基于图像分析的前列腺疾病分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种前列腺疾病分析方法，尤其涉及一种基于图像分析的前列腺疾病 分析方法。
【背景技术】
[0002] 前列腺由肌组织与腺组织所构成，表面包裹着筋膜鞘，称之为前列腺囊。前列腺是 一个不成对的实质性器官，它的上端横径、前后径、垂直径的长度分别约为4cm，2cm，2cm。前 列腺位于尿生殖膈和膀胱之间，其底部与输精管壶腹，精囊腺和膀胱颈相邻；前方是耻骨联 合；后方是直肠壶腹。
[0003] 前列腺癌在目前男性肿瘤中有着很高的发病率，是很常见的肿瘤。75%的前列腺 癌都病发于外周带，其余有25%发生于中央腺体（包括组织学中的移行区，尿道周围腺体 和中央区）。前列腺癌早期并没有明显的征兆，因而很难被察觉，随着病情的加剧，患者会 感觉到小便不畅，控制排尿困难，甚至无法小便，同时也可能会出现夜间尿频，尿血以及排 尿过程中有灼烧感或者疼痛感等症状。若患者持续感觉到后背下方，骨盆或者大腿上方疼 痛，则往往暗示着前列腺癌变组织发生了转移。但是这些症状与良性肿瘤情况下的症状很 相似，因而仅根据患者对病情的叙述很难确证病情。
[0004] 目前，北美，澳大利亚，以及欧洲的西部和北部都广泛采用PSA(-种含有237个氨 基酸的单链多肽，属于具有组织特异性的有糜蛋白酶样作用的丝氨酸蛋白酶族，可以分解 精液中的主要胶状蛋白，有稀释精液的作用）来进行前列腺癌的筛查，即使现在用来评价 前列腺筛查的优缺点以及风险的临床实验室处于刚刚起步的阶段，但是没有充分的证据可 以用于建议或者反对引入PSA作为前列腺癌筛查的指标。前列腺癌对于不同年龄的病人， 癌变处于的分期情况，以及其他一些原因有不同的治疗方法，例如：对前列腺癌早期患者可 以采用短距离放射治疗方法，或者对其进行外科手术；若患者的病灶已经开始转移了，那么 需要结合化疗，放疗以及荷尔蒙激素治疗，同时将这几种方法结合到一起也可以作为针对 早期患者进行治疗的一个辅助手段。
[0005] 前列腺癌目前是世界范围内常见的癌症，居于男性癌症中的第二位，其发病人数 从2007年的782600例新增病例增至2010年的903500,另一方面，由前列腺癌引发的死亡 病例由2007年的254000例增加到2010年的258000例。
[0006] 中国国内的发展情况：近几年随着对老年人健康体检的不断广泛开展，得出北京 地区的前列腺癌发病率不断上升。据统计，前列腺是威胁老年男性身体健康的主要疾病之 一。同时据北京大学第一人民医院12年的流行病学报告显示，每一年到医院通过MR进行 前列腺检查的病患数逐年上涨：1992年到2000年年平均人数保持在48. 6人，而从2001年 之后平均每年有226. 8人进行该项检查，人数明显增加了许多。对其他各个与北京大学第 一人民医院合作的医院的前列腺MR研宄发现，每年有960人进行了该项检查，其中确诊为 前列腺癌的患者约为300例。因而早发现早治疗对于成功治愈前列腺癌非常重要，对前列 腺癌进行早期的筛查可以提高对患者成功治疗的几率。
[0007]目前，对于前列腺疾病如前列腺癌的分析方法有很多。如PhilippePuech为了 提高前列腺癌诊断的正确率，根据动态增强DynamicEnhancement(DCE)的MRIT1图像上 的信号特性提出了一个癌症检测的标准，同时他还引入了一套算法，该算法可以客观，准确 的评价前列腺组织的病历情况，并且具有很好的重复性。PieterC.Vos，et.al又提出了利 用DECTlWKTl-weighted)和T2WI(T2-Weighted)来综合分析病灶的前列腺周围区，随后 又有利用扩散加权成像（DWI))和磁共振波谱成像（MRS)对前列腺癌进行综合诊断。上述 T1WI和T2WI是加权成像之病灶的结构密度。
[0008]目前利用T2WI的图像对前列腺进行分析主要是依靠肉眼观察图像中所呈现出来 的信号强度，根据信号强度的异常来做出病情的判断，这就很大程度上依赖于临床医生的 经验，忽略了T2WI图像的纹理特征和前列腺区域的对称性问题，而随之带来的一些由于医 生主观判断而引起的假阳性判断。所以，目前利用T2WI的图像信号反应出来的纹理特点对 前列腺癌进行有效分析还比较有限，难以在前列腺疾病如前列腺癌的分析判断领域推广应 用。
