專利名稱：宮頸成像中的組織分類方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明主要涉及醫(yī)學(xué)成像，更具體地涉及利用宮頸組織識別和分類方法對子宮頸癌和癌前病變的計(jì)算機(jī)輔助檢測和診斷。
背景技術(shù)：
正被公開的本發(fā)明與宮頸癌有關(guān)。子宮頸癌是全球婦女第二大最常見的癌癥，每年有近 50 萬新病例及超過 27 萬的死亡(http://www- depdb. iarc. fr/globocan2002. htm.通過參考結(jié)合于此)。陰道鏡檢查是一種用于檢測子宮頸癌和癌癥前體的診斷方法(B. S. Apgar, Brotzman, G. L. and Spitzer, Μ. , Colposcopy: Principles and Practice, W. B. Saunders Company: Philadelphia, 2002,通過參考結(jié)合于此)。用于陰道鏡檢查的CAD (計(jì)算機(jī)輔助診斷)代表了醫(yī)學(xué)圖像處理的新應(yīng)用。發(fā)明家已經(jīng)開發(fā)出一種 CAD系統(tǒng)，其模仿或模擬陰道鏡專家所用來評估異常的嚴(yán)重程度的診斷過程(Lange H. and Ferris, Daron G. ； Computer- Aided-Diagnosis (CAD) for colposcopy； SPIE Medical Imaging 2005; SPIE Proc. 5747，2005,通過參考結(jié)合于此)。陰道鏡專家基于宮頸組織中不同的宏觀上皮(與膜相關(guān))特征形成陰道鏡檢查印象。陰道鏡評級系統(tǒng)提供了結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化的方法，以精密的分析宮頸檢查結(jié)果。一種系統(tǒng)化方法一旦被學(xué)會(huì)和掌握，就變?yōu)閼T例，并且是非常有益的。陰道鏡評級系統(tǒng)還容許陰道鏡專家形成更準(zhǔn)確的陰道鏡檢查印象。精心設(shè)計(jì)的陰道鏡打分系統(tǒng)增強(qiáng)了陰道鏡檢查的重現(xiàn)性。當(dāng)試圖選擇最合適的活檢部位，尤其是遇到宮頸中大的、復(fù)雜病變(異常生長)時(shí)，陰道鏡評級系統(tǒng)也是有用的。打分方案，像里德(Reid)陰道鏡指數(shù)，是基于不同的特征作出陰道鏡診斷的輔助方法(Reid Rj Scalzi P. Genital warts and cervical cancer. VII. An improved colposcopic index for differentiating benign papillomaviral infection from high-grade cervical intraepithelial neoplasia. Am J Obstet Gynecol 1985;153:611-618，通過參考結(jié)合于此；Reidj R.，Stanhope, C. R.，Herschmanj B. R.，Crumj C. P.，and Agronowj S. J.，Genital warts and cervical cancer. IV. A colposcopic index for differentiating subclinical papillomaviral infection from cervical intraepithelial neoplasia, Am. J. Obstet. Gynecol. 149 (8): 815-823. 1984，通過參考結(jié)合于此)，包括病變(異常生長)的邊緣或邊界，采用5%醋酸溶液后的病變顏色，病變中的血管特點(diǎn)，病變對采用盧戈氏(Lugol)碘液的反應(yīng)。這些特點(diǎn)分別被評估并打分，然后把所有特征的分?jǐn)?shù)相結(jié)合以得到對疾病嚴(yán)重程度分級的綜合分?jǐn)?shù)。Reid指數(shù)區(qū)分了低度宮頸疾病與高度宮頸疾病。因此，Reid陰道鏡指數(shù)(RCI)并非設(shè)計(jì)為區(qū)分惡變前的與惡性的宮頸腫瘤。盡管如此，該指數(shù)提供了一種受歡迎的規(guī)范評價(jià)宮頸病變的方式。Rubin 禾口 Barbo (Rubin, Μ. Μ. and Barbo, D. Μ. , Ch. 9a: Rubin and Barbo Colposcopic Assessment System, in Colposcopy: Principles and practice, eds. Apgar, B. S. , Brotzman, G. L. , and Spitzer, Μ. , pp. 187-195. W. B. SaundersCompany, Philadelphia, 2002,通過參考結(jié)合于此)開發(fā)了一種評估方法，其保留了一些以前的陰道鏡評級系統(tǒng)的最好的描述符，但去掉了數(shù)字，這可能很讓人費(fèi)解。此外，它將系統(tǒng)擴(kuò)展為包括正常結(jié)果的描述符。更重要的是，它包括將臨床醫(yī)生的模式識別過程聚焦于微創(chuàng)的，或者坦白地說是侵入性疾病的可能性的描述符。