基于灰度密度分布特征的肺結(jié)節(jié)良惡性分類(lèi)

NGUYEN XUAN HIEN

摘 要：CT 圖像中肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別是肺癌計(jì)算機(jī)輔助診斷研究中的關(guān)鍵。為了提高計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中肺結(jié)節(jié)良惡性診斷準(zhǔn)確性，提出一種基于密度分布特征的肺結(jié)節(jié)良/惡性判斷方法。首先，從肺部腫瘤圖像中隨機(jī)提取圖像小單元集并計(jì)算其自相關(guān)矩陣，然后通過(guò)K-means算法對(duì)該矩陣實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)。特征提取時(shí)遍歷計(jì)算肺結(jié)節(jié)圖像每一像素的灰度密度分布等級(jí)，并統(tǒng)計(jì)、歸一化得到10維特征向量，最后通過(guò)卷積方法對(duì)特征進(jìn)行優(yōu)化。同時(shí)，利用隨機(jī)森林分類(lèi)器進(jìn)行模型訓(xùn)練，進(jìn)而判斷肺結(jié)節(jié)良/惡性水平，提出算法的驗(yàn)證數(shù)據(jù)為L(zhǎng)IDC-IDRI。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，最大AUC可達(dá)0.955 8。對(duì)比分析，該特征表達(dá)方法具有更優(yōu)分類(lèi)效果和更高魯棒性。

關(guān)鍵詞：圖像單元集；LIDC-IDRI；良惡性分類(lèi)；密度分布特征；K均值

DOI：10. 11907/rjdk. 182442

中圖分類(lèi)號(hào)：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2019）005-0181-06

Abstract： The discrimination of benign and malignant pulmonary nodules in CT image is the key of computer-aided diagnosis （CAD） for lung cancer. In order to improve the accuracy of benign/malignant diagnosis of pulmonary nodules in the CADs， this paper proposed a gray density distribution feature extraction algorithm based on image small cell set. First we collected the cells from lung nodule images and calculated the correlation matrix of cell set used Euclid distance. Then， we used the K-means clustering methods to classify the current image blocks and generated the labels of cell set. After that， we scan the nodule image， calculated the distribution density level for each pixel， and then generated the feature vector by statistic and normalization. Finally， we used the Gaussian kernel to optimization this vector and extracted the gray scale density distribution feature of the lung nodule image. The vector set is combined with the well-known classifier of Random Forest for training and testing. We evaluated the classification framework in LIDC-IDRI dataset， the best AUC of ROC reached 0.9558. The proposed method outperforms the most recent techniques， and the experimental results show great robustness of the proposed method for different lung CT image datasets.

Key Words： image cells； LIDC-IDRI； benign and malignant classification； density distribution feature； K-means

0 引言

目前肺癌已經(jīng)成為致命率最高的癌癥，早期發(fā)現(xiàn)和及時(shí)治療有助于提高病患者生存率。斷層掃描技術(shù)（Computed Tomography，CT）迅速發(fā)展，成為有效的肺癌檢驗(yàn)方法。肺部CT圖像可以理解為單通道高位圖像，其單位為HU值（Hounsfield Unit，HU）。通過(guò)觀察胸腔掃描的CT圖像，結(jié)合臨床癥狀可以發(fā)現(xiàn)疑似癌癥區(qū)域及其危險(xiǎn)程度（良/惡性）。胸腔CT掃描越來(lái)越普遍，帶給醫(yī)生巨大的閱片壓力，閱片過(guò)程中主要憑借相關(guān)知識(shí)與個(gè)人工作經(jīng)驗(yàn)，難免存在漏診或誤判病灶區(qū)域危險(xiǎn)程度等情況，不利于診斷和治療。使用計(jì)算機(jī)技術(shù)處理肺部CT圖像模型有助于提高閱片效率與精準(zhǔn)度，并迅速成為熱門(mén)研究方向。肺部CT圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中主要包含肺結(jié)節(jié)檢測(cè)、分割、分類(lèi)等研究項(xiàng)目[1-3]。其中，系統(tǒng)性能主要體現(xiàn)在檢測(cè)早期肺結(jié)節(jié)以及危險(xiǎn)程度正確分類(lèi)的能力。

