CN110101401A - 一种肝脏对比剂数字减影造影方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种肝脏对比剂数字减影造影方法，包括：利用计算机数字减影技术，对患者被引入对比剂前后的CT进行减影造影处理，并通过动态平衡处理，消除因被拍摄者姿势变化而引起的重影干扰后适当调节亮度和对比度，得到减影造影后的图像。图像增强的过程中引入基于对抗生成模型的图像智能处理方法。本发明通过将CT(A)和CT(B)在对应位置上的数据输入生成模型获得优化后的成像。生成模型采用条件对抗生成网络，输入的CT(A)和CT(B)为网络的条件输入，模型通过对抗性学习方法训练。其有益效果是减少造影时对比剂的引入量，增加判读结果准确性并减轻医生工作压力。
Description
技术领域
本发明涉及一种数字减影造影方法，尤其是一种肝脏引入对比剂CT拍摄图像分割算法，属于医学影像处理技术领域。
背景技术
肝脏是人体代谢的主要器官，参与多种物质在体内的合成、分解、排泄等代谢，当肝脏功能发生障碍时，整个机体都会受影响。
计算机X线断层扫描(Computed Tomography,CT)的成像原理是从各个角度用X光射线照射人体，由于人体内不同器官和组织的密度与厚度是不同的，使得X射线穿过人体不同组织后会存在不同程度的衰减，根据衰减程度可得到不同组织或器官的灰阶投影图像。
当肝脏发生病变时，往往会使用CT对肝脏进行扫描检查，然而CT检查，对肝脏组织间，特别是病灶内、外结构的显示都有不同程度的局限性，这种由于等密度所造成的分辨力不足给临床定性、定量诊断造成困难，因此，目前在肝脏病变时的CT扫描操作时，人们习惯引入经肝脏排泄的典番酸或胆影葡胺等对比剂，使其周围密度的差异尽可能地分开，以其强烈的对比充分展示组织结构、病灶特征。
随着CT等成像技术的应用，医学影像处理与分析已成为目前医学技术发展最快、成果最显著的领域之一。然而对于如有典过敏病史者；氮质血症患者；有哮喘、肾功能障碍、心脏病、肺、支气管患者；糖尿病患者；婴儿及老人等一些特殊人群，引入肝脏对比剂，可能引发不良反应，轻者会引起呕吐、胸闷等不适，重者导致休克甚至死亡。而完全不引入对比剂，对成像的判读效果又会造成负面影响，难以准确判断病情，在本发明未作出之前，无肝脏对比剂数字减影造影方法使用，检索专利文献，无该技术方案公开。
发明内容
为了克服现有技术中无肝脏对比剂数字减影造影方法的不足，本发明的目的是为了提供一种肝脏对比剂数字减影造影方法，该造影方法会将患者被引入肝脏对比剂前后的CT扫描图像通过计算机处理，去除因患者姿势变化等因素造成的重影、位移等干扰，然后引入与本发明相匹配的一种多模态肝脏CT影像增强方法，在更低的对比差异水平下辅助医生判断病情严重程度。此造影方法能够减少对比剂引入的剂量，从而达到减少对比剂对人体的危害、降低医疗成本的目的。在此基础上，运用深度学习方法对增强的影像进行3D分割，精确标注图像中病灶的位置，全自动化分析判读标记图像，减轻医生工作压力。
为了达到本发明的目的，本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种肝脏对比剂数字减影造影方法，包括下述步骤：
步骤一：采集向患者引入对比剂前的CT拍摄影像，定义为CT(A)，采集向患者引入对比剂后的CT拍摄影像，定义为CT(B)，将采集到的多组CT(A)和CT(B)建立CT序列数据；
步骤二：采用宽度为3像素的高斯核卷积对CT序列数据中的CT拍摄影像进行预处理，处理过程先进行滤波去除噪声，然后进行动态平衡处理，将处理后的CT(A)和CT(B)的样本通过图像增强处理模型处理得到单一的增强后CT影像的图像；
步骤三：将增强后的图像进入分割模型实现病灶的图像语义分割。
进一步地，模型为3D全卷积网络，所述3D全卷积网络采用4级Unet为主干结构。
进一步地，主干结构的中部增加卷积循环网络层，可用于关联CT影像人体各横断面的数据。
进一步地，所述3D全卷积网络包括为压缩部分和解压缩部分，压缩部分和解压缩部分各自包括4个等级的处理。
进一步地，主干结构的左右两部分的各个层级之间存在密集连接。
进一步地，压缩部分每个等级包括降采样、2层卷积连接和激活函数层，图像数据每经过一个等级，尺寸减半，通道数倍增。
进一步地，解压缩部分每个等级包括连接、升采样、2层卷积连接和激活函数层，图像数据每经过一个等级，尺寸倍增，输出通道数减半。