例如，它不僅測量醋酸白色上皮變化的強(qiáng)度，還涉及其他色調(diào)的變化，例如紅色，黃色，暗灰色，這些與侵入性癌癥的存在更加相關(guān)。其他值得考慮的因素包括患者的年齡以及病變分布及大小。宮頸癌患者中很少見到年齡小于25歲的。高度鱗狀上皮內(nèi)疾病(特別地，CIN3)主要發(fā)現(xiàn)于年齡在四歲到32 歲之間的婦女。Cim病變傾向于相對小。Cim病變的平均長度大約是2. 8mm (毫米或千分之一米)。盡管如此，這些病變可達(dá)到11. 5mm的最大長度。相比之下，CIN2和CIN3病變更大。CIN2和CIN3的平均(平均的)長度分別為5. 8mm和7. 6mm。它們的最大長度分別為 18. 2mm和20. 6mm。低度病變可能只占據(jù)四分之一的宮頸，或占據(jù)外宮頸的表面區(qū)域的很小比例。cmi的分布隨單病灶(病變發(fā)生在單一處)到多病灶(病變發(fā)生在多處)而不同。多個(gè)，不同的，小的，隨機(jī)分布的病變是Cim的特點(diǎn)。CIN2總是出現(xiàn)在轉(zhuǎn)移區(qū)(TZ，transformation zone)。TZ是宮頸的已被新化生的鱗狀上皮取代的柱狀上皮區(qū)域。相比于Cim(其可能被發(fā)現(xiàn)于TZ外)，CIN 2可能是多病灶， 但是單病灶病變更為常見。衛(wèi)星狀病變通常不是CIN2的代表。陰道鏡專家通常沿鱗-柱交界處(SCJ)發(fā)現(xiàn)CIN2，要么位于外宮頸上要么位于宮頸內(nèi)道內(nèi)。CIN3病變傾向于是融合性的(匯至一起或混為一個(gè))，比Cim或CIN2病變更長更寬。CIN3通常位于宮頸內(nèi)的中央部分，在內(nèi)彎道中朝向外口(os)。當(dāng)出現(xiàn)在外宮頸時(shí) CIN3很少是隱蔽的(眼睛看不到)。CIN3病變的線性長度，被定義為在尾部(位于或接近身體的后端)和頭部(朝向身體的頭部或前端)邊緣之間的組織表面的距離，從2mm到22mm不等。平均線性長度范圍為6mm到10mm。長的線性病變-那些長于IOmm的，特別是包含有宮頸內(nèi)時(shí)，一直被懷疑為癌癥。由于病變的表面區(qū)域增加至大于40平方毫米，所以應(yīng)被懷疑為癌癥。據(jù)報(bào)道，轉(zhuǎn)換區(qū)TZ大小，病變(異常生長)大小，明顯邊緣，血管模式(血管模式)， 以及醋酸白顏色(應(yīng)用醋酸后的顏色)與組織評級顯著相關(guān)，并顯示宮頸病變的大小可能具有丨臨床重要性° (Kierkegaard, 0. , Byralsen, C, Hansen, K. C. , Frandsen, K. H., and Frydenberg, Μ. , Association between colposcopic findings and histology in cervical lesions: the significance of the size of the lesion, Gynecol. Oncol. 57(1) : 66-71. 1995，通過參考結(jié)合于此)。循證醫(yī)學(xué)(EBM)被定義為“在對患者個(gè)體治療作出決定時(shí)，對目前最好證據(jù)的認(rèn)真、詳細(xì)、明確的應(yīng)用”。在EBM中，人類的感知和解釋被認(rèn)為對診斷說明非常有價(jià)值。然而， 人類的評估可能是主觀的且具有低的觀察者間的一致性(Ferris，D. G. and Litaker, Μ. , Interobserver agreement for colposcopy quality control using digitized colposcopic images during the ALTS trial, J. Low. Genit. Tract Dis. 9(1): 29-35，2005,通過參考結(jié)合于此；Jeronimo, J.，Massad, L. S.，Castle, P. Ε.， Wacholder, S. , and Schiffman, Μ. , Interobserver Agreement in the Evaluation of Digitized Cervical Images, Obstet. Gynecol. 110(4) : 833-840，2007,通過參考結(jié)合于此)。
計(jì)算機(jī)可被編程以執(zhí)行推理任務(wù)，并且可用于解決診斷問題。陰道鏡評級系統(tǒng)被陰道鏡專家們用于獲得臨床診斷已超過40年。陰道鏡專家們通過使用陰道鏡的視覺檢查定性地獲得患者的陰道鏡檢查特征，確定疾病程度并基于他們的經(jīng)驗(yàn)開始對患者診治。這個(gè)過程在婦科醫(yī)生的辦公室需要花費(fèi)10或15分鐘。由于檢查的主觀性，陰道鏡檢查的準(zhǔn)確度高度依賴于陰道鏡專家的經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識。使用了量化的陰道鏡特征的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的陰道鏡打分算法是可取的以給醫(yī)生提供建議的診斷決定。大部分已有的組織分類系統(tǒng)依賴于統(tǒng)計(jì)方法。