江苏省江阴市第三人民医院 江苏江阴 214442
【摘 要】为了得到甲状腺肿瘤的B超特征级图像配准和核素图像配准的特征区域，必须对甲状腺及其周围组织和肿瘤进行分割。而在形成这类图像的过程中，噪声和斑点的产生将会降低图像的质量，不但灰度的对比度较低，而且亮度的分布也不均匀。本研究将通过改进的归一化割法对甲状腺肿瘤的B超图像进行分割，从而讨论该方法的操作性和可行性。
【关键字】归一化割；甲状腺肿瘤；B超图像
【中图分类号】R736.1 【文献标识码】B 【文章编号】1674-8999（2015）6-0156-01
甲状腺肿瘤属于常见的头颈部恶性肿瘤之一，但是与其他癌症不同的是，如果甲状腺肿瘤患者得到了及时的发现和治疗，治愈率是很高的[1]。就目前来看，该病症的影像学检查方式包括了核素扫描、超声检测、CT扫描、PET、MRI等等。其中超声检查具有无创、价廉、分辨率高、简便、结点的检出率高等优势，对于直径在2.5mm左右的微小病灶都能够有效发现，统计研究表明，超声检查对甲状腺的小病灶的检出率为66.8%左右，该检出率明显高于核素扫描、MRI和CT检查，唯一的不足就是无法进行功能判断[2]。
研究发现，如果将超声检查和核素扫描进行有机结合，就能够对甲状腺肿瘤进行精确的定性和定位检查，而要实现两种图像的决策级和特征级融合，就必须对图像中的甲状腺肿瘤进行正确的分割。
1 甲状腺肿瘤B超图像的归一化割
在甲状腺肿瘤的B超检查中，由于噪声和斑点的产生会降低图像的质量，不但灰度的对比度较低，而且亮度的分布也不均匀。此外，因为图像中甲状腺组织的形状特征都不规则，因此传统的图像分割法并不能将肿瘤、腺体及其周围的组织准确地分割出来。而近年来出现的图割技术可以将图像映射成无向加全图，通过处理无向图上的节点，在遵循一定的分割准则后就能够得到B超图像最佳的分割结果[3]。而归一化割就是图割技术当中的一种，能够分割图像的特征部位。但是其求解问题却是一项难题，由于计算量大，对内存的要求高，而且容易产生欠分割或者过分割，因此导致分割的不准确。
2 归一化割的改进原因
将对B超图像的描述用以下公式表示：
其中，V表示所有节点的集合，E表示连接两节点之间的边的结合，而W则表示Wij所组成的矩阵，这当中的Wij代表两个节点的相似程度。如果将甲状腺肿瘤的B超图像划分成子集A和子集B，且两个子集并不相交，那么子集A和子集B的不相似程度就能够用割值来表示：
其中D表示对角阵，而λ和y则分别表示特征值与特征向量。
根据公式得出特征值和向量之后，结合若干个离散且最小的特征向量，将特征空间当中的点聚集起来，成为对应不同的组织区域的类团，同时将分类的结果进行映射。如下图。
由图三我们可以看到，归一化割的分割结果出现了分割不准确的问题，并没能得到准确的特征区域，因此必须进行改进。
3 归一化割的改进方式
在归一化割当中，构造权值矩阵是关键的问题，我们将空间位置的权值矩阵以及特征空间的权值矩阵进行结合，以此得出的权值矩阵表示为：
可以看出，图四中图像的轮廓线更为复杂，会对分割的结果产生影响，准确度无法保证，此外，分割的结果还容易出现欠分割或者过分割。而在图五当中，图像轮廓线则相对简单一些，突出了主要的边缘，而在像素点p1、p2、p3这三处的强度值相似，但仅仅基于此就判断p1、p2、p3属于同一组则为时尚早。经仔细观察可发现p1、p2、p3三者之间存在着一个轮廓线，而且沿着p1和p3的方向有很大的能量，同时Wij很低，因此说明p1和p3并不属于同一组。而沿着p1、p2的方向能量则很小，同时Wij很高，因此说明p1、p2属于同一组。由此可见，甲状腺肿瘤的B超图像在经过了增强处理后，肿瘤的图像轮廓被突出，同时降低了权值矩阵的计算量，从而提高了归一化割的准确度。郑玉凤等人[5]在研究中将甲状腺肿瘤的B超图像通过归一化割法和改进归一化割法所用的时间进行了对比，发现改进后的归一化割法所用的时间少于改进之前。此外水平集的方法在甲状腺肿瘤的B超图像分割当中并不准确，而改进的归一化割法则使用的是基于各向异性的扩散，从而对甲状腺、气管和肿瘤进行了准确的分割，如图六所示。
4 结束语
通过改进的归一化割法，对各向异性扩散的模型参数进行调节，从而去除了原图像中的噪声和斑点，并有效突出和保持了图像边界的轮廓，提高了甲状腺肿瘤B超图像的分割准确性。
参考文献
[1] 张丽.基于改进归一化割的甲状腺肿瘤B超图像分割[D].河北大学,2013.
[2] 赵杰,赵茏菲,门国尊等.基于改进CPD算法的SPECT-B超甲状腺图像配准[J].激光杂志,2014,18(27):19-22.
[3] 郑伟,孟繁婧,田华等.基于混合蛙跳算法的SPECT-B超甲状腺图像配准[J].河北大学学报（自然科学版）,2013,33(13):305-311.
[4] 许安丽,王岩.甲状腺腺瘤超声图像153例分析[J].中国基层医药,2012,12(12): 1685-1686.
[5] 郑玉凤.甲状腺疾病超声诊断现状及展望[J].人民军医,2012,45(15):297-299.
论文作者:李芳
论文发表刊物:《中医学报》2015年6月第30卷供稿
论文发表时间:2015/10/12
标签：甲状腺论文; 图像论文; 肿瘤论文; 特征论文; 子集论文; 矩阵论文; 超声论文; 《中医学报》2015年6月第30卷供稿论文;