进一步地，所述图像增强处理模型包括双条件输入的对抗生成性网络(conditional generative adverserial network)，CT(A)和CT(B)分别作为两个依赖条件输入所述对抗生成性忘了，分别经过两个独立的初级模块后，进入同一个融合模块，再经过融合模块网络，得到增强后的图像。
进一步地，两个独立的初级模块和联合模块各采用4层的卷积神经网络模块，融合模块网络采用步长为2的降采样加通道方向的连接。
进一步地，所述增强模型由对抗生成网络(GAN)进行训练，在训练时通过随机噪声发生器向生成网络输入随机信号，判别网络为一个19层的ResNet，通过梯度下降算法训练，采用每3次更新判别网络后更新1次生成网络的步骤训练。
放射科医生为患者拍摄未引入对比剂的普通CT，得到普通CT(A)，然后根据患者的体质，向患者引入少量的对比剂，再次以同样方式为患者拍摄引入对比剂后的CT，得到引入对比剂后CT(B)，利用计算机数字减影技术进行减影造影处理，并且通过动态平衡处理，消除因被拍摄者姿势变化而引起的重影干扰，适当调节亮度和对比度，从而得到减影造影后的图像。图像增强的过程中引入基于对抗生成模型的图像智能处理方法。此方法通过将CT(A)和CT(B)在对应位置上的数据输入生成模型获得优化后的成像。生成模型采用条件对抗生成网络，输入的CT(A)和CT(B)为网络的条件输入，模型通过对抗性学习方法训练。通过这种方法，本发明由神经网络模型实现智能化的减影造影过程，实现低对比度条件下生成增强的肝脏影像，从而达到减少对比剂使用量的发明目的。增强后的图像除直接用于人工视觉分析外，输入与本发明相匹配的一种多模态肝脏CT影像分割方法进行人工智能判读，精确标注图像中病灶的位置，并辅助医生判断病情严重程度。
本发明的有益效果是减少造影时对比剂的引入量，增加判读结果准确性并减轻医生工作压力。
附图说明
下面通过附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明示意图。
图2是一种基于对抗生成网络的智能成像增强方法示意图。
图3是对抗生成网络的训练方法。
图4是对增强后影像的肝脏和肿瘤分割模型。
具体实施方式
本发明所述的操作方法由图1所示的总步骤描述。数据来自2次X光CT扫描拍摄得到的CT序列数据CT(A)和CT(B)。其中CT(A)拍摄于对比剂引入前，CT(B)在引入后。图像首先对CT(A)和CT(B)进行相同的预处理：处理过程先进行滤波去除噪声，滤波采用长、宽、高皆为5像素的3D高斯核进行图像卷积实现。之后进行动态平衡处理，先计算图像像素强度值分布的直方图(取[0,255]区间，分为50个单位)，然后用标准直方图均衡化算法实现动态平衡。
处理后的CT(A)和CT(B)样本输入图2的智能成像增强模型，增强模型输出单一的增强后CT影像。新影像输入图4所示的分割模型，得到影像分割和分析结果。
依据图2，增强模型采用一个双条件输入的对抗生成性网络(conditionalgenerative adverserial network)，CT(A)和CT(B)分别作为两个依赖条件，输入经过2个独立的初级模块后，进入一个融合模块，再经过融合后的网络，得到增强后的图像。其中，2个生成通道的模块和联合模块各采用4层的卷积神经网络模块，融合单元采用步长为2的降采样加通道方向的连接。
增强模型由图3所示的对抗生成网络(GAN)进行训练。随机噪声发生器在训练时向生成网络输入随机信号，起样本扩增的作用。生成网络具体结构如图2所示。真实对比影像由传统的标准剂量对比剂下的CT摄影的结果提供。判别网络为一个19层的ResNet。网络通过梯度下降算法训练，采用每3次更新判别网络后更新1次生成网络的步骤训练。训练完成的网络在使用时，判别网络和随机噪声发生器都被移除。
增强后的图像进入分割模型实现病灶的图像语义分割。图4所示，分割模型为3D全卷积网络(模型的输入影像、输出分割结果皆为3D数据)，采用4级Unet为主干结构，在此基础上增加了中间的卷积循环网络层(M级)用于实现模型在影像垂直轴方向上各层横断面数据间建立关联(区别于影像的矢状轴和冠状轴方向的数据分层)，和左右两部分的各个层级之间存在密集连接(增加数据前后高密度连接)。全卷积网络总体分为压缩(左)和解压缩(右)两部分，各分为4个等级的处理。压缩部分每个等级包括降采样、2层卷积连接+激活函数层，图像数据每经过一级，尺寸减半，通道数倍增，第一级E1输出为24通道，之后为48,96,192。解压缩部分每个等级包括连接、升采样、2层卷积连接+激活函数层，图像数据每经过一级，尺寸倍增，输出通道数减半，D4～D1分别为96，48，24，3。
