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「图像处理」科普 | 图像分割新方法“精确制导”打靶头颈癌完成一例脑干的图像分割耗时仅为36分钟


头颈部癌症是一个冷酷的杀手 ， 以其极高的发病率和致死率令人闻之色变 。 所幸人类有“精准放疗”这个法宝 ， 使它不能恣意妄为 。
然而 ， “道高一尺 ， 魔高一丈” ， 头颈癌藏身之处是人体极为关键的部位 ， 有腮腺、脑干等重要组织器官 ， 而目前放疗的精度并不能完全保证射线不伤及无辜 ， 因此“精确放疗”虽然武艺高强 ， 但在实际操作中依然投鼠忌器、束手束脚 。
究竟如何对头颈癌实施精准打击呢？电子科技大学自动化工程学院成像科学与图像处理研究中心王振松博士找到了一种辅助医生诊断头颈癌的新方法 。
他在国际图像处理领域著名期刊《IEEE Transactions on Image Processing》发表研究论文 ， 提出了一种智能化、精准化的图像分割新方法 ， 以辅助医生精确勾画头颈部组织器官的解剖位置 ， 为放疗打靶头颈部肿瘤提供“精确制导” 。
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本文插图

论文截图
这篇论文题为“Hierarchical Vertex Regression-based Segmentation of Head and Neck CT Images for Radiotherapy Planning” ， 被该期刊选为2018年2月的封面论文 。
王振松博士为论文第一作者 ， 美国北卡罗莱纳大学教堂山分校沈定刚教授为通讯作者 ， 电子科技大学为第一作者单位 。
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本文插图

《IEEE Transactions on Image Processing》封面
“精确打靶”：放疗呼唤火眼“精”睛
放疗是临床治疗头颈癌的主要方法之一 。 随着技术的进步 ， 人类已经能够对放疗的辐射剂量进行精确控制和精准投送 。
相对来说 ， 对靶区的精确勾画技术还不能满足日益增长的临床需求 。 这就导致了即便放疗的“枪法”很准 ， 但如果“敌我难分” ， 也有可能对病人的正常器官造成严重“误伤” 。
即便找到了靶区 ， 要做到十分精准 ， 依然任重道远 。 如果靶区小于肿瘤的实际体积 ， 则无法彻底清除癌细胞 ， 可能导致癌细胞残留或癌症复发；如果靶区大于肿瘤的实际体积 ， 则会造成杀伤范围过大 ， 伤及无辜的正常组织或器官 。
因此 ， 医生在三维CT图像上勾画肿瘤靶区时十分小心 。
目前常用的CT影像是断层切片扫描的黑白影像 ， 医生在每一个切片影像上手动勾画靶区 ， 然后叠加起来确定三维靶区的位置 。
切片越多越密 ， 三维靶区的精度越高 。 然而 ， 如果切片过多 ， 医生手动勾画靶区的工作量就会非常大 ， 而且工作十分枯燥、效率低下；如果减少切片 ， 又会降低靶区勾画的精度 。
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图为常见的头颈部CT影像 ， 由从黑到白的不同灰度的象素构成（来源：网络）
“在技术层面 ， 我们可以把影像切片的间距控制在1毫米以内 ， 但要人工勾画这么多片子 ， 医生会很累 ， 而且会耗费许多时间 。 ”王振松说 。
头颈部的器官非常小 ， 而且非常多 。 据文献记载 ， 有经验的医师手动完成一例头颈部放疗计划的勾画平均耗时2.7个小时 。
于是 ， 如何进一步提升靶区和重要器官勾画的精度 ， 同时把医生从繁重的手动勾画工作中解放出来 ， 成了治疗头颈癌的重要临床需求 。
与之相对应 ， 如何把先进的医学影像技术和百年来临床放射治疗癌症的知识和经验进行整合优化 ， 实现半自动或全自动的癌症（或肿瘤）靶区精准勾画 ， 成为了当前医学图像处理领域的研究热点 。
创新算法：实现智能精准识别
在王振松之前 ， 学界已经探索出了“基于图像灰度表观特征的多图谱分割方法”、“基于形状模型的分割方法”等勾画头颈癌靶区的方法 。

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