一個(gè)例子就是Georgia Tech Vision (GTV)系統(tǒng)(Dickman, Ε. D. , Doll, Τ. J. , Chiu, C. K. , and Ferris, D. G., Identification of Cervical Neoplasia Using a Simulation of Human Vision, Journal of Lower Genital Tract Disease 5(3) : 144-152，2001，通過參考結(jié)合于此)，一種由人類視覺系統(tǒng)給予靈感的通用的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)識別正常和異常的宮頸特征。另一個(gè)例子是用于宮頸腫瘤的無創(chuàng)診斷的多模型高光譜成像(MHI)系統(tǒng)(Ferris， D. G.，Lawheadj R. A.，Dickman, E. D.，Holtzapplej N.，Miller, J. Α.，Groganj S. et al.，Multimodal hyperspectral imaging for the noninvasive diagnosis of cervical neoplasia, J. Low. Genit. Tract Dis. 5(2): 65-72，2001，通過參考結(jié)合于此)。最近，已經(jīng)報(bào)道了用來區(qū)分高度上皮內(nèi)病變與正?；虻投壬掀?nèi)病變的反射熒光系統(tǒng)。(Park, S. Y. , Fo 11 en, Μ. , Milbourne, Α. , Rhodes, H. , Malpica, Α., Mackinnon, N. et al. , Automated image analysis of digital colposcopy for the detection of cervical neoplasia, J. Biomed. Opt. 13(1) : 014029-1-014029-10，2008，通過參考結(jié)合于此)。此外，也已經(jīng)報(bào)道了用于高度宮頸上皮內(nèi)腫瘤的活體內(nèi)(在有生命的體內(nèi))監(jiān)測的成功的光學(xué)系統(tǒng) LUMA (Huh, W. K. , Cestero, R. Μ. , Garcia, F. Α. , Gold, Μ. Α. , Guido, R. S. , Mclntyre—Seltman, K. et al. , Optical detection of high-grade cervical intraepithelial neoplasia in vivo: results of a 604- patient study, Am. J. Obstet. Gynecol. 190(5) : 1249-1257. 2004,通過參考結(jié)合于此；Kendrick, J. Ε. , Huh, W. K. , and Alvarez, R. D. , LUMA Cervical Imaging System, Expert Review of Medical Devices 4(2) : 121-129，2007，通過參考結(jié)合于此)。在 LUMA 系統(tǒng)中，在醋酸應(yīng)用之后使用了 3種集成的光學(xué)測量執(zhí)行整個(gè)人體宮頸的診斷掃描激光誘導(dǎo)熒光光譜，白光漫反射光譜，以及視頻成像。進(jìn)一步地，包括多變量分類算法，以利用特定光源與不同的宮頸組織類型相互作用中的光譜差異。最近報(bào)道了另一個(gè)稱為DySIS (動(dòng)態(tài)光譜成像系統(tǒng))的活體內(nèi)檢測和量化的評級系統(tǒng)(Forthphotonics, DySISiDynamic Spectral Imaging System, http://www. forth-photonics. gr/dysis. php page=dysis_trials2008，通過參考結(jié)合于此；Soutterj W. P.， Diakomanolisj Ε.，Lyons, D.，and Haidopoulosj D.，Dynamic Spectral Imaging -In Vivo Detection and Quantitative Grading of Cervical Neoplasia, ASCCP 2008 Meeting Abstract. Journal of Lower Genital Tract Disease 12(2): 160， 2008，通過參考結(jié)合于此)。DySIS皿是第一個(gè)CE標(biāo)記的(CE標(biāo)記是在歐盟地區(qū)(EEA)的單一市場中投放的許多產(chǎn)品上的強(qiáng)制認(rèn)證標(biāo)記一CE標(biāo)記證明產(chǎn)品符合歐盟的衛(wèi)生，安全和環(huán)境要求， 這保證了消費(fèi)者的安全)設(shè)備，以使用數(shù)字和動(dòng)態(tài)光譜成像技術(shù)，用于幫助活體內(nèi)自動(dòng)(和用戶無關(guān))檢測以及繪制宮頸瘤樣病變(病變或腫瘤)。
