早期多发性肺结节全肺三维重建

摘要

本研究介绍了早期多发性肺结节患者整个肺的三维 （3D） 重建方法。它提供了结节分布及其与肺组织相互作用的全面可视化，简化了这些患者的诊断和预后评估。

摘要

对于早期多发性肺结节患者，从诊断的角度来看，必须确定这些结节在整个肺部的空间分布、大小、位置以及与周围肺组织的关系。这对于识别原发病变和为医生制定更有科学依据的治疗计划至关重要。然而，基于机器视觉的模式识别方法容易受到假阳性和假阴性的影响，因此不能完全满足这方面的临床需求。基于最大强度投影（MIP）的可视化方法可以更好地说明局部和单个肺结节，但缺乏对多个肺结节分布和空间特征的宏观和整体描述。

因此，本研究提出了一种全肺三维重建方法。它使用医学图像处理技术在整个肺部的背景下提取肺部的 3D 轮廓，并在 3D 空间中对肺、肺动脉和多个肺结节进行 3D 重建。该方法能够全面刻画全肺多发性结节的空间分布和放射学特征，为评估多发性肺结节的诊断和预后提供了一种简单方便的手段。

引言

早期多发性肺结节是肺部的小而圆形的生长物，可以是良性的，也可以是恶性的 ^1,2,3。虽然孤立性肺结节更容易诊断和治疗，但早期多发性肺结节患者面临着重大的诊断和治疗挑战。为了制定有效的治疗计划，必须准确识别这些结节在整个肺中的空间分布、大小、位置以及与周围肺组织的关系 ^4,5。传统的诊断方法在准确识别早期多发性肺结节方面存在局限性。

医学图像处理技术和机器学习算法的最新进展有可能提高早期肺结节检测和诊断的准确性和效率。已经提出了各种方法，例如基于机器视觉的模式识别方法和基于最大强度投影 （MIP） ^的可视化方法6,7,8,9,10。然而，这些方法存在一些局限性，例如假阳性、假阴性¹¹、^12、13、^14、15，以及缺乏对早期多发性肺结节分布和空间特征的宏观和整体描述。

为了解决这些局限性，本研究提出了一种全肺三维重建方法，该方法利用医学图像处理技术在全胸部扫描的背景下提取肺部的三维轮廓。然后，该方法在 3D 空间中对肺、肺动脉和早期多发性肺结节进行 3D 重建。这种方法可以更全面、更准确地表示整个肺部早期多发性结节的空间分布和放射学特征。

所提出的方法涉及几个关键步骤。首先，将医学图像导入到3D图像处理软件中，并使用基于阈值的分割技术提取肺部区域;随后，将提取的肺区域与周围的胸壁和胸椎的骨结构分开。然后使用最大强度投影 （MIP） 算法在 3D 空间中重建早期多发性肺结节及其与周围血管的关系。最后，显示重建的肺、肺动脉和结节的三维模型，以供进一步分析。

与现有方法相比，该方法具有几个优点。与依赖 2D 图像的传统方法不同，该方法利用 3D 体积来更准确、更全面地表示早期多发性肺结节。该方法还克服了与模式识别方法和MIP可视化方法相关的误报和漏报的局限性。此外，该方法对早期多发性肺结节的分布和空间特征进行了宏观和整体的描述，这对于制定有效的治疗方案至关重要。

该方法在早期多发性肺结节的诊断和治疗中具有多种潜在应用。准确识别早期多发性结节的空间分布和放射学特征，有助于肺癌的早期诊断和治疗。此外，该方法可用于监测疾病的进展并评估治疗计划的有效性。

基于机器视觉的模式识别方法⁶、^7、8 在识别肺结节方面显示出前景，但存在假阳性和假阴性等局限性。另一方面，MIP可视化方法提供了更准确的单个结节表示，但缺乏对早期多发性结节的分布和空间特征的宏观和整体描述。所提出的全肺3D重建方法克服了这些局限性，并提供了更准确和全面的早期多发性肺结节表示。

等素变换^16,17 是指将具有不同体素大小的 3D 图像转换为具有均匀体素大小的 3D 图像的过程。在医学图像处理领域，3D 体积通常由不同大小的体素组成，这可能导致计算和可视化问题。等体素变换的目的是通过对原始 3D 体积中的体素进行重新采样和插值来解决这些问题，从而生成具有一致体素大小的新 3D 图像。该技术在各种医疗环境中都有应用，包括图像配准、分割和可视化。因此，本研究提出了一种全肺三维重建方法，利用医学图像处理技术，在全胸部扫描的背景下提取肺部的三维轮廓。该方法可以更准确、更全面地表示整个肺早期多发性结节的空间分布和放射学特征。本研究有助于为早期多发性肺结节患者制定更准确、更有效的诊断和治疗策略。

