CT影像的肺结节计算机辅助检测技术进展

CT影像的肺结节计算机辅助检测技术进展

陈德勤

桂林医学院附属医院广西桂林541001

摘要：通过对CT影像的肺结节计算机辅助检测技术进行分析，以此来探究现今其技术的进展情况，本文通过对其检测情况进行分析，此技术可有效提升对肺结节的检测准确度，有助于临床医生对疾病的诊断和治疗，为诊断早期肺癌提供重要依据。

关键词：CT影像；肺结节；计算机辅助检测技术

前言

肺癌是对人体健康和生命安全造成最大威胁的恶性肿瘤，近年来其发病率和死亡率逐渐上升。而肺结节其为肺癌早期的影像体现，通过CT影像对肺结节进行检测，以其检测结果为基础进行临床的诊断。随着医疗器械的发展将计算机辅助检测技术运用到CT影像中对肺结节进行检测，有效降低误诊率。本文对CT影像的肺结节计算机辅助检测技术进展进行分析，详细了解其进展状况。

1计算机辅助检测技术在国内外的发展情况

早期在国外对肺结节计算机辅助检测技术进行相关的研究，并将其投入到临床运用。现如今我国相关的学者对此技术逐渐关注，有研究表示，虽我国对此技术的研究还处在初级阶段，但其明显具有较高的敏感度、特异性以及假阳性率相对较低的检测技术，其主要对计算机辅助检测技术的方法进行研究。需要注意影响其检测结果除技术原因以外，还包括采取样本时其大小的情况。因此为保障其检测时的敏感度、特异性以及检测精准性，需要在采取样本时保证其大小的适度，以防因样本较小难以运用计算机辅助检测技术进行有效的肺结节检测。通过对于计算机辅助检测技术的研究，现今主要目的为在正确的操作下，对其肺结节检测需要注意的事项，从而确保其肺结节的检出率具有较高的敏感度，假阳性率降低的检测方式[1]。

1.1创建合理的肺结节模型提升计算机辅助检测技术的检测效率

在进行初步的研究中可显示，若运用高斯概率的模型，其密度相对较高，并且分布情况较为不均匀，容易造成计算机辅助检测技术出现检测结果的误差情况，从而导致其假阳性率明显升高的状况。其实，实质性结节与亚实质性结节无论是在密度、纹理以及分布上其特征均有不同的显示，其属于异质数据。为此根据此特点，对肺结节的分布、特征等情况进行研究，并创建合理的肺结节模型，根据不同方面进行分析，以此来提升计算机辅助检测技术的检测效率。

1.2根据肺结节创建模型，制定有效的检测方案

现今对计算机辅助检测技术需要提升其对肺癌的诊断效果，对于假阳性的排除情况其不属于重要的操作，因此需要根据肺结节的检测方式进行提升，以此来保障检测时其可精准的诊断出其早期肺癌发生的情况，提高临床医生的诊治情况，从而降低误诊的状况发生[2]。

2计算机辅助检测技术在国内外的状况

现今计算机辅助检测技术其主要根据不同的方法进行，但其基本的步骤固定为：①对CT影像进行处理，其主要为影像的增强、滤波以及肺实质的分割等；②在对候选肺结节的样本分割时，为保障计算机辅助检测技术检测时的敏感度，需要尽量将样本多进行分割。因肺实质中其组织中的血管、气管等与实质性的肺结节外观上异常相似，在进行分割时其结节外的血管、气管等均为非结节；③在进行样本提取时，需要根据其特征的优越情况进行选择。在进行结节的分割后，需要更进一步的对其进行区分。因此在采取样本时，要确保其数量的特征的一致。不同结节需要根据结节的特征进行基础的分类；④需要对肺结节的种类进行识别。在进行分类时，需要使用设计分类器，采用提取出的特征对分类仪器进行练习，从而实现对其的分类效果，从候选的结节中识别出真正的结节[3]。