本發(fā)明是一種基于陰道鏡評級系統(tǒng)以準(zhǔn)確評估及識別低度病變，高度病變和癌癥的計(jì)算機(jī)輔助檢測技術(shù)。它不同于現(xiàn)有技術(shù)中列出的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法。本發(fā)明是一種遵循陰道鏡檢查的基于規(guī)則的方法，所述方法使用上皮細(xì)胞和血管的形態(tài)學(xué)評價(jià)積累了疾病的證據(jù)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)中，診斷判斷是基于經(jīng)交叉驗(yàn)證從大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)導(dǎo)出的統(tǒng)計(jì)特征。因此， 它是基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)理論的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。目前的發(fā)明將現(xiàn)代陰道鏡中的定性評級規(guī)則轉(zhuǎn)移到定量計(jì)算機(jī)程序中。它不需要來自數(shù)據(jù)的任何訓(xùn)練。它是基于已有的醫(yī)學(xué)知識的無監(jiān)督方法。圖1中示出了示出本發(fā)明概述的流程圖。在應(yīng)用本發(fā)明的組織分類算法之前，首先采用其他方法來提取信息，該信息用作組織分類算法的輸入。其他方法包括解剖特征算法，醋酸白特征提取算法，鑲嵌區(qū)域(mosaic)和點(diǎn)狀區(qū)域(pimctation)檢測算法(例如，W. Li and A. Poirson, Detection and characterization of abnormal vascular patterns in automated cervical image analysis, Lecture Notes in Computer Science - Advances in Visual Computing 4292, Second International Symposium, ISVC 2006, Lake Tahoe, NV, November 2006 Proceedings, Part II, 627-636 (Springer 2006],通過參考結(jié)合于此)以及非典型血管提取算法(如在共同
I^gih白勺、11 "Methods for Detection and Characterization of Atypical Vessels in Cervical Imagery"，2008年8月1日提交，序列號12/2213 的專利申請公開的，其通過參考結(jié)合于此)。這些方法的輸出作為本文所描述的組織分類方法的輸入。組織分類方法應(yīng)用于在臨床檢查期間，應(yīng)用醋酸之前和之后實(shí)時(shí)提取的宮頸的圖像數(shù)據(jù)，以及對象的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)，例如年齡。組織分類方法的輸出包括具有以下檢查結(jié)果的診斷判斷病變類型(正常/NED (無疾病證據(jù))，低度增生，高度增生，或癌癥)；疾病位置或高度 (CIN2和CIN3)病變位置；以及判斷的置信度。下面的專利和專利申請可認(rèn)為與本發(fā)明的領(lǐng)域相關(guān)
Costa等的美國專利No. 7309867，其通過參考結(jié)合于此，公開了通過利用統(tǒng)計(jì)和非統(tǒng)計(jì)分類技術(shù)的結(jié)合，以及通過結(jié)合光譜數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，確定組織樣本的給定區(qū)域包含給定類型的組織，例如CIN，CIN 11/111，正常鱗狀上皮，正常柱狀以及組織轉(zhuǎn)化的概率的方法。Zelenchuk的美國專利No. 731(^47，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種系統(tǒng)和方法，用于在原位區(qū)分健康和發(fā)病組織。它包括直接將紫外線照射至組織標(biāo)本，并收集熒光響應(yīng)輻射的光纖探頭。響應(yīng)輻射在三個(gè)選定的波長被觀察，其中一個(gè)對應(yīng)于等吸光點(diǎn)。在一個(gè)例子中，等吸光點(diǎn)發(fā)生在大約431納米。使用431nm強(qiáng)度將觀察到的信號強(qiáng)度歸一化。使用判別分析中的比例確定得分。根據(jù)判別分析的結(jié)果，基于疾病或健康的診斷確定被檢查組織是否切除。Kaufman等的美國專利No. 7260M8，其通過參考結(jié)合于此，公開了與基于測量相似性的多個(gè)圖像相關(guān)的方法。這些方法在分割組織的宮頸圖像序列中有用。這些方法可以用于確定宮頸組織的醋酸變白測試中的組織特性。它公開了確定組織特性的方法，包括獲得多個(gè)組織圖像；確定這些圖像中的兩個(gè)或更多區(qū)域之間的關(guān)系；基于所述關(guān)系分割圖像；并基于所述分割確定所述組織的特性。