肺部CT圖像處理模型主要使用開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)證明模型的性能及其魯棒性。常見(jiàn)的肺部CT圖像數(shù)據(jù)庫(kù)為L(zhǎng)IDC-IDRI、NLST、NELSON等[4-6]。其中，LIDC-IDRI為最大的開(kāi)源肺部CT數(shù)據(jù)庫(kù)，包含大量肺結(jié)節(jié)樣本及其標(biāo)簽。因此，LIDC-IDRI數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)常被用來(lái)驗(yàn)證研究者的肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)模型，包括圖像特征提取、分類(lèi)器優(yōu)化模型。

肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)旨在給醫(yī)生提供科學(xué)、可靠的輔助分類(lèi)結(jié)果，使診斷過(guò)程更加精準(zhǔn)，并且有效減少醫(yī)生的閱片工作量。分類(lèi)過(guò)程中需先計(jì)算圖像特征，然后結(jié)合分類(lèi)器對(duì)樣本集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。常見(jiàn)的分類(lèi)器主要包含KNN、ANN、SVM、Random Forest、Adaboost、模糊C均值等[7-12]。常用于肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)的圖像特征為幾何特征、紋理特征、灰度密度分布特征等[10，13-14]。郭薇等[15]使用FCM方法針對(duì)130 組結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)得到肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別的敏感性、假陽(yáng)率分別達(dá)到87.58% 和9.52%； Dhara[13]根據(jù)肺結(jié)節(jié)的2D/3D幾何和Harralick紋理特征將LIDC-IDRI數(shù)據(jù)樣本集分為良性與惡性兩類(lèi)，其最優(yōu)AUC（Area Under Curve）值達(dá)到了0.9505；Jiang[16]利用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)LIDC-IDRI實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)良惡性分類(lèi)，最佳AUC of ROC為0.913；Maldonado[17]提出一種肺結(jié)節(jié)圖像密度分布計(jì)算方法用于肺結(jié)節(jié)分類(lèi)，該特征描述肺結(jié)節(jié)的灰度值分布情況，非常有借鑒意義。同樣使用基于圖像單元集的灰度密度分布特征提取方法，Le等[10]對(duì)LIDC-IDRI具有臨床標(biāo)簽的樣本與合作意愿數(shù)據(jù)庫(kù)（ZSDB）實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)，并取得良好的分類(lèi)效果。然而，搜集圖像單元時(shí)由于其本身灰度分布存在較大不確定性，導(dǎo)致特征的表征精度欠佳，因而影響其分類(lèi)性能。

為提高肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)性能，本文提出一種基于圖像單元集的灰度密度分布特征計(jì)算方法。計(jì)算過(guò)程中，從樣本集獲取若干尺寸一致的小單元，并計(jì)算其自相關(guān)矩陣，通過(guò)K-means算法對(duì)該矩陣實(shí)現(xiàn)無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽集。遍歷肺結(jié)節(jié)圖像計(jì)算每一像素的灰度密度分布等級(jí)，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與歸一化，得到密度分布特征。最后，使用高斯卷積對(duì)特征進(jìn)行優(yōu)化，生成灰度密度分布特征，并結(jié)合隨機(jī)森林分類(lèi)器對(duì)數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)良惡性分類(lèi)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)庫(kù)驗(yàn)證

LIDC-IDRI（The Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative，LIDC-IDRI）為目前最大的肺CT開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)之一，同時(shí)也是肺CT圖像處理算法驗(yàn)證數(shù)據(jù)最佳選擇之一。該數(shù)據(jù)庫(kù)包含3 000多個(gè)肺結(jié)節(jié)，然而樣本存在過(guò)大與鈣化的肺結(jié)節(jié)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和篩選，本文使用LIDC-IDRI的885個(gè)肺結(jié)節(jié)作為算法驗(yàn)證數(shù)據(jù)。研究對(duì)象數(shù)據(jù)中，像素間距及片間距分布分別為0.5～0.8mm與0.6～5.0mm，長(zhǎng)徑范圍為[3.0mm，15.0mm]。LIDC-IDRI肺CT圖像和肺結(jié)節(jié)樣本如圖1所示，其中左邊是肺CT圖像，右邊是肺結(jié)節(jié)圖像，第1-5行分別為rank1-5的樣本圖像。