研究方案

本研究获得北京中医药大学附属东直门医院伦理委员会（DZMEC-KY-2019.90）的伦理审查。在这个特定病例中，提供了对研究方法的有条不紊的描述，概述了一个涉及一名患有多发性肺结节的 65 岁女性患者的病例。该患者通过数字建模为她的诊断提供了知情同意书，并授权将她的数据用于科学研究目的。模型重建功能源自市售软件工具（参见 材料表）。

1. 数据准备和等体素变换

1. DICOM（医学数字成像和通信）数据准备和数据属性
   注：参数的变化相对不受研究方法的影响。
   1. 将患者的 DICOM 数据复制到定义的工作目录。
   2. 使用文件浏览器检查每个文件目录，以识别具有最多扫描层数的图像序列以进行分析。
   3. 通过提供 DICOM 文件作为输入参数，在 MATLAB 中使用 Dicominfo 函数。这将使您能够直接在 MATLAB 环境中提取基本参数，例如切片厚度和像素间距。
      注意：这些参数在配置 3D 体积的显示速率时非常重要。在本研究中使用的数据集中，切片厚度为 1 mm，像素间距相当于 0.7188 mm，总共扫描了 387 层。
2. 正确排序扫描数据
   注意：对于体积构造，应对每个图像的顺序进行排序。
   1. 使用 Dicominfo 函数检索每个图像的位置数据。通过引用信息来访问位置 信息。MATLAB 工作区中的 SliceLocation 。
   2. 使用 SliceLocation 函数将位置数据保存到变量中，并为其生成绘图（图 1）。
   3. 通过使用位于 GUI 右上角的 “数据提示 ”按钮向其添加数据点来增强绘图。该数据点应标记正常序列的最大位置，该位置对应于患者成像中的最顶层位置（图1）。
   4. 通过对图像进行排序来组织所有图像，然后提取从第一个位置到最大位置的图像。通过调用 VolumeResort 函数来实现此目的。
   5. 保护由 512 像素 x 512 像素 x 340 层组成的体积数据，使其免受有效图像及其排序索引的影响。这些信息对将来的参考很有价值，特别是在识别重要结节方面。
3. 异戊菌素转化
   注意：3D Isovoxel 变换允许后续处理在所有维度上保持相同的显示比例。
   1. 使用 Matlab 中的 size 函数检查 3D 体积的三维比例，即 512 像素 x 512 像素 x 340 层。
   2. 要使用 Slice_View 命令功能查看 3D 体积（图 2），请记录包含 60 到 340 肺的序列扫描范围。然后，只需使用命令 V1=V0（：，：，60：340） 即可获得包含整个肺所有数据的 3D 体积。V1 的大小为 512 像素 x 512 像素 x 281 层。
   3. 利用MATLAB命令函数 dicominfo 得到图像序列的切片厚度，为1 mm，像素间距为0.7188。使用以下命令计算等体素变换的 z 轴数： round （281 x 1/0.7188）。等体素变换的层数应为 391。
   4. 使用 Matlab 命令函数 imresize3 在 V1 上执行等体素变换。使用命令 V2=imresize3（V1， [512， 512， 391]） 执行脚本。然后使用 3D_Slice_View 函数查看等体素变换后的 3D 体积（图 3）。

2. 消除计算机断层扫描（CT）设备造成的噪声干扰

注意：在 图 2 中，代表 CT 设备病床的高强度信号是可见的，这可能会干扰图像分割。为了消除这种干扰，需要空间滤波器设计。

1. 利用图 2 中的“数据提示”按钮在交互式界面中添加连续数据点。这将允许人们创建一条连接这些点的线，有效地排除了病人的病床。接下来，右键单击 Data Tips 并选择 Export Cursor Data to Workspace，将空间滤波的参考边界导出到 MATLAB 工作区（图 3）。在这种情况下，边界散射矩阵被命名为“CI”。
2. 调用 Noise_Clean 函数，使用工作区中的输入参数“CI”将空间过滤应用于 V2。此操作将产生一个 3D 体积，该体积可消除 CT 设备中的干扰信号。最后，使用 Slice_View 命令函数可视化生成的体积， 如图 4 所示。