在对其进行研究时，滤波为预处理步骤中重要的环节之一。在医学的影像中，其属于一种可对弱边缘进行增强的效果，例如亚实质性肺结节中其同通常为毛刺型的弱边缘，对其运用CI滤波器。CI滤波器在X光片上的乳腺癌检测中有明显的应用效果。而QCI滤波器其作为在CI滤波器的基础上改进的仪器，其对于实质性肺结节检测中具有较为明显的效果。有研究显示，运用CI滤波器对实质性肺结节的边缘增强情况确实较为明显，但运用亚实质肺结节，其检测效果没有达到理想情况。主要因素为，高斯模型其主要对实质性肺结节的描述较为准确，但对于亚实质性肺结节中的毛刺与分叶等特征没有明显的描述，因此需要运用混合型高斯模型来对实质性以及亚实质性肺结节进行描述，同样在此基础上可运用CI滤波器来达到对结节边缘增强的效果。

在对候选结节进行分割时，较为常用的为密度特征、区域生长的方式。但其存在局限性，没有将亚实质性结节的情况考虑在分割之内，并且此方方在进行分割时其选择的条件较为敏感。有研究表示，运用梯度矢量流模型其效果较佳。梯度矢量流模型方式明显改善初始模型的轮廓情况，可明确显示出亚实质性结节的轮廓边缘情况，虽然此方式提出较早，但可通过其特点，对其结节进行合理的分割，尤其是亚实质性结节。通过对其进行探讨，可明显发现，现今对计算机辅助检测技术的情况存在明显的问题：①在对样本进行检测时，为保障其检测时的有效性，在提取样本时需要多种样本并样本较大；②因检测的方式较为针对实质性肺结节，易造成检测时具有一定的局限性，从而影响最终的结果；③在进行检测时数据情况未考虑详细，从而忽略非平衡数据的问题，导致在检测结果时其易出现误差情况，影响临床的诊断及治疗。因以上的问题，导致计算机辅助检测技术在检测肺结节时其假阳性率相对较高，不能明确检测出肺结节的发展情况[4]。

3分析计算机辅助检测技术的进展前景

有研究表明，肺癌的产生与自身吸烟、空气的污染等有关联，现今我国吸烟人群不断上升，工业化也在不断提升，对大气污染情况严重加重，我国肺癌的死亡率、发病率不断在增加。为降低肺癌的发病率以及死亡率，需要运用CT影像对肺结节进行检测诊断出其恶性、良性等情况，因我国医疗行业的快速发展，医疗器械也在不断更新，许多医院引进多螺旋CT。因多螺旋CT在对肺部的薄层进行扫描时其产生的影像数据较为庞大，因此需要运用计算机辅助检测技术来提升对肺癌早期的诊断精准性，我国对于CT影像的肺结节计算机辅助检测技术有明显的需求。

现今，随着各大医院对多螺旋CT的普及，使得在检测时经验丰富的医生人数出现匮乏情况，尤其是在偏远的地区出现此情况较为严重。在此情况下，可运用多螺旋CT影像对肺结节计算机辅助检测技术进行精准的检测，从而改善因医生经验匮乏出现的情况[5]。

4结论

上述所论，运用CT影像的肺结节计算机辅助检测技术有着较为广阔的前景，对社会、经济等效益均有十分可观。需要继续进行创新，使其检测结果更加准确，提升临床诊治效果，提升患者的生存率。

参考文献

[1]谷宇,吕晓琪,杨立东,等.基于CT影像的肺结节计算机辅助检测技术进展[J].重庆医学,2017,46(6):839-842.

[2]龚敬,聂生东.CT图像肺结节计算机辅助检测技术研究进展[J].北京生物医学工程,2016,35(1):81-86.

[3]吴光耀,伍建林.基于CT的计算机辅助检测与诊断肺结节技术研究进展[J].中国医学影像技术,2018,34(7):1114-1117.

[4]王洪洋,张颖,朱海波,等.基于肺部CT图像的计算机辅助诊断系统构建[J].中国医学装备,2018,15(10):104-108.

[5]林岚,吴玉超,宋爽,等.LIDC/IDRI影像数据库在肺结节计算机辅助诊断中的研究进展[J].医疗卫生装备,2018,39(10):101-105.