基于對稱相似度的MRI圖像檢測

李珍珍，張偌雅

（河南大學計算機與信息工程學院，開封 475000）

基于對稱相似度的MRI圖像檢測

李珍珍，張偌雅

（河南大學計算機與信息工程學院，開封 475000）

在自然界中廣泛存在對稱性和相似性，人體的很多器官是近似對稱的。如果發現某個器官近似不對稱，很可能是病變所引起的，而對稱性和相似性的判斷則依賴于人的主觀行為。對稱相似度檢測是一種快速地計算對稱相似性的方法來輔助診斷腦部疾病，能夠提高醫生的診斷準確性。

0 引言

人體的一些器官是具有對稱性，如果發生病變會造成灰度突變和對稱程度減小，因此通過量化這些對稱性可以區分健康和非健康的器官。人的腦部就是近似對稱的，在發生病變的過程中從腦解剖結構發現，體積和形狀發生變化的同時紋理也會改變。因此通過判斷對稱性和相似性可區分病變和正常。為了度量對稱相似性的差異大小，需要一種度量方法計算出這種差異程度。

在臨床醫療影像技術中，核磁共振檢查磁共振成像（MRI）與已有的成像技術不同的是相對于其他醫療成像技術所提供的信息量大。MRI在疾病的診斷中具有潛在的優越性，是診斷腦內血腫、腦腫瘤、顱內動脈瘤等顱腦常見疾病的重要依據。理論上，應把患者當前的MRI片與患者健康時的做比較，但是一般情況下患者健康時不會拍MRI片，所以實際上，醫生通過判斷左右半腦對稱性和相似性得出診斷結論。由于受到放射科醫生專業知識和經驗的影響，醫生的診斷過程是帶有主觀性。醫生診斷時也可能會遺漏細微的病變，而計算機可以提供準確可靠、客觀的診斷數據。通過計算和分析腦部MRI圖像的對稱性和相似性，可以有效地幫助醫生快速地發現病變以及病變程度。

1 MRI圖像預處理

在MRI影像的成像過程中，由于病人不能保證絕對靜止，也不能保證與設備的軸線平行，這將導致MRI圖像傾斜。同時設備的老化和磨損將導致圖像中含有噪聲，因此需要進行預處理，MRI圖像預處理過程主要包括：邊緣檢測、傾斜校正和尺寸歸一化。

1.1 邊緣檢測

Canny是一個多階段優化的算子，具有濾波、圖像增強和邊緣檢測的功能。其實質是首先使用一個合適的高斯濾波器對圖像作平滑處理，然后以帶方向的一階微分算子計算梯度的幅度值大小和方向，其次對得到的梯度的幅度值進行非極大值抑制處理，保留局部梯度極大值和在該點處梯度最大的像素點，細化幅值圖像中的屋脊帶[1]。最后運用雙閾值算法檢測圖像，連接邊緣，從而獲得圖像的邊緣。其中閾值檢測中的閾值選取尤為重要，高閾值選取過大將會導致丟失圖像邊緣，而選取過低將會出現偽邊緣[2]。低閾值設置過大將會導致漏檢圖像邊緣突變較小的邊緣，因此閾值的大小直接決定了圖像邊緣提取的效果。根據經驗一般高閾值會設置為0.40，而低閾值選取0.05。

1.2 傾斜校正

在MRI成像過程中，由于相關設備不穩定、患者隨意運動或情緒緊張，使生成的腦部圖像中往往會發生十分明顯的傾斜現象，這會影響圖像分析、圖像配準和圖像分割的效果，最壞的情況是造成醫生作出錯誤的診斷結果。因此，傾斜校正是非常重要的一部分。

Radon變換是1917年由奧地利科學家Radon提出，該方法成功地實現了由函數在平面內所有直線上的積分值來確定該函數，成為積分幾何學的奠基石，并且為圖像重構提供了統一的數學基礎[3]。Radon變換的思想是利用投影積分，沿著某條特定直線作積分，然后將得到的積分值投影到要變換的平面上，該積分結果稱為Radon曲線。Radon曲線是由某條特定直線與圖像坐標系原點的距離和傾斜角來確定，圖像沿θ方向的Radon曲線表示為[4]：

其中，g(d ,θ)為Radon曲線，f(x ,y)為原始圖像。

1.3 尺寸歸一化

尺寸大小不同的醫學圖像進行處理會影響檢測的結果，因此需要對圖像的大小進行歸一化，消除尺度效應。一般歸一化方法包括縮放和裁剪，采用縮放的方法會丟失較多的圖像灰度信息。采用裁剪的方法，既可以去掉多余部分，又保持相同組織的灰度信息一致性。所使用的所有圖像的尺寸大小均歸一化為742×642×3。

選取一幀傾斜的腦部MRI圖像三腦室下部層面對算法進行試驗。在MATLAB 2016a平臺進行實驗，計算機的配置為主頻3.30GHz的Intel四核CPU、4GB RAM。圖 1（a）～（d）分別為原圖、邊緣檢測結果、加粗輪廓以及校正后圖像。

