摘  要： 提出了一種基于胃鏡圖像的計(jì)算機(jī)輔助病灶檢測方法,。首先,，引入超像素理論，將胃鏡圖像分割成大小均勻且包含相似像素的若干區(qū)域,；然后,，分別提取顏色特征和紋理特征，并將其融合作為特征描述符,；最后,，采用二級(jí)串聯(lián)分類器進(jìn)行胃鏡圖像內(nèi)干擾區(qū)域的去除以及病灶區(qū)域的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，本方法病灶檢測正確率（AUC）可達(dá)到91.588%,。
關(guān)鍵詞： 病灶檢測；顏色直方圖,；超像素,；LBP

　隨著人類生活方式和日常飲食的改變，加之現(xiàn)代生活快節(jié)奏性與不規(guī)律性,，胃腸道疾病的發(fā)病率越來越高,。目前，胃部疾病的檢測主要借助于電子胃鏡,。醫(yī)學(xué)電子胃鏡主要由內(nèi)窺鏡,、視頻處理器和視頻顯示器組成。應(yīng)用電子胃鏡可以采集到高分辨率的醫(yī)學(xué)圖像,，如圖1所示,。臨床醫(yī)生可以靈活地操控電子胃鏡來實(shí)時(shí)地觀察胃鏡的病變區(qū)域。盡管如此,，由于診斷過程主要憑借臨床醫(yī)生的主觀性,，加之病理特征的多樣性和胃部環(huán)境的復(fù)雜性，胃病診斷的誤診率和漏診率仍居高不下,。因此,，研究與設(shè)計(jì)一種基于胃鏡圖像的計(jì)算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)十分必要。

　就目前來看,，此方面的研究主要集中在無線膠囊內(nèi)窺鏡圖像上,，其研究的焦點(diǎn)主要集中于小腸和結(jié)腸的病灶區(qū)域檢測。而針對(duì)于傳統(tǒng)胃鏡圖像的研究尚處于起步階段,，對(duì)于胃部病變的檢測尚未形成一種有效的方法,。縱觀前人的工作,，雖然檢測方法多種多樣,，但可以粗略概括為圖像預(yù)處理、特征提取和用分類器進(jìn)行識(shí)別3個(gè)步驟,。在圖像預(yù)處理階段,，圖像通常會(huì)被分割成小矩形塊[1]或相互重疊的圓形區(qū)域[2]；接下來,，從分割后得到的區(qū)域提取各種不同特征,，包括顏色直方圖、局部二進(jìn)制模式（LBP）和小波域共生矩陣特征等,。在最近幾年中,，機(jī)器學(xué)習(xí)被廣泛地應(yīng)用到醫(yī)學(xué)圖像的病灶檢測領(lǐng)域當(dāng)中，例如支持向量機(jī)（SVM）[3],、貝葉斯推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,。
　前人方法的主要缺陷在于過少地考慮了干擾因素的影響，提取特征相對(duì)單一,。針對(duì)以上問題,，本文提出了一種新的基于胃鏡圖像的病灶方法。首先,，運(yùn)用超像素的思想將圖像進(jìn)行分割,；然后，針對(duì)每一個(gè)分割后的區(qū)域,，分別提取適合于排除干擾和識(shí)別病灶的組合特征,；最后，采用二級(jí)串聯(lián)分類器進(jìn)行干擾區(qū)域的去除和病灶區(qū)域的識(shí)別,。
1 本方法中的相關(guān)技術(shù)
　胃腸道不同于人體其他器官,，作為消化系統(tǒng)的一部分，它的生理環(huán)境十分復(fù)雜,，其表面經(jīng)常會(huì)被粘液,、氣泡和食物殘?jiān)雀采w,。除此之外，胃鏡的光照條件也極大地影響了圖像的質(zhì)量,。綜合前人工作的分析可知,，過多的噪聲極大地影響了病灶區(qū)域的識(shí)別準(zhǔn)確率。針對(duì)此種情況,，本文方法在圖像分割,、特征提取以及分類器的設(shè)計(jì)上進(jìn)行了相應(yīng)改進(jìn)。
1.1 基于超像素的區(qū)域劃分
　超像素在計(jì)算機(jī)視覺中得到了廣泛應(yīng)用,，但是在病灶檢測領(lǐng)域尚未得到應(yīng)用,。參考文獻(xiàn)[4]提出了一種簡單線性迭代聚集算法（SLIC）來減少計(jì)算量。相比較于歸一化分割算法和快速漂移算法,，該算法具有耗時(shí)短,、超像素的尺寸和矩形度可調(diào)節(jié)的特點(diǎn)。