確定步驟包括將組織表征為正常，CIN I, CIN II，CIN III 或 CIN 11/111。Utzinger等的美國專利No. 6766184，其通過參考結(jié)合于此，公開了生成組織的多光譜圖像的方法和裝置。所述圖像可用作宮頸癌檢測。利用輻射源產(chǎn)生主要輻射，并過濾以選擇第一波長和第一偏振。經(jīng)過濾的主要輻射照射組織，生成次級輻射，其經(jīng)過濾以選擇第二波長和第二偏振。經(jīng)過濾的次級輻射用探測器收集，并且根據(jù)第一、第二波長和偏振的不同組合，生成組織的多個(gè)多光譜圖像。Roehrig等的美國專利No. 6198838，其通過參考結(jié)合于此，公開了通過利用獨(dú)立計(jì)算的塊(mass)和毛刺信息來檢測數(shù)字乳房X線照片中的可疑部分的方法和系統(tǒng)。所述方法在計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)中使用，該系統(tǒng)設(shè)計(jì)為使纖維乳腺組織中的可疑或可能為癌的病變引起放射學(xué)家或其他醫(yī)療專業(yè)人士的關(guān)注。在優(yōu)選實(shí)施例中，毛刺信息和塊信息被獨(dú)立計(jì)算，由于算出的毛刺信息不依賴于塊信息計(jì)算的結(jié)果，從而具有更高的可靠性。Turner等的美國專利No. 6135965，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析活體內(nèi)熒光光譜測量來光譜檢測宮頸組織中組織異常的裝置和方法。Gaborski等的美國專利No. 5857030，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種對放射圖像進(jìn)行數(shù)字圖像處理的自動(dòng)化的方法和系統(tǒng)，包括過濾的預(yù)處理階段，對分割預(yù)選階段， 以及包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的模式分類階段。Clarke等的美國專利No. 5982917，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種計(jì)算機(jī)輔助診斷(CAD)方法和裝置，用于對數(shù)字X射線圖像中的可疑區(qū)域檢測和增強(qiáng)。Balas的美國專利公開No. 2006/0141633，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種用于活體內(nèi)檢測并繪制(map)在癌癥發(fā)展期間上皮組織的生化和/或功能特性引起的變化的方法和裝置。Keller等的美國專利申請No. 2006/0184040，其通過參考結(jié)合于此，公開了檢測組織異常的方法和設(shè)備，據(jù)此，所述方法包括從光源向組織照射光；將從組織反射的照射光通過光學(xué)器件引至多波長成像光學(xué)子系統(tǒng)；并分離感興趣的一個(gè)或多個(gè)波長或波帶；將感興趣的一個(gè)或多個(gè)波長或波帶引至一個(gè)或多個(gè)成像設(shè)備，并使用所述設(shè)備記錄感興趣的一個(gè)或多個(gè)波長或波帶的圖像；將圖像數(shù)據(jù)從圖像傳輸至計(jì)算系統(tǒng)；并對組織異常相關(guān)的一個(gè)或多個(gè)光譜模式分析所述圖像。Gu等的美國專利公開No. 2008/0058593，其通過參考結(jié)合于此，公開了一種在用內(nèi)窺鏡檢查期間從器官的視頻數(shù)據(jù)提供計(jì)算機(jī)輔助診斷的過程，包括分析和增強(qiáng)來自視頻的圖像幀，并在檢查期間實(shí)時(shí)檢測和診斷圖像幀中的任何病變。進(jìn)一步地，圖像數(shù)據(jù)可被用于生成器官的三維重建。

發(fā)明內(nèi)容
這里以及下文更充分描述的本發(fā)明包括一種用于將宮頸組織分類的基于規(guī)則的無監(jiān)督過程，其包括對宮頸組織應(yīng)用包含一組分類器規(guī)則的分類器，通過串行地應(yīng)用選定的分類器規(guī)則來獲得最終預(yù)測，其中，采用選自由確定以下組成的組的分類器規(guī)則執(zhí)行應(yīng)用步驟紋理區(qū)域的大小、不透明度參數(shù)、醋酸白區(qū)域大小、粗大和細(xì)小點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目、粗大和細(xì)小鑲嵌區(qū)域的數(shù)目、非典型血管大小以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)，由此，可將宮頸組織分類為無疾病證據(jù)、低度異型增生、高度異型增生或癌癥。如果紋理區(qū)域大于宮頸面積的約1%，以及如果不透明度參數(shù)小于像素值的約4%， 或大于像素值的約12%，則將獲得無疾病證據(jù)的最終預(yù)測。