LIDC-IDRI肺結(jié)節(jié)由多名醫(yī)生進(jìn)行標(biāo)注和分類(lèi)，其中包括肺結(jié)節(jié)在CT圖像中的邊緣坐標(biāo)及其相關(guān)先驗(yàn)信息。LIDC-IDRI肺結(jié)節(jié)的標(biāo)注信息包含9種與良惡性判斷相關(guān)因素，如顯著性、鈣化、球度、毛刺度、紋理、惡性程度等。其中最重要的參數(shù)是惡性程度，該因素共包含5個(gè)檔次，分別為rank 1-5。本文算法驗(yàn)證數(shù)據(jù)的樣本數(shù)量從rank 1-5分別為130/250/150/245/110。其中rank 1、rank 2的樣本為良性肺結(jié)節(jié)，rank 4、rank 5的樣本為惡性類(lèi)樣本，而rank 3為不確定類(lèi)別樣本。本文驗(yàn)證提出特征對(duì)肺結(jié)節(jié)分類(lèi)性能的同時(shí)，分析LIDC-IDRI rank3樣本的分類(lèi)傾向。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類(lèi)似于Han[…]的樣本規(guī)劃方案，對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)分別做3個(gè)實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)一：（rank1+rank2）為良性結(jié)節(jié)，（rank4+rank5）為惡性結(jié)節(jié)，忽略rank3的樣本。

實(shí)驗(yàn)二：（rank1+rank2+rank3）為良性結(jié)節(jié)，（rank4+rank5）為惡性結(jié)節(jié)。

實(shí)驗(yàn)三：（rank1+rank2）為良性結(jié)節(jié)，（rank3+rank4+rank5）為惡性結(jié)節(jié)。

實(shí)驗(yàn)具體樣本分配如表1所示。

1.2 基于圖像單元集的灰度密度分布特征提取

肺部CT影像中，可疑區(qū)域的灰度級(jí)分布影響到肺結(jié)節(jié)定位和分類(lèi)。因此，灰度密度分布是肺結(jié)節(jié)圖像危險(xiǎn)程度重要判斷指標(biāo)之一。圖像灰度密度分布指的是圖像中像素值與周?chē)徑c(diǎn)之間的關(guān)系，表征圖像任意局部區(qū)域灰度值出現(xiàn)的強(qiáng)度及其幅度。圖像中密集出現(xiàn)高灰度值的區(qū)域?yàn)楦呙芏葏^(qū)域，而高灰度值像素較稀疏的則為低密度區(qū)域。

1.2.1 圖像單元集聚類(lèi)

灰度密度分布特征提取過(guò)程中首先需建立一個(gè)足夠大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，即圖像單元集[Λ{h（x，y）}]。該單元集為提取特征時(shí)的參照對(duì)象，并決定肺結(jié)節(jié)灰度密度分布特征的表征精度。這些圖像單元是從肺結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)集中獲得的，而且尺寸需根據(jù)目標(biāo)提取特征圖像大小而變化，如5×5、7×7、9×9等。如果單元尺寸太小，處理之后更接近于點(diǎn)處理的結(jié)果從而會(huì)引入噪聲，太大則對(duì)較小的肺結(jié)節(jié)帶來(lái)較大誤差。構(gòu)建圖像單元集時(shí)需滿足以下條件：①遍歷肺結(jié)節(jié)圖像，隨機(jī)挑選出若干一致尺寸的單元，單元中所有像素均為非背景；②為提高提取過(guò)程的運(yùn)行效率，單元之間不能存在絕對(duì)重復(fù)；③各單元的灰度均值需覆蓋整個(gè)可能出現(xiàn)肺結(jié)節(jié)的灰度段而且其數(shù)量要平衡。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文展示了驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)性能的實(shí)驗(yàn)效果及其分析結(jié)果。分類(lèi)模型實(shí)驗(yàn)配置具體如下：分類(lèi)器使用機(jī)森林模型（Random Forest，RF）；訓(xùn)練和測(cè)試樣本比例為70%：30%；模型性能評(píng)價(jià)時(shí)，對(duì)LIDC-IDRI計(jì)算訓(xùn)練性能的平均識(shí)別率、敏感度、特異性以及ROC；每一個(gè)子集分別做100次實(shí)驗(yàn)并計(jì)算平均性能評(píng)價(jià)參數(shù)值。

實(shí)驗(yàn)平臺(tái)配置：編程語(yǔ)言為Python 3.0-Windows 10；硬件信息為Processor Intel（R） Core（TM） i7-7700HQ 2.80Ghz （8CPUs）；GPU Geforce 1050；RAM 8Gb。

2.1 圖像特征分析

LIDC-IDRI數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本及其特征向量如圖4所示，第1-5行分別為rank 1-5肺結(jié)節(jié)樣本及其特征向量。

