关于医学图像处理中钙化积分的计算
2016-04-12 17:39 采药的蜗牛 阅读(15003) 评论(1) 编辑 收藏 举报前言
最近在做一个医学图像处理的项目，项目的内容就是在拉直的血管上面找到钙化的部分，并且计算出钙化积分。
效果图如下所示：
第一章 医学背景知识介绍
1.1 冠脉动脉钙化以及钙化积分定义
冠状动脉钙化（CAC）的定性检测根据病变大小超过某一面积或体积阈值、密度超过规定的CT值阈值即可区分冠状动脉斑块内的病变是否为钙化。冠状动脉钙化积分（CACS）中传统的积分法AS定义面积阈值为1 mm2、CT值阈值为130 Hu。Detrano等使用8.16mm3的体积作为钙化灶大小的阈值。质量积分[10]定义面积阈值为连续的3个像素、CT值阈值为130 Hu。Nelson等[11]所使用的面积阈值为4个紧邻的像素，CT值阈值为130 Hu。另有研究者认为[12]不应使用某一固定的CT值作为病灶的密度阈值，因为同一密度的物体在不同CT机上的CT值可能有差异，故推荐使用一个固定的含钙浓度值（100 mg/cc）作为阈值。然而Glodny等[13]却尝试在CCTA图像中将冠状动脉上CT值大于600 Hu的像素分离出来作为钙化灶来研究，这种方法虽有偏颇，会明显低估钙化斑块负荷，但其结果却和常规CACS有高度线性相关性，甚至认为该方法可用于替代常规CACS以避免CACS扫描导致的电离辐射，这一观点尚待进一步的考证。
Agatston等[2]首次使用了CACS对冠状动脉钙化斑块进行了定量分析，称之为Agatston 积分（Agatston Score, AS），
AS= Σ （CT值 × 面积 × 权重系数）。
CT值越高，权重系数越大，具体如下：130～199 Hu为1，200～299 HU为2，300～399 Hu为3，等于或大于400 Hu为4。
1998年Callister等[14]报道了CAC的容积积分（Volume Score，VS）的定量分析。VS等于所有钙化斑块的容积之和。VS积分法所计算的是钙化的体积，而与钙化灶的密度变化没有对应关系。
2005年Nelson等[11]使用了质量积分（Mass Score，MS）进行CAC的定量测量。MS的检测相对复杂，该方法须使用羟磷灰石钙校准体模，此体模由数个含钙浓度不同的模块组成，且浓度已知。体模与受检者须同时进行扫描。通过测量各个模块的CT值便可确定CT值与含钙浓度的计算关系，即：
测出各个模块的CT值，可计算出斜率和截距。然后测量冠状动脉钙化斑块的CT值，根据上述关系计算出钙化斑块的含钙浓度，即：
最后通过软件计算出冠状动脉全部钙化斑块的质量积分，即：
AS是较客观的CAC量化分析方法，早己受到了影像界的认可，临床应用广泛，一直是传统的钙化斑块定量分析参数，但此方法的重复性不高，使病人间的对照及随访观察结果可信度下降。VS的重复性与AS相比有所改善，可用于高危人群随访及冠心病人治疗后复查。VS主要缺点是由于受部分容积效应的影响，另一方面VS没有考虑钙化斑块的CT值，而CT值的高低可能代表了斑块的演变阶段，因此可能存在一定的片面性，而且此方法的重复性仍有不足。由于每位患者的含钙浓度均是在体模校准的基础上获得，不受设备、扫描协议或患者个体差异的影响，其结果具有可比性，因而MS有良好的可重复性和准确性。在扫描协议标准化后，多中心的体模研究[8]使用不同生产厂商的CT机、不同机型的CT机进行CACS测量，结果为AS、VS与MS的变异系数分别为7.9%、4.0%、2.8%， MS具有最高的重复性和准确性，这与绝大部分研究结果一致。MS是国际心脏CT标准化协会物理工作组（the Physics Task Group ofthe International Consortium on Standardization in Cardiac CT）推荐的钙化定量分析方法[12]。
1.2窗宽、窗位、CT值
人体组织CT值的范围为-1000到+1000共2000个分度，人眼不能分辨这样微小灰度的差别，仅能分辨16个灰阶。为了提高组织结构细节的显示， 能分辨CT值差别小的两种组织，操作人员可以根据诊断需要调节图像的对比度和亮度，这种调节技术称为窗技术-窗宽、窗位的选择。
窗宽是指显示图像时所选用的CT值范围，在此范围内的组织结构按其密度高低从白到黑分为16个等级（灰阶）。如窗宽为160Hu，则可分辨的CT值为160/16=10Hu，即两种组织CT值的差别在10Hu以上者即可分辨出来。 由此可见窗宽的宽窄直接影响图像的对比度；窄窗宽显示的CT值范围小，每级灰阶代表的CT值幅度小，因而对比度强，可分辨密度较接近的组织或结构，如检查脑组织宜选用窄的窗宽；反之，窗宽加宽则每级灰阶代表的
CT值幅度增大，对比度差，适于分辨密度差别大的结构如肺、骨质。窗位是指窗宽上、下限CT值的平均数。因为不同组织的CT值不同，欲观察其细微结构最好选择该组织的CT值为中心进行扫描,这个中心即为窗位。窗位的高低影响图像的亮度：窗位低图像亮度高呈白色；窗位高图像亮度低呈黑色，但在实际操作中尚须兼顾其它结
构选用适当的窗位。总之，如要获得较清晰且能满足诊断要求的CT图像，必须选用合适的窗宽、窗位，否则
图像不清楚，还往往难以达到诊断要求，降低了CT扫描的诊断效能。
正常人体组织的CT值：
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类别
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CT值(HU)
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水
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0±10
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脑脊液
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3-8
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血浆
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3-14
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水肿