【发明内容】
[0009] 本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于图像分析的前列腺疾病 分析方法，这种分析方法采用对前列腺图像进行对称分割及相似度分析的方法来判断前列 腺疾病，具有分析、判断准确的优点。
[0010] 本发明通过以下技术方案来实现上述目的：
[0011] 一种基于图像分析的前列腺疾病分析方法，用于对包含前列腺区域的原始图像进 行分析，包括以下步骤：
[0012] (1)将所述原始图像中的前列腺区域分割出来；
[0013] (2)寻找前列腺区域图像的对称轴，将前列腺区域图像分为左、右两部分，得到左、 右两幅图像；
[0014] (3)对左、右两幅图像中的一幅图像进行镜像处理后，再计算该镜像处理后的图像 与另一幅图像之间的相似度即互相关系数，如果该病例的互相关系数小于阈值，则判断为 疑似前列腺疾病；否则判断为正常。
[0015] 作为优选，所述步骤（1)中，采用水平集方法分割原始图像中的前列腺区域，且采 用一种改进的活动轮廓模型即LCG模型，其能量函数如下：
【主权项】
1. 一种基于图像分析的前列腺疾病分析方法，用于对包含前列腺区域的原始图像进行 分析，其特征在于：包括以下步骤： (1) 将所述原始图像中的前列腺区域分割出来； (2) 寻找前列腺区域图像的对称轴，将前列腺区域图像分为左、右两部分，得到左、右两 幅图像； (3) 对左、右两幅图像中的一幅图像进行镜像处理后，再计算该镜像处理后的图像与另 一幅图像之间的相似度即互相关系数，如果该病例的互相关系数小于阈值，则判断为疑似 前列腺疾病；否则判断为正常。
2. 根据权利要求1所述的基于图像分析的前列腺疾病分析方法，其特征在于：所述步 骤（1)中，采用水平集方法分割原始图像中的前列腺区域，且采用一种改进的活动轮廓模 型即LCG模型，其能量函数如下：
式中，
，是高斯核函数，其中u代表自变量，e为高斯 函数方差；
Heaviside函数；a，0，y分别为区域、 边界和局部三个模型的权重参数；Ai、A2、1、n2是对应能量项的系数，并且满足如下条 件jpo，\2多〇，^^?，^^^为原始图像肩合曲线将图像王分为曲线内部区 域和曲线外部区域，这两个区域的平均灰度值分别为Cl、c2;G为利用阈值法分割提取的目 标物边界；fjx)和f2(X)均为最小化函数，其中：
①为水平集函数，其演化方程为：
其中：
其中，a，0，y，入p0,入2> 0为各个模型的权重参数，其取值为《二夕=f4 ; div表示求矢量的散度；▽表示求梯度
ac函数。
3. 根据权利要求1所述的基于图像分析的前列腺疾病分析方法，其特征在于：所述步 骤（2)中，寻找前列腺区域图像的对称轴的方法为：假设f(x，y)是二维的实函数，二维的对 称轴用以下公式：
其中，30是当纵向和横向轴旋转q时找到的对称轴；t、s是新的正交对称轴；0是假 设原点在图像的正中心，当S0达到最大时，目标物的对称轴偏离图片Y轴的角度。
4. 根据权利要求1所述的基于图像分析的前列腺疾病分析方法，其特征在于：所述步 骤（3)中，采用以下公式计算该镜像处理后的图像与另一幅图像之间的相似度即互相关系 数，
其中，PX，Y为互相关系数；X、Y为前列腺左右两部分；N为像素点个数；E为求和符号。
【专利摘要】本发明公开了一种基于图像分析的前列腺疾病分析方法，包括以下步骤：将所述原始图像中的前列腺区域分割出来；寻找前列腺区域图像的对称轴，将前列腺区域图像分为左、右两部分，得到左、右两幅图像；对左、右两幅图像中的一幅图像进行镜像处理后，再计算该镜像处理后的图像与另一幅图像之间的相似度即互相关系数，如果该病例的互相关系数小于阈值，则判断为疑似前列腺疾病，否则判断为正常。本发明利用原始图像中的前列腺区域的对称性来分析判断前列腺疾病如前列腺癌，其灵敏度很高，对于提高前列腺疾病如前列腺癌的诊断正确率有重要的意义，适用于前列腺计算机辅助诊断系统。
【IPC分类】G06T7-00
【公开号】CN104809741
【申请号】CN201510275520
【发明人】王霄英, 杨玲, 张珏, 杨智鹏, 甄小琼
【申请人】北京大学, 成都信息工程学院
【公开日】2015年7月29日
【申请日】2015年5月26日