LIDC-IDRI特征向量中，低等級(jí)密度排序從rank 1至rank 5穩(wěn)定遞減，而高等級(jí)密度比例則遞增。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，LIDC-IDRI肺結(jié)節(jié)的灰度密度分布特征具有可靠的統(tǒng)計(jì)意義，各類(lèi)特征向量之間差異很明顯且穩(wěn)定，可以作為肺結(jié)節(jié)良惡性分類(lèi)依據(jù)。

特征向量集經(jīng)過(guò)上文提出的優(yōu)化方法后出現(xiàn)較明顯的分布差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，3個(gè)實(shí)驗(yàn)良惡性特征向量之間的p值均遠(yuǎn)小于0.02，由此證明經(jīng)優(yōu)化的特征向量集更平滑，而且兩種肺結(jié)節(jié)類(lèi)型特征變得更有區(qū)分性[21]。臨床應(yīng)用中，通過(guò)觀察肺結(jié)節(jié)的密度分布圖以及統(tǒng)計(jì)密度特征，可以更直觀地表達(dá)病灶結(jié)構(gòu)，有助于提高診斷效率以及分類(lèi)精度。

2.2 肺結(jié)節(jié)良/惡性分類(lèi)性能分析

LIDC-IDRI訓(xùn)練過(guò)程中，實(shí)驗(yàn)一、實(shí)驗(yàn)二和實(shí)驗(yàn)三測(cè)試均值精度分別為0.882 8、0.853 1、0.791 4。AUC指標(biāo)排序仍表明實(shí)驗(yàn)一>實(shí)驗(yàn)二>實(shí)驗(yàn)三。由此可見(jiàn)，rank3肺結(jié)節(jié)在不參與分類(lèi)的情況下分類(lèi)性能最優(yōu)，而當(dāng)rank3樣本被分配至惡性類(lèi)別時(shí)性能最差。因此可以得出結(jié)論：LIDC-IDRI中的rank3肺結(jié)節(jié)比較傾向于良性類(lèi)別。具體分類(lèi)性能評(píng)價(jià)參數(shù)統(tǒng)計(jì)如表2所示。

分類(lèi)模型的交叉檢驗(yàn)矩陣如圖5所示。從圖5可以看出，在避開(kāi)rank3樣本影響的情況下（實(shí)驗(yàn)一），良/惡性類(lèi)別分類(lèi)性能相對(duì)比較穩(wěn)定，真預(yù)測(cè)值分別為0.90和0.87。同時(shí)，由于rank3肺結(jié)節(jié)樣本干擾，實(shí)驗(yàn)二和實(shí)驗(yàn)三的類(lèi)別真預(yù)測(cè)值相對(duì)較低。

本文肺結(jié)節(jié)圖灰度密度分布特征對(duì)LIDC-IDRI肺結(jié)節(jié)良惡性分類(lèi)非常可行。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)目前同樣處理對(duì)象的技術(shù)，本文模型訓(xùn)練評(píng)價(jià)指標(biāo)都比較高。表3為本文分類(lèi)模型與目前現(xiàn)有分類(lèi)技術(shù)的分類(lèi)性能對(duì)比。

3 結(jié)語(yǔ)

本文闡述了肺CT圖像中肺結(jié)節(jié)基于圖像特征結(jié)合與分類(lèi)器的良惡性分類(lèi)問(wèn)題，提出一種基于圖像單元集的肺結(jié)節(jié)圖像灰度密度分布特征提取方法以及隨機(jī)森林分類(lèi)器樣本訓(xùn)練模型。該方法主要依賴圖像單元集搜集及其無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)過(guò)程。為了提高特征的表征精度，使用高斯卷積方法對(duì)10維密度特征進(jìn)行優(yōu)化，使其更具有樣本之間的區(qū)分能力。該密度分布特征描述肺結(jié)節(jié)圖像中像素與周?chē)徑c(diǎn)的灰度級(jí)分布統(tǒng)計(jì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與對(duì)比分析表明，基于密度分布的特征評(píng)估算法能有效對(duì)肺結(jié)節(jié)良惡性等級(jí)進(jìn)行分類(lèi)。由于使用LIDC-IDRI公開(kāi)數(shù)據(jù)集作為驗(yàn)證數(shù)據(jù)，所以還未能對(duì)中國(guó)肺癌病患者樣本進(jìn)行分析及分類(lèi)模型性能評(píng)價(jià)。未來(lái)將以中國(guó)肺癌CT圖像樣本為主要研究對(duì)象，進(jìn)一步提高分類(lèi)模型的魯棒性、實(shí)用性與通用性。

參考文獻(xiàn)：

[1] SUI X， MEINEL F G， SONG W， et al. Detection and size measurements of pulmonary nodules in ultra-low-dose CT with iterative reconstruction compared to low dose CT[J]. European Journal of Radiology， 2016， 85（3）： 564-570.