3.肺轮廓提取

1. 首先，在 图 4 所示的 GUI 中选择一个切片作为模板。例如，为图像分割设计选择第 232 张图像，并使用命令 I=V2（：，：，232） 将其分配给变量“I”。然后，通过执行命令 imageSegmenter（I） 打开 MATLAB Image Segmenter GUI，如图 5 所示。
2. 图 5 展示了一系列图像分割工具。首先，从顶部工具栏中选择“自动 聚类 ”工具，然后单击鼠标左键执行命令。图像将自动分为两类。鉴于在步骤 2.2 中执行的去噪过程，此阶段的图像分割变得相对简单。
3. 接下来，单击右上角的“显示二进制”按钮以黑白 二进制显示 图像。此时，肺部区域将显示为黑色。要使肺部区域变白，请从顶部工具栏中选择“ 反转蒙版 ”按钮，然后单击鼠标左键执行命令。
4. 要消除肺部区域外的白色，请选择顶部工具栏上的 “清除边框 ”按钮，然后用鼠标左键单击执行。完成此步骤后，仅保留白色肺部区域。但是，此时肺部区域内残留的任何黑影都需要填充。为此，选择工具栏中的 Fill Holes 按钮，单击该按钮后的结果如图 6 所示。
5. 肺图像分割所涉及的所有步骤都显示在左下角 图 6 的 GUI 中。通过单击右上角的 “导出 ”按钮，将这些自动化步骤保存为批处理肺部区域分割的功能。在弹出的脚本编辑器中，单击“保存”按钮，将函数 保存 在当前工作目录中。

4. 具有多个肺结节的全肺的.3D重建

注：将每张图像的肺分割图像的点积与原始图像一起取，相当于对体积进行3D空间滤波，有效滤除肺外的干扰信号，得到肺的三维结构。

1. 在 MATLAB 工作区中启动 3Dlung_Volume 函数。
   注意：此功能使用步骤 3.5 的输出对每个图像进行图像分割。然后，它在二元肺掩模和原始图像之间执行点积运算，以生成仅包含肺组织的新 3D 体积。在功能完成后出现的 GUI（图 7）中，可以对整个 3D 肺容积进行可视化和执行最大强度投影 （MIP） 操作。
2. 在 GUI 中，找到右上角的第一个下拉菜单。选择“MIP 投影”，然后从下面的“内置颜色图”选项中选择喷射颜色图。接下来，在第四个视图（3D 体积视图）右上角的下拉菜单中，选择最大化。这个动作将产生一个完整的肺3D体积（图8），可以从任何角度观察，根据需要移动和操纵。
   注意：在 图 8 所示的人机交互部分中，可以通过按住鼠标左键并移动它来自由调整视角。滚动鼠标中键可以放大或缩小。
3. 对于高级对比度和颜色增强操作，请使用 GUI 右侧的控制面板。

5.重点检查优势性肺结节

注意：在3D空间（图8）中，多个肺结节中的主要病变区域变得清晰可见。这些结节的数量、大小和浓度是主要病变的关键特征，为疾病评估提供了有价值的见解。

1. 再次调用 Slice_View 函数，但这次输入在步骤 4.2 中获得的整个肺的 3D 体积。在生成的 GUI（图 9）中，使用底部滚动条导航到主要肺结节所在的区域，跨越扫描 48 到 70。
2. 继续调用 3Dlung_Horizon 函数对感兴趣区域 （ROI） 进行 3D 重建，包括整个肺 3D 体积中的第 48 至 70 节。此操作将生成一个专为可视化肺结节而定制的 GUI 界面， 如图 10 所示。在此 GUI 中，可以从各个角度探索病变的详细特征。

结果

在数据预处理阶段，DICOM数据排序应该是第一步（图1），以确保在3D重建过程中每一层的扫描顺序正确。接下来，执行各向同性变换以确保 3D 体积的正确纵横比（图 2）。之后，对原始 3D 体积进行空间滤波（图 3），以消除来自 CT 设备病床的干扰信号（图 4）。为了获得整个肺的3D轮廓，在每次扫描时进行图...

讨论

这项研究引入了一种独特的方法，用于创建整个肺部的完整三维 （3D） 重建，采用先进的医学图像处理技术在全胸部扫描的背景下描绘肺部的 3D 形状。该技术可以更精确、更全面地描述整个肺部早期多发性结节的空间排列和放射学特征。本研究为提高早期多发性肺结节患者诊断和治疗策略的准确性和有效性做出了宝贵贡献。

关键步骤
在这项研究中，确定了几...

材料

Name	Company	Catalog Number	Comments
MATLAB	MathWorks	2022B	Computing and visualization
Tools for Modeling	Intelligent Entropy	PulmonaryNodule V1.0	Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co Ltd. Modeling for CT/MRI fusion