如果紋理區(qū)域大于宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)介于像素值的約4%至像素值的約1 之間，醋酸白的區(qū)域大小大于宮頸面積的7%，以及如果口附近的醋酸白區(qū)域大小大于宮頸面積的0%，則將獲得高度異型增生的最終預(yù)測。如果紋理區(qū)域大于宮頸面積的約1%，如果所述不透明度參數(shù)介于像素值的約4% 至像素值的約1 之間，醋酸白的區(qū)域大小小于宮頸面積的7%，并且口附近沒有醋酸白區(qū)域，則將獲得低度異型增生的最終預(yù)測。如果紋理區(qū)域小于宮頸面積的約1%，并且如果不透明度參數(shù)小于像素值的5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目小于2，且沒有粗大的鑲嵌區(qū)域血管，則將獲得低度異型增生的最終預(yù)測。如果紋理區(qū)域小于宮頸面積的約1%，并且如果不透明度參數(shù)大于像素值的10%， 口附近的醋酸白區(qū)域大小大于15%，則將獲得癌癥的預(yù)測。如果紋理區(qū)域小于宮頸面積的約1%，并且不透明度參數(shù)大于8%，口附近的醋酸白區(qū)域的大小大于0. 5%，并且粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目大于100，并且沒有粗大的鑲嵌區(qū)域血管， 并且異常血管大小大于0. 5毫米，則將得到癌癥的預(yù)測。如果紋理區(qū)域小于宮頸面積的1%，并且如果不透明度參數(shù)大于像素值的5%，口附近的醋酸白區(qū)域的大小小于像素值的0. 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域血管的數(shù)目小于100，不存在粗大鑲嵌區(qū)域血管，并且非典型血管的大小小于0. 5%，則將得到高度異型增生的判斷。


圖1展示了本發(fā)明的概述的流程圖。
圖2是用于組織分類方法的輸入?yún)?shù)的列表。
圖3是組織診斷方案的第一部分。
圖4是組織診斷方案的第二部分。
圖5是NED (沒有疾病證據(jù))的對象的示例的照片。
圖6 (a)是低度疾病對象的示例的照片。
圖6 (b)是圖6 (a)的對象的對應(yīng)低度疾病位置的圖像處理過的照片。
圖7 (a)是癌癥對象的示例的照片。
圖7 (b)是圖7 (a)的對象的對應(yīng)高度疾病位置的圖像處理過的照片。
圖7 (c)是圖7 (a)中的對象的對應(yīng)低度疾病位置的圖像處理過的照片。
圖8 (a)是高度疾病對象的示例的照片。
圖8 (b)是圖8 (a)中的對象的對應(yīng)的高度疾病位置的圖像處理過的照片
圖8 (c)是圖8 (a)中對象的對應(yīng)的低度疾病位置的圖像處理過的照片。
具體實(shí)施例方式
1.預(yù)方法應(yīng)用
本文所述的本發(fā)明目前優(yōu)選的實(shí)施例優(yōu)選使用幾個(gè)預(yù)方法應(yīng)用的輸出(輸出為如圖2 中所描述的某些參數(shù))作為組織分類方法的輸入。很多參數(shù)或變量被描述為圖像中特定特征的面積相比于宮頸的總面積的百分比。所述的點(diǎn)狀區(qū)域特征被定義為圖像中存在的點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目。非典型性血管的大小優(yōu)選的以毫米(mm)來計(jì)算。
該過程首先收集宮頸的數(shù)字彩色圖像(使用紅色，綠色，藍(lán)色通道或RGB)，——一個(gè)在施加醋酸之前，一個(gè)在應(yīng)用醋酸之后。優(yōu)選地，圖像被正交極化，以抑制鏡面反射(閃爍)并被校準(zhǔn)。接著，采用幾種預(yù)方法應(yīng)用，包括解剖特征提取，醋酸白特征提取，鑲嵌區(qū)域和點(diǎn)狀區(qū)域檢測，以及非典型血管提取。解剖特征提取優(yōu)選地包括檢測子宮頸，除去陰道壁(水平和豎直)，口檢測，柱狀上皮檢測以及紋理區(qū)域(異常/化生)檢測。醋酸白特征提取優(yōu)選地包括應(yīng)用醋酸到感興趣的解剖區(qū)域，以產(chǎn)生醋酸白區(qū)域； 拍攝至少一張醋酸白區(qū)域的后醋酸圖像；檢測感興趣的具有上皮細(xì)胞的解剖區(qū)域；從后醋酸圖像提取出紋理信息，以定義紋理區(qū)域；從后醋酸圖像中提取色彩信息以定義色彩區(qū)域； 并將紋理區(qū)域和色彩區(qū)域相結(jié)合生成候選的醋酸白區(qū)域。優(yōu)選地，它還包括獲得至少一個(gè)上皮細(xì)胞的前醋酸圖像；在前醋酸圖像之一中和在后醋酸圖像之一中記錄醋酸白區(qū)域， 以形成醋酸白區(qū)域的記錄圖像；從醋酸白區(qū)域的記錄圖像中提取不透明度參數(shù)，如共同待決共同受讓的2008年8月4日提交的序列號為12/221645的題為“Computerized Image Analysis for Acetic Acid Induced Cervical Intraepithelial Neoplasia，，的專利申請，其通過參考結(jié)合于此。該申請公開了通過聚類在記錄的前醋酸圖像和后圖像的時(shí)間變化中的差異，來創(chuàng)建的不透明度參數(shù)。所述不透明度參數(shù)對病變診斷提供了高預(yù)測值—— 正常和低度病變具有比高度病變和癌癥情形低得多的不透明度。其他的不透明度參數(shù)提取方法也可被使用，包括在不同色彩空間中的比率成像。在本發(fā)明的一優(yōu)選實(shí)施例中，在CIE-Lab色彩空間中的a通道中的色彩差異被用于不透明度參數(shù)提取。