    從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,，對(duì)于干擾區(qū)域,，15維的HIS_I、30維的HSV_HV,、15維的Normalized RGB和15維的Opponent顏色特征表現(xiàn)出色,，其受試者工作特征曲線（ROC曲線）下面積均可達(dá)到97.32%、98.78%,、97.62%和99.27%,。對(duì)于病灶區(qū)域，45維的HSV_HV,、30維的RGB,、45維的RG、15維的Opponent特征表現(xiàn)良好,，其ROC曲線下面積均可達(dá)到90.76%,、91.19%、92.83%和91.68%,。然而單一的特征其代表性也比較單一,，在實(shí)際復(fù)雜的應(yīng)用環(huán)境中仍達(dá)不到理想的效果，因此本文方法將多種特征進(jìn)行融合,，通過多種特征的疊加來加強(qiáng)特征的魯棒性,，從而可以應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的應(yīng)用環(huán)境，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2和圖3所示,。圖2中,，（1）表示HIS_I（15維）+HSV_HV（30維），NormRGB（45維）+OPPO（30維）+RGB（30維）,；（2）表示OPPO（30維）+LBP（15維）,；（3）表示OPPO（30維）+HUE（45維）,；（4）表示OPPO（30維）+HUE（45維）+LBP（15維）；（5）表示所有單個(gè)特征表現(xiàn)最好的組合,。圖3中,，（1）表示HIS_I（45維）+LBP（30維）+NormRGB（45維）+HUE（45維）；（2）表示LBP（30維）,，NormRGB（15維）+RG（30維）；（3）表示LBP（30維）+NormRGB（45-d）+RG（45維）+OPPO（15維）,；（4）表示LBP（30維）+RG（30維）,；（5）表示LBP（30維）+RG（45維）+OPPO（45維）；（6）表示RG（45維）+OPPO（15維）+RGB（30維）,；（7）表示RG（45維）+OPPO（15維）+RGB（30維）+LBP（30維）,；（8）表示所有單個(gè)特征表現(xiàn)最好的組合。

　實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,，其組合后的特征性能平均高于任何一個(gè)單一特征,，達(dá)到了預(yù)期效果。在干擾區(qū)域排除階段,，特征組合（2）（30維的Opponent顏色直方圖串聯(lián)15維的LBP紋理特征）表現(xiàn)最為突出,，AUC達(dá)到99.50%。在病灶區(qū)域識(shí)別階段,，特征組合（5）（30維LBP紋理特征串聯(lián)45維的RG和45維的Opponent顏色特征）表現(xiàn)出色,，AUC達(dá)到93.34%。本方法最終采用以上兩種最優(yōu)特征組合方式,，為后續(xù)的去除干擾和病灶識(shí)別工作奠定了基礎(chǔ),。
1.3 分類器設(shè)計(jì)
　Adaboost衍生于Boosting算法，自從Schapire提出以來得到了廣泛的應(yīng)用,。Adaboost屬于一種迭代算法,，其核心思想是將多個(gè)弱分類器組合成一個(gè)強(qiáng)分類器。本文選取決策樹作為子分類器,，為避免過度學(xué)習(xí)的情況發(fā)生,，本文將樹的深度設(shè)置為2。其次需要確定算法迭代的次數(shù),，綜合考慮算法的識(shí)別率及分類器的訓(xùn)練時(shí)間,，最終確定迭代次數(shù)為60最為合適。
　為減少胃鏡圖像中噪聲對(duì)檢測結(jié)果的影響,，本文方法將兩個(gè)Adaboost分類器串聯(lián)起來,，形成一個(gè)三分類器，通過此分類器,，待檢測區(qū)域?qū)⒈蛔R(shí)別為正常區(qū)域,、干擾區(qū)域或病灶區(qū)域3類,。其工作流程如圖4所示。