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7-17
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脑白质
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25-32
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脑灰质
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30-40
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血液
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13-32
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血块
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64-84
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肝脏
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50-70
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脾脏
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50-65
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胰腺
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45-55
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肾脏
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40-50
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肌肉
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40-80
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胆囊
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10-30
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脂肪
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-20～-80
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钙化
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80-300
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空气-200HU以上
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骨骼+400以上
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窗宽，窗位，CT值之间的数量关系：通俗的说：窗位是窗宽的中位数数值，窗宽是范围，比如窗宽250，窗位50，CT值范围是-75~175HU，CT值的范围的中位数必须是50，而范围则是250。换算成公式的话如下：
/*****************************************************/ /* @function name:vtk2ipl @function：vtk格式图片转化到opencv格式 @parameters srcDataVtk,sliceOrder:输入，srcDataVtk是vtkImageData格式体数据，sliceOrder是要抽取的体数据的slice编号 dstDataMat :输出,dstDataMat 是opencv格式图像 @result: @Notes: */ /*****************************************************/ void calScore::vtk2ipl(vtkImageData *srcDataVtk,Mat &dstDataMat,int sliceOrder) { vtkImageShiftScale* shiftScale = vtkImageShiftScale::New(); shiftScale->SetInput(srcDataVtk); shiftScale->SetShift(-(800 - 0.5*1680));//800level,1680windows 这里 shiftScale->SetScale(255.0/1680); shiftScale->SetOutputScalarTypeToUnsignedChar(); shiftScale->ClampOverflowOn(); shiftScale->Update(); if (c_mode_XYZ =="XZ")//xz平面 { cv::Mat image(dims[0], dims[2], CV_8UC1); for (int i=0; i<dims[0]; ++i) { for (int j=0; j<dims[2]; ++j) { image.at<unsigned char>(cv::Point(j,i)) = *static_cast<unsigned char*>(shiftScale->GetOutput()->GetScalarPointer(i,sliceOrder,j)); } } imwrite("D:\\cvimg.bmp",image); image.copyTo(dstDataMat); } if (c_mode_XYZ =="YZ")//yz平面 { cv::Mat image(dims[1], dims[2], CV_8UC1); for (int i=0; i<dims[1]; ++i) { for (int j=0; j<dims[2]; ++j) { image.at<unsigned char>(cv::Point(j,i)) = *static_cast<unsigned char*>(shiftScale->GetOutput()->GetScalarPointer(sliceOrder,i,j)); } } imwrite("D:\\cvimg.bmp",image); image.copyTo(dstDataMat); } if (c_mode_XYZ =="XY")//xy平面 { cv::Mat image(dims[0], dims[1], CV_8UC1); for (int i=0; i<dims[0]; ++i) { for (int j=0; j<dims[1]; ++j) { image.at<unsigned char>(cv::Point(j,i)) = *static_cast<unsigned char*>(shiftScale->GetOutput()->GetScalarPointer(i,j,sliceOrder)); } } imwrite("D:\\cvimg.bmp",image); image.copyTo(dstDataMat); } //free shiftScale->Delete(); }
3.2 OpenCV to VTK
1 /*****************************************************/ 2 /* 3 @function name:ipl2vtk 4 @function：opencv格式图片转化到vtk格式 5 @parameters 6 _src:输入，-src 是OpenCV数据 7 _dest :输出,_dest 是vtk格式图像 8 @result: 9 @Notes: 10 */ 11 /*****************************************************/ 12 void calScore::ipl2vtk(IplImage* _src, vtkImageData* _dest) 13 { 14 vtkImageImport *importer = vtkImageImport::New(); 15 if ( _dest ) 16 { 17 importer->SetOutput( _dest ); 18 } 19 importer->SetDataSpacing( 1, 1, 1 ); 20 importer->SetDataOrigin( 0, 0, 0 ); 21 importer->SetWholeExtent( 0, _src->width-1, 0, _src->height-1, 0, _src->nChannels-1 ); 22 importer->SetDataExtentToWholeExtent(); 23 importer->SetDataScalarTypeToUnsignedChar(); 24 importer->SetNumberOfScalarComponents( _src->nChannels ); 25 importer->SetImportVoidPointer( _src->imageData ); 26 importer->Update(); 27 28 //free 29 importer->Delete(); 30 31 }
3.3 抽取slice
/*****************************************************/ /* @function name:extractSlice @function：抽取slice @parameters _srcvtk,sliceOrder:输入，_srcvtk是vtkImageData格式体数据，sliceOrder是要抽取的体数据的slice编号 @result:返回抽取的slice数据，数据格式是vtkImageData @Notes: */ /*****************************************************/ vtkImageData *calScore::extractSlice(vtkImageData *_srcvtk,int sliceOrder) { _srcvtk = vtkImageData::New(); _srcvtk->SetDimensions(imageData->GetDimensions()); _srcvtk->SetScalarTypeToDouble(); _srcvtk->SetNumberOfScalarComponents(4); _srcvtk->AllocateScalars(); _srcvtk->DeepCopy(imageData); _srcvtk->Update(); vtkExtractVOI*extractVOI = vtkExtractVOI::New(); //extractVOI->SetInput(_srcvtk); extractVOI->SetInput(imageData); if (c_mode_XYZ =="XZ")//xz平面 { extractVOI->SetVOI(0,dims[0],sliceOrder,sliceOrder,0,dims[2]); } if (c_mode_XYZ =="YZ")//yz平面 { extractVOI->SetVOI(sliceOrder,sliceOrder,0,dims[1],0,dims[2]); } if (c_mode_XYZ =="XY")//xy平面 { extractVOI->SetVOI(0,dims[0],0,dims[1],sliceOrder,sliceOrder); } extractVOI->Update(); //vtkImageData *imgData2D = vtkImageData::New(); //imgData2D->DeepCopy(extractVOI->GetOutput()); //return imgData2D; return extractVOI->GetOutput(); }