[2] TUNALI I， GUVENIS A. A fusion method for pulmonary nodule segmentation in chest CT image sets[C]. International Conference on Biomedical and Health Informatics （BHI）， 2016：180-183.

[3] KURUVILLA， JINSA， GUNAVATHI K. Lung cancer classification using neural networks for CT images[J]. Computer Methods and Programs in Biomedicine，2014，113（1）： 202-209.

[4] ARMATO， SAMUEL G. The lung image database consortium （LIDC） and image database resource initiative （IDRI）： a completed reference database of lung nodules on CT scans[J]. Medical Physics， 2011， 38（2）： 915-931.

[5] KRAMER， BARNETT S. Lung cancer screening with low-dose helical CT： results from the National Lung Screening Trial （NLST）[J]. Journal of Medical Screening， 2011， 18： 109-111.

[6] ZHAO Y R，XIE X Q. NELSON lung cancer screening study[J]. Cancer Imaging， 2011， 11（1A）： 79.

[7] FARAG，AMAL A. Feature descriptors for nodule type classification[C]. Proceedings of 2011 Computer Assisted Radiology and Surgery （CARS）， 2011：1-6.

[8] ZHU Y J. Feature selection and performance evaluation of support vector machine （SVM）-based classifier for differentiating benign and malignant pulmonary nodules by computed tomography[J]. Journal of Digital Imaging， 2010， 23（1）： 51-65.

[9] ABDUH Z， WAHED M A， KADAH Y M. Robust computer-aided detection of pulmonary nodules from chest computed tomography[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics， 2016， 6（3）： 693-699.

[10] LE， VANBANG. Automated classification of pulmonary nodules for lung adenocarcinomas risk evaluation： an effective CT analysis by clustering density distribution algorithm[J]. Journal of Medical Imaging and Health Informatics， 2017， 7（8）： 1753-1758.

[11] OCHS R A，GOLDIN J G，ABTIN F，et al. Automated classification of lung bronchovascular anatomy in CT using AdaBoost[J]. Medical Image Analysis， 2007， 11（3）： 315-324.

[12] 姜婷，襲肖明，岳厚光. 基于分布先驗(yàn)的半監(jiān)督 FCM 的肺結(jié)節(jié)分類(lèi)[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)，2017，12（5）： 729-734.

[13] DHARA，ASHIS K. A combination of shape and texture features for classification of pulmonary nodules in lung CT images[J]. Journal of Digital Imaging， 2016： 1-10.

[14] OROZCO H M，VILLEGAS O O V， SáNCHEZ V G C， et al. Automated system for lung nodules classification based on wavelet feature descriptor and support vector machine[J]. Biomedical Engineering Online， 2015， 14（1）：9.

[15] 郭薇. 基于多維圖像信息的肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別方法[J].沈陽(yáng)航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，33（3）： 67-72.

[16] JIANG H Y. A novel pixel value space statistics map of the pulmonary nodule for classification in computerized tomography images[C]. 2017 39th Annual International Conference of the IEEE， 2017：556-559.

[17] MALDONADO F，BOLAND J M，RAGHUNATH S，et al. Noninvasive characterization of the histopathologic features of pulmonary nodules of the lung adenocarcinoma spectrum using computer-aided nodule assessment and risk yield （CANARY）—a pilot study[J]. Journal of Thoracic Oncology， 2013， 8（4）： 452-460.

[18] LIAW，ANDY，MATTHEW W. Classification and regression by Random Forest[J]. R News，2002，2（3）：18-22.

[19] REVEL，MARIE P. Subsolid lung nodule classification： a CT criterion for improving interobserver agreement[J]. Radiology， 2017， 286（1）： 316-325.

[20] CHAUBEY，YOGENDRA P. Resampling-based multiple testing： examples and methods for P-value adjustment[J]. Taylor & Francis， 1993， 450-451.

（責(zé)任編輯：何 麗）