發(fā)布日期：2017-11-01
發(fā)生于間葉組織的惡性腫瘤稱為“肉瘤”（sarcoma）。Sarcoma一詞來源于希臘單詞，意為“肉質(zhì)生長”。肉瘤主要分為兩種：骨肉瘤與軟組織肉瘤。骨肉瘤是一種危害極大的原發(fā)性惡性骨腫瘤，早期發(fā)病癥狀與其他骨損傷類似，如不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并給予相應(yīng)治療，極易發(fā)生肺轉(zhuǎn)移，一旦發(fā)生肺轉(zhuǎn)移，治愈希望就會(huì)大大減少。
目前，骨肉瘤疑似病例診斷步驟為體檢→影像學(xué)檢查→病理檢查。計(jì)算機(jī)斷層成像（CT）是骨肉瘤影像學(xué)檢查的必要手段之一，可較好地顯示皮質(zhì)破壞界限以及三維解剖情況。根據(jù) CT 影像精確勾畫腫瘤區(qū)域，醫(yī)生可制定更合理的放化療或手術(shù)方案。然而，人工勾畫腫瘤區(qū)域耗時(shí)長，工作量極大。而且不同的醫(yī)生對(duì)腫瘤區(qū)域的勾畫結(jié)果受其主觀經(jīng)驗(yàn)、環(huán)境等諸多因素影響，勾畫結(jié)果的可重復(fù)性差。因此，需要研發(fā)一種可以自動(dòng)分割腫瘤區(qū)域的方法。
但是，骨肉瘤 CT 圖像自動(dòng)分割面臨這諸多挑戰(zhàn)：（1）骨肉瘤不僅位于骨上，還會(huì)侵襲骨周圍軟組織及關(guān)節(jié)處的肌肉組織。因此骨肉瘤內(nèi)灰度及紋理等分布不均勻，且腫瘤組織與其周圍正常組織的灰度差異很小，腫瘤邊緣模糊不清（如圖 1 所示）。（2）不同的病人的腫瘤形態(tài)特征及位置各異。（3）不同醫(yī)院的成像設(shè)備及成像參數(shù)各異，導(dǎo)致不同醫(yī)院的病人影像存在差異。
圖1. 骨肉瘤CT圖像及腫瘤區(qū)域邊界（紅色實(shí)線）。第一行是骨肉瘤CT圖像，第二行是腫瘤區(qū)域邊界勾畫結(jié)果。從左至右三列分別為腫瘤位于肌肉組織、骨及混合型病灶。
日前，中科院蘇州醫(yī)工所醫(yī)學(xué)影像室提出了一種自動(dòng)分割腫瘤區(qū)域的方法，叫做基于多監(jiān)督全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的骨肉瘤圖像分割方法（Multiple Supervised Fully ConvolutionalNetworks, MSFCN）。科研人員運(yùn)用這種方法訓(xùn)練出了一個(gè)計(jì)算機(jī)人工智能小助手，這個(gè)小助手通過向經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生學(xué)習(xí)腫瘤區(qū)域邊界勾畫方法，從而能夠自動(dòng)完成腫瘤區(qū)域勾畫，減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)。同時(shí)，由于機(jī)器沒有感情，不會(huì)受到心情或環(huán)境因素的影響，所以提高了腫瘤區(qū)域勾畫的可重復(fù)性。
這個(gè)方法聽起來很長，其實(shí)主要就兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：第一，多監(jiān)督；第二，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所謂“多監(jiān)督”，計(jì)算機(jī)從多個(gè)細(xì)節(jié)層面上去“學(xué)習(xí)”放射科醫(yī)生的勾畫方法。而“全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，是指計(jì)算機(jī)可以接受任何尺寸的圖像作為輸入，直接輸出與原圖同樣大小的分割圖，不需要任何后處理步驟。
MSFCN方法就是基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架，添加了多個(gè)有監(jiān)督的邊輸出層，每個(gè)邊輸出層都可以通過對(duì)比金標(biāo)準(zhǔn)（標(biāo)準(zhǔn)答案）進(jìn)行損失函數(shù)計(jì)算得到損失值，然后反向傳播損失值信息，進(jìn)而指導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多尺度特征的學(xué)習(xí)，從而同時(shí)獲得圖像的局部特征和全局特征，在網(wǎng)絡(luò)的采樣上更多的保留了圖像中的相關(guān)關(guān)聯(lián)信息。