、逆差距、方差、和的方差、和的均值、差分方差、相关信息度量、最大相关系数；
所述TAMURA纹理特征是粗糙度、对比度、方向度；
所述频域特征是：能量、范数、标准差。
4.根据权利要求1所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于，步骤(3)特征级融合采用的算法是线性降维算法。
5.根据权利要求4所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于，所述线性降维算法是PCA主成份分析法。
6.根据上述任意一项权利要求所述的基于CAD系统提高前列腺肿瘤MRI图像识别率的方法，其特征在于，步骤(4)所述神经网络采用的训练算法是BFGS拟牛顿算法、BP算法、最速梯度下降算法Levenberg-Marquardt算法。
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