圖1 MRI圖像預處理過程

2 對稱相似度檢測

對稱相似度檢測是指分別提取圖像左右腦局部的一些特征計算出其對稱度和相似度，所以要先劃分出左右腦的界限，為了使左右兩邊的對稱性最大化，要準確的找到一條中軸線劃分左右大腦。根據大腦的中軸線，在每幅腦MRI圖像上將這些組織結構劃分為左右兩部分，用左腦鏡像生成右腦（鏡像生成的右腦與右腦近似對稱）并組合成一個完整的腦部。從一組MRI圖像中選取主要的一張作為算法的輸入，輸出是一個多指標融合的標量。

設x表示一個向量，而以f（x）為左腦圖像坐標x的灰度值，g（x）為右腦圖像坐標x的灰度值，則圖像的對稱度定義為：

該對稱性定義等價于最大化重疊體積，而且考慮了圖像的灰度信息[5]。灰度直方圖可以體現圖像中各灰度級的分布情況，得到相關的均值，方差和熵等特征[6]。灰度特征和直方圖特征具有較強的代表性，但是這些特征難以完整表達圖像的空間與特征信息。共生矩陣方法和相關函數法能夠很好反映圖像中灰度的空間相關特性[7]。計算相似度定義為：

其中：l(x ,y)表示圖像的亮度比較函數，c(x ,y)表示圖像的對比度比較函數，g(x ,y)表示圖像的紋理比較函數[8]，φ(m ,n)表示在灰度共生矩陣的基礎上再提取的相關函數，x，y分別表示左腦鏡像圖像和右腦圖像，μx、μy分別表示 x和 y的灰度均值，σx、σy分別表示x和y的灰度方差，p(i,j)為在給定d，θ參數下的共生矩陣的元素已歸一化的頻率，α、β、γ均大于零，C1、C2、C3是為了避免分母出現零的情況。求出多個指標融合的最終結果。

P=s( )

f,g ×ρ(f,g)這就構成了一個多指標融合的評價結果，可以來表征整幅圖像的對稱相似度。

3 數據實驗

使用MATLAB軟件進行算法計算和仿真。計算得到的值是介于0和1之間的數，根據這個值的大小可以得出初步的診斷結果。通過表1的對比說明對稱相似度越低，腦部發生病變的概率越大；對稱相似度越高，則說明兩側對稱性很好，腦部發生病變的概率越小。

表1 病變與非病變對比

直接將臨床醫學的腦部MRI圖像數據作為輸入數據，整體劃分左右半腦來界定作為計算不對稱度的計算區域范圍。這樣不僅減少醫生手動操作選擇的誤差，也有助于提高自動化程度。經計算分析給出參考診斷結果，經大量試驗，對病例圖片的檢測結果取得醫生的滿意，因此以對稱相似度為依據的腦部病變診斷可以為醫生提供有價值的參考意見，可以輔助醫生更高效地診斷。

圖2

4 結語

檢測MRI圖像是否有病變的過程主要分為兩部分，第一部分圖像預處理主要包括邊緣檢測、傾斜校正和尺寸歸一化；第二部分是對稱相似度檢測，量化人體左右腦中對稱相似性，對早期病變過程中的不同階段的檢測具有較高的參考價值，快速輔助醫生診斷。未來的研究將會有針對性地檢測為具體某種腦部疾病，例如阿爾茲海默病、神經退行性疾病、帕金森氏病等疾病。

[1]王傳正.基于Canny與模糊算法的圖像邊緣提取技術研究[D].上海師范大學，2016.

[2]萬力，易昂，傅明.一種基于Canny算法的邊緣提取改善方法[J].計算機技術與自動化，2003：24-26.

[3]安志勇，趙珊，王曉華，周利華．基于多尺度Radon變換的圖像檢索[J].光子學報，2007：1176-1180．

[4]仇偉濤．復雜文本圖像傾斜校正算法研究[D].河南大學，2016．

[5]周益琰，丁廣太，宋安平，張武．一種在醫學圖像中挖掘非對稱區域的方法[J].計算機應用，2007（3）：693-695.

[6]Pragati Kapoor，S.V.A V.Prasad，Seema Patni．Image Segmentation and Asymmetry Analysis of Breast Thermograms for Tumor Detection[J]．International Journal of Computer Applications，2012：40-45．

[7]楊杰，黃朝兵．數字圖像處理及MATLAB實現（第2版）[M]．電子工業出版社，2013：247-261．

[8]Aswin.R.B1，J.Abdul Jaleel2，Sibi Salim.Implementation of ANN Classifier using MATLAB for Skin Cancer Detection[J]．International Journal of Computer Science and Mobile Computing，2013：87-94．

李珍珍（1996-），女，河南漯河人，碩士研究生，研究方向為數字圖像處理

張偌雅（1993-），女，河南信陽人，碩士研究生，研究方向為數字圖像處理

2017-08-11

2017-10-10

Symmetry and Similarity Detection;MRI Image;Disease Diagnosis

MRI Image Detection Based on Symmetry and Similarity

LI Zhen-zhen，ZHANG Ruo-ya

（College of Computer and Information Engineering，Henan University，Kaifeng 47500）

Symmetry and similarity are widely existed in nature,many organs of the human body are also symmetrical and similar.If an organ is found to be approximately asymmetrical,it is likely to be caused by lesions.However,the judgment of symmetry and similarity depends on human subjective behavior.Symmetrical similarity detection is a fast method for computing symmetry and similarity to assist in the diagnosis of brain diseases.At the same time,it can improve the doctor's diagnostic accuracy.

對稱相似度檢測；MRI圖像；疾病診斷

1007-1423（2017）29-0061-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.29.015