最后，科研人員用一個(gè)帶有權(quán)重的融合層將分類結(jié)果融合，得到最終的腫瘤分割邊界結(jié)果。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對(duì)于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他先進(jìn)算法，這個(gè)方法在相似性、敏感度等多方面指標(biāo)都有更好的適應(yīng)性和評(píng)估效果。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在 Computer Methods and Programs in Biomedicine 雜志上（https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2017.02.013）。
圖2. 混合型骨肉瘤 CT 圖像分割結(jié)果。1~4行是4個(gè)不同的樣本。（a）金標(biāo)準(zhǔn)（標(biāo)準(zhǔn)答案）：由經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生勾畫的腫瘤區(qū)域邊界（紅線）；（b）~（e）分別為FCN，U-Net，HED，MSFCN幾種算法的分割結(jié)果，腫瘤區(qū)域邊界以不同顏色的實(shí)線表示。從圖中可以看到，與其他算法分割出的圖案相比，MSFCN方法邊界圓滑，與“標(biāo)準(zhǔn)答案”的吻合度最高。
除了用于輔助醫(yī)生制定放化療或手術(shù)方案外，MSFCN方法還可以用在加速影像組學(xué)、影像學(xué)標(biāo)記物構(gòu)建等這些醫(yī)學(xué)影像輔助診斷分析方法方面（圖3）。
圖3. 影像組學(xué)分析/影像學(xué)標(biāo)記物構(gòu)建方法流程：首先，科研人員對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行腫瘤區(qū)域分割，得到腫瘤區(qū)域；然后，從腫瘤區(qū)域提取出灰度、形狀等這些影像特征；最后，分析這些影像特征與臨床數(shù)據(jù)信息的關(guān)系，從而構(gòu)建起預(yù)測模型。
此外，蘇州醫(yī)工所醫(yī)學(xué)影像室還在腫瘤治療效果的早期預(yù)測方面做了研究，提出了一種DCE-MRI容積轉(zhuǎn)移常數(shù)（Ktrans）體素分析方法。
科研人員利用放化療前、放化療早期（兩周）軟組織肉瘤患者的DCE-MRI影像數(shù)據(jù)，以及放化療結(jié)束后手術(shù)病理確認(rèn)得到的腫瘤細(xì)胞壞死率（TCNR）進(jìn)行研究?？蒲腥藛T將放化療前與放化療早期的DCE-MRI影像對(duì)齊，然后基于勾畫好的腫瘤區(qū)域，構(gòu)建基于體素的腫瘤區(qū)域Ktrans變化圖，然后根據(jù)這個(gè)圖計(jì)算出腫瘤區(qū)域Ktrans顯著增加、顯著減少和無明顯變化的體積分?jǐn)?shù)（F+,F-和F0），將這三個(gè)體積分?jǐn)?shù)作為療效的預(yù)測指標(biāo)。進(jìn)而對(duì)療效早期預(yù)測指標(biāo)的效果進(jìn)行評(píng)估（圖4）。
圖4.不同療效病例的體素分布圖，由a到d治療效果依次減弱，由圖可直觀地看出，藍(lán)色區(qū)域越多或綠色區(qū)域越少，則治療效果越差。由a到d，F(xiàn)0依次減少（綠色區(qū)域），F(xiàn)-依次增加（藍(lán)色區(qū)域），TCNR依次減少，療效依次降低。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法生成的體積分?jǐn)?shù)F-和F0的療效預(yù)測能力優(yōu)于目前傳統(tǒng)的腫瘤療效評(píng)估指標(biāo)。此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可由腫瘤血管正常化理論解釋，具有較好的臨床意義。相關(guān)研究結(jié)果發(fā)表在European Journal of Radiology雜志上（https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2017.08.021）。
來源：中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所
來源：中科院之聲（微信號(hào) zkyzswx）