在本發(fā)明另一優(yōu)選實(shí)施例中，RGB色彩空間中的g通道的色彩差異被用于不透明度參數(shù)提取。由于不成熟的化生和柱狀上皮組織在醋酸施加后短暫變?yōu)榘咨?但并未表現(xiàn)出發(fā)育異常的組織變化，他們不應(yīng)被排除在感興趣的醋酸白區(qū)域之外。這些組織區(qū)域通常表現(xiàn)出輕微的不透明度變化。因此本發(fā)明在色彩差異特征空間內(nèi)采用了兩步平均移位聚類算法。第一步是分割主要的不透明度變化，并消除輕微不透明度變化。第二步是從第一步獲得的前景區(qū)域中分割最不透明的變化。計(jì)算不透明度參數(shù)，作為最不透明區(qū)域的平均色差。最不透明區(qū)域被定義為具有最大平均色差的區(qū)域。不透明度參數(shù)通過以下公式來表示
權(quán)利要求
1.一種用于將宮頸組織分類的基于規(guī)則的無監(jiān)督方法，包括對所述宮頸組織應(yīng)用分類器，所述分類器包括一組分類器規(guī)則；并且通過串行地應(yīng)用在所述組中選定的分類器規(guī)則來獲取最終預(yù)測，其中使用選自由確定以下組成的組的分類器規(guī)則來執(zhí)行所述應(yīng)用步驟紋理區(qū)域的大小， 不透明度參數(shù)，醋酸白區(qū)域的大小，粗大和細(xì)小點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目，粗大和細(xì)小鑲嵌區(qū)域的大小，非典型血管的大小以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)；由此，所述宮頸組織可被分類為無疾病證據(jù)、低度異型增生、高度異型增生或癌癥。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸面積的約1%，并且所述不透明度參數(shù)小于像素值的約 4%或大于像素值的約12%，獲取無疾病證據(jù)的最終預(yù)測。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)介于像素值的約4% 和像素值的約1 之間，醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的7%，并且口附近的醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的0%，則獲取高度異型增生的最終預(yù)測。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中，如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)介于像素值的約4% 和約12%之間，醋酸白區(qū)域的大小小于宮頸面積的7%，并且在口附近沒有醋酸白區(qū)域，則獲取低度異型增生的最終預(yù)測。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中，如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸區(qū)域的約1%，所述不透明度參數(shù)小于像素值的5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目小于2，并且沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，則獲取低度異型增生的最終預(yù)測。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的10%， 并且口附近的所述醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的15%，則獲取癌癥的最終預(yù)測。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的8%，口附近的所述醋酸白區(qū)域的大小大于宮頸面積的0. 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目大于100，沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，并且異常血管的大小大于0. 5mm，則獲取癌癥的最終預(yù)測。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述方法，其中，如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的5%，口附近的醋酸白區(qū)域的大小小于所述宮頸面積的0. 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域血管的數(shù)目小于100， 沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，并且非典型血管的大小為小于0. 5mm,則獲取高度異型增生的最終預(yù)測。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述方法，進(jìn)一步包括如果患者年齡低于25歲或高于 60歲，則將最終的癌癥預(yù)測中的置信度降低約10%-約20%之間。