分割模型通过由CT影像和对应的分割标记组成的成对样本进行训练得到。一般训练用数据量不少于50对样本，分割标记由医学专家人工绘制。一个CT影像大小为D×512×512，D为在人体轴向上的切片数量，一般不定。在模型的训练过程中，在随机选取的CT影像样本中在随机位置采样得到30×256×256的切块，在标记数据中在同样位置获得相同大小的切块。将影像切块输入模型，将其输出和标记切块对比，计算差异，然后将这种差异通过“反向传播”算法获取模型参数的调整值，更新模型。整个过程重复多次，一般进行至少40000次循环以上。
Claims (10)
1.一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤一：采集向患者引入对比剂前的CT拍摄影像，定义为CT(A)，采集向患者引入对比剂后的CT拍摄影像，定义为CT(B)，将采集到的多组CT(A)和CT(B)建立CT序列数据；
步骤二：采用宽度为3像素的高斯核卷积对CT序列数据中的CT拍摄影像进行预处理，处理过程先进行滤波去除噪声，然后进行动态平衡处理，将处理后的CT(A)和CT(B)的样本通过图像增强处理模型处理得到单一的增强后CT影像的图像；
步骤三：将增强后的图像进入分割模型实现病灶的图像语义分割。
2.根据权利要求1所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，模型为3D全卷积网络，所述3D全卷积网络采用4级Unet为主干结构。
3.根据权利要求2所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，主干结构的中部增加卷积循环网络层，以关联CT影像人体各横断面的数据。
4.根据权利要求2所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，所述3D全卷积网络包括为压缩部分和解压缩部分，压缩部分和解压缩部分各自包括4个等级的处理。
5.根据权利要求4所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，主干结构的左右两部分的各个层级之间存在密集连接。
6.根据权利要求4或5所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，压缩部分每个等级包括降采样、2层卷积连接和激活函数层，图像数据每经过一个等级，尺寸减半，通道数倍增。
7.根据权利要求4或5所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，解压缩部分每个等级包括连接、升采样、2层卷积连接和激活函数层，图像数据每经过一个等级，尺寸倍增，输出通道数减半。
8.根据权利要求1所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，所述图像增强处理模型包括双条件输入的对抗生成性网络(conditional generative adverserialnetwork)，CT(A)和CT(B)分别作为两个依赖条件输入所述对抗生成性忘了，分别经过两个独立的初级模块后，进入同一个融合模块，再经过融合模块网络，得到增强后的图像。
9.根据权利要求8所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，两个独立的初级模块和联合模块各采用4层的卷积神经网络模块，融合模块网络采用步长为2的降采样加通道方向的连接。
10.根据权利要求8所述的一种肝脏对比剂数字减影造影方法，其特征在于，所述增强模型由对抗生成网络(GAN)进行训练，在训练时通过随机噪声发生器向生成网络输入随机信号，判别网络为一个19层的ResNet，通过梯度下降算法训练，采用每3次更新判别网络后更新1次生成网络的步骤训练。
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