2 方法實(shí)現(xiàn)
　首先,，采用超像素的思想將圖像分割成像素相對(duì)緊湊一致的區(qū)域,；其次，通過實(shí)驗(yàn)分別找出適用于干擾區(qū)域和病灶區(qū)域的特征的組合,；最后,，采用二級(jí)分類器完成干擾區(qū)域的去除以及病灶區(qū)域的識(shí)別工作。本文方法的整個(gè)流程下,。
算法：
?。?）設(shè)置期望的分割塊數(shù)K及區(qū)域的矩形度m。
?。?）在邊長為S的區(qū)域內(nèi)隨機(jī)初始化起始聚集中心CK=[lk,，ak，bk,，xk,，yk]T。
?。?）采用3×3大小的鄰域?qū)ふ姨荻茸钚〉狞c(diǎn)作為聚集中心點(diǎn),。
　（4）repeat
?。?）for對(duì)于每一個(gè)中心點(diǎn)CK do
?。?）利用式（2），在中心點(diǎn)周圍2S×2S范圍內(nèi)尋找與中心點(diǎn)最匹配的像素點(diǎn),。
?。?）end for
　（8）重新計(jì)算中心點(diǎn)的位置,，并計(jì)算新中心點(diǎn)與前中心點(diǎn)位置坐標(biāo)的歐式距離E,。
　（9）until E≤threshold
?。?0）將孤立存在的小區(qū)域強(qiáng)制劃分到相鄰的最大區(qū)域,。
　（11）for每一個(gè)分割后的區(qū)域do
?。?2）if區(qū)域內(nèi)像素個(gè)數(shù)≥N then
?。?3）提取適合于干擾區(qū)域識(shí)別的特征組合。
?。?4）利用第一級(jí)分類器進(jìn)行識(shí)別,。
　（15）if該區(qū)域被識(shí)別為干擾區(qū)域then
　（16）提取適合于病灶區(qū)域識(shí)別的特征組合,。
?。?7）利用第二級(jí)分類器進(jìn)行識(shí)別。
?。?8）end if
?。?9）end if
　（20）end for
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

　本實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)來源于120個(gè)臨床病例,，共計(jì)3 000張醫(yī)學(xué)胃鏡圖像,，其中包含1 500張含有病灶區(qū)域的圖像和1 500張完全健康的圖像。圖像的大小為489像素×409像素,，存儲(chǔ)格式為JPEG,。每一幅含有病灶區(qū)域的圖像都配有專業(yè)醫(yī)師標(biāo)注的標(biāo)注圖，在實(shí)驗(yàn)中作為地面真值,。
　在實(shí)驗(yàn)中，規(guī)定對(duì)于完全健康的圖像,，只要有一個(gè)區(qū)域被識(shí)別為病灶區(qū)域,，則認(rèn)為檢測失敗,；反之,，則認(rèn)為檢測成功。對(duì)于含有病灶區(qū)域的圖像,，只要有識(shí)別為病灶的區(qū)域與醫(yī)生標(biāo)注區(qū)域有重疊,，則認(rèn)為檢測成功；否則,，認(rèn)為檢測失敗,。
　在實(shí)驗(yàn)中，采用4種不同的方法對(duì)相同一批圖像進(jìn)行檢測,，用來進(jìn)行檢測效果的分析對(duì)比,。方法1，SLIC分割+組合特征+二級(jí)串聯(lián)分類器,；方法2,，SLIC分割+組合特征+單級(jí)分類器；方法3：按30×30矩形分割圖像+組合特征+二級(jí)串聯(lián)分類器,；方法4：按30×30矩形分割圖像+組合特征+單級(jí)分類器,。
3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
　本文采用ROC曲線對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析。ROC曲線將靈敏度與特異性以圖示方法結(jié)合在一起,，可以準(zhǔn)確反映分析方法中特異性和敏感性的關(guān)系,，是試驗(yàn)準(zhǔn)確性的綜合代表。在ROC曲線圖表中，X軸表示假陽性率FPR（False Positive Rate）,，Y軸表示真陽性率TPR（True Positive Rate）,。ROC曲線展示了當(dāng)評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)變化時(shí)這兩個(gè)變量之間的相互關(guān)系。ROC曲線下方的面積可以用來評(píng)判一個(gè)系統(tǒng)性能的好壞[5],。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖5所示,，本文所提出的方法（方法1）的檢測效果遠(yuǎn)好于其他方法，其正確率遠(yuǎn)好于其他3種方法,，正確率（AUC）達(dá)到91.588%,。方法2、方法3和方法4的正確率（AUC）分別為86.058%,、76.458%和70.727%,。

　部分實(shí)驗(yàn)效果如圖6所示，其中第1排為含有病灶區(qū)域的胃鏡圖像,；第2排為臨床醫(yī)師給出的地面真值圖,；第3排為本文方法檢測后的結(jié)果圖。

　醫(yī)療器械的限制以及胃部特殊生理環(huán)境的影響,，使得有些病灶區(qū)域很難用肉眼識(shí)別,。考慮到胃鏡圖像的成像質(zhì)量受多方面因素的影響,，圖像噪聲多的特點(diǎn),，本文方法在預(yù)處理階段采用SLIC分割算法，將圖像分割成大小均勻的超像素,，相較于簡單的人工劃分區(qū)域,，具有區(qū)域內(nèi)像素更加統(tǒng)一和緊湊的特點(diǎn)。此外,，本文方法還采用了多種特征組合的形式替代了單一特征,。最后通過使用二級(jí)串聯(lián)分類器將去干擾和病灶檢測步驟串聯(lián)進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)表明,，本文方法的病灶檢測正確率優(yōu)于傳統(tǒng)方法,。
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