1.2　不同部位医学图像CAD系统分述

1.2.1　基于胸部X线片的肺结节CAD系统

1.胸部X线片（CXR）的肺结节CAD系统

X线片是最早应用于医学诊断的图像技术，现在仍是常用的检查方式之一。Nagata等［45］实现了一个在胸部X线片上诊断结节的CAD系统，其中引入了主动轮廓方法，并对多域值算法做了改进。系统分3个阶段：①用主动轮廓模型在胸片图像上分割出肺，然后检测出肺的顶点、中线、长和宽并与已有的模板通过参照点进行配准，归一化。②用模板匹配方法检测初始的结节候选区域，把归一化的肺部图像用7×7个64×64像素的矩阵化分开，对每一个小区域通过阈值法检测ROIs。③这一阶段通过两个步骤对ROIs进行分类，去除假阳性：第一，先用图像局部增强对比法分割出结节候选区域，用密度梯度计算检测出结节。第二，用多尺度模板匹配技术进一步对检测到的结节作假阳性去除。本算法取得了良好的试验结果，作者还发现，在分类时考虑更多的特征系统能使性能得到一步提升。

Htike等［46］展示了一个三层框架的肺结节CAD系统。在预处理层，作者选用了拉普拉斯滤波器对图像进行处理。特征抽取层从图像的灰度共生矩阵中提取了对比度、能量和熵等44维特征。在分类层，使用了旋转森林进行分类，X线片图像被随机分成K个子集，在每个子集用PCA把子集上的特征投射到低维的空间并保持尽可能多的特异性，这样形成了基于新特性的基分类器，以达到提高分类准确度的同时保持分类的多样性。这个集成的旋转森林框架的分类准确度达到了令人满意的试验结果。

秦菊等［47］对商用的CAD系统IQQA®Chest的临床应用效果进行了对比试验。由5名不同年资医师对300人（其中有100例是肺结节患者的）医学图像进行诊断，3个月后再用CAD系统辅助重新诊断。对比两次诊断结果显示，CAD系统对数字化胸片肺结节检出的灵敏度和特异度等都有影响，使特异度明显提高。

2.CXR的其他CAD系统

Harrison等［48］建立了一个通过阈值化时间减影图像来确定病理性变化候选区域的CAD系统。每一个域值技术产生两个不同的候选区域：亮区和暗区。文章中对比测试了10个不同的域值技术。与全局域值化图像相比，分别域值化亮和暗的候选区域，恰当地提高了域值区域的数量，尽管得到更少的全局候选区域，但是囊括更多的实际病理性变化。

由于成像对象的厚度增深和肺域重叠，侧面视图通常在对比度和信噪比方面都表现出较差的图像质量。因此，找出侧面胸部的肺部轮廓是很困难的。侧位肺部X线片能够提供用于识别肺气肿的重要信息，例如仅在侧位视图中才能看到后胸部空间的扩张，该图像检查也能准确地描述隔膜扁平化，然而结合侧位信息的计算机诊断研究很少。Coppini等［49］利用前后位和侧位的肺部放射图像识别肺气肿。针对前后位和侧位视图下的肺区域分割问题，作者将肺边界建模为闭合的模糊曲线，这样分割任务被转化成了像素成员的隶属度估计问题，可由图像的非线性和空间变化的特征解析。对此，作者又引入了一种多层神经网络—改进的Kohonen网络。由于该网络有拓扑保留特性，能够作为一个检测器平滑地增强边界的闭合，因而有效地解决了CXR上肺轮廓分割的难题。

Cao等［50］介绍了一种基于小波分析的肺间质病理诊断CAD。在预处理环节，作者首先用sym5小波变换图像到一个二层分解中，接着用一个函数量化高频系数阈值，去掉频率高于域值的高频部分，结合低频系数重建二维小波信号。在特征抽取环节，利用小波变换抽取多分辨率和时频域局部特征。Muyoyeta等［51］开展了一个结核病诊断的CAD系统与利福平耐药实时荧光定量核酸扩增技术（Xpert MTB/RIF）试剂测试方法的对比实验。对350人（其中291例患有结核病），用CAD和用Xpert MTB/RIF试剂测试方法测试。该试验结果是得到相同的灵敏度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。CAD的曲线下面积（AUC）为0.71。这表明CAD系统可以提高结核病筛查的有效性。