10.一種用于將宮頸組織分類的基于規(guī)則的無監(jiān)督方法，包括對所述宮頸組織應(yīng)用分類器，所述分類器包括一組分類器規(guī)則；并且通過串行地應(yīng)用在所述系列中選定的分類器規(guī)則來獲取最終預(yù)測，其中使用選自由確定以下組成的組的分類器規(guī)則來執(zhí)行所述應(yīng)用步驟紋理區(qū)域的大小，不透明度參數(shù)，醋酸白區(qū)域的大小，粗大和細(xì)小點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目，粗大和細(xì)小鑲嵌區(qū)域的大小，非典型血管的大小以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)；由此，所述宮頸組織可被分為無疾病證據(jù)、低度異型增生、高度異型增生或癌癥； 其中如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸面積的約1%，并且所述不透明度參數(shù)小于像素值的約4%或大于像素值的約12%，則獲取無疾病證據(jù)的最終預(yù)測；如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)介于像素值的約4% 和像素值的約1 之間，醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的7%，并且如果口附近的醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的0%，則獲取高度異型增生的最終預(yù)測；其中如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的 5%，口附近的所述醋酸白區(qū)域的大小小于宮頸面積的0. 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域血管的數(shù)目小于 100，沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，并且異常血管的大小小于0. 5mm,則獲取高度異型增生的最終預(yù)測；其中如果所述紋理區(qū)域大于所述宮頸區(qū)域的約1%，所述不透明度參數(shù)介于像素值的約 4%和像素值的約1 之間，醋酸白區(qū)域的大小小于宮頸面積的7%，并且在口附近沒有醋酸白區(qū)域，則獲取低度異型增生的最終預(yù)測；其中如果所述紋理區(qū)域小于所述宮頸區(qū)域的約1%，所述不透明度參數(shù)小于像素值的 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目小于2，并且沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，則獲取低度異型增生的最終預(yù)測；其中如果所述的紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的 10%，口附近的所述醋酸白區(qū)域的大小大于所述宮頸面積的15%，則獲取癌癥的預(yù)測；其中如果所述的紋理區(qū)域小于所述宮頸面積的約1%，所述不透明度參數(shù)大于像素值的 8%，口附近的所述醋酸白區(qū)域的大小大于宮頸面積的0. 5%，粗大點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目大于100， 沒有粗大鑲嵌區(qū)域血管，并且異常血管的大小大于0. 5mm，則獲取癌癥的最終預(yù)測。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述方法，進(jìn)一步包括如果患者年齡低于25歲或高于60歲，則將最終的癌癥預(yù)測中的置信度降低約10%-約 20%之間。
12.一種用于將宮頸組織分類的基于規(guī)則的無監(jiān)督方法，包括 應(yīng)用分類器，所述分類器包括確定不透明度參數(shù)的分類器規(guī)則；由此，所述宮頸組織可被分為無疾病證據(jù)、低度異型增生、高度異型增生或癌癥。
全文摘要
一種用于將宮頸組織分類的基于規(guī)則的無監(jiān)督方法，所述分類通過串行地應(yīng)用選自由確定以下組成的組的分類器紋理區(qū)域的大小、不透明度參數(shù)、醋酸白區(qū)域的大小、粗大和細(xì)小點(diǎn)狀區(qū)域的數(shù)目、粗大和細(xì)小鑲嵌區(qū)域的大小、非典型血管的大小以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)數(shù)據(jù)，使得所述宮頸組織可被分類為無疾病證據(jù)、低度異型增生、高度異型增生或癌癥。
文檔編號G06K9/00GK102282569SQ200980139997
公開日2011年12月14日 申請日期2009年10月9日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月10日
發(fā)明者李 W. 申請人:國際科學(xué)技術(shù)醫(yī)療系統(tǒng)有限責(zé)任公司