40、颅内脑出血的检测与分类

颅内脑出血的检测与分类

1. 引言

脑出血指的是大脑内部的出血情况。简单来说，大脑中动脉破裂导致周围组织出血的一种中风情况就被视为脑出血。出血可能发生在大脑和覆盖它的膜层之间。外伤导致的血液刺激会使大脑组织压力升高，进而减少氧气输送到脑细胞的比例。脑出血是一种需要立即治疗的医疗紧急情况。

1.1 脑出血的成因

导致脑出血的因素有很多，具体如下：
- 头部受伤
- 血管异常
- 肝脏疾病
- 脑肿瘤
- 极度高血压
- 出血性疾病
- 使用非法药物

在儿童中，颅内出血突然发生的主要原因往往是血管异常，但也可能存在其他潜在原因，如血液疾病、脑肿瘤、败血症，或使用酒精、非法药物等。

1.2 脑出血的症状

许多脑出血患者会出现类似中风的症状，可能导致身体一侧无力或麻木。有时，脑出血还会引发一系列不同的症状，包括：
- 突然严重的偏头痛
- 吞咽困难
- 视力问题
- 身体协调能力丧失
- 困惑或理解困难
- 说话困难或结巴
- 癫痫发作
- 嗜睡或昏迷

1.3 脑出血的并发症

脑出血常常会导致多种并发症。由于出血，神经细胞无法与身体其他部位进行正常沟通，从而影响正常功能。此外，脑出血后还可能出现一些基本问题，如发育、语言或记忆问题。一些并发症可能是永久性的，具体取决于出血部位和损伤程度，这些并发症可能包括：
- 运动丧失
- 视力丧失
- 语言表达或理解能力下降
- 困惑或记忆力丧失

1.4 脑出血的诊断

诊断脑出血可能具有一定难度，因为有些人可能没有明显的身体症状。医生通常需要借助 CT 扫描或 MRI 扫描来确定大脑中出血的具体位置。与 MRI 相比，CT 图像具有许多优势，其质量足以准确诊断颅内脑出血。

计算机辅助诊断系统（CAD）利用计算机帮助医生快速准确地做出诊断。它专注于处理和检查人体不同部位的图像，以实现快速准确的诊断结果。CAD 系统通常具有特定的应用领域，针对某些特定类型的疾病、身体部位和诊断方法进行优化。它可以分析各种不同类型的输入，如症状、实验室测试结果、医学图像等，具体取决于其应用领域。其中，基于医学图像的诊断是最常见的类型之一。这种系统的优势在于可以与医学成像设备的软件集成，以快速准确地做出诊断，但它也面临着结合人工智能和数字图像处理等方面的挑战。

2. 文献综述

2.1 预分割相关方法

• 分割成四象限 ：采用分割和合并的方法将输入图像分成四个象限，这被称为成像的预分割。预分割可以通过以下几种方法实现：
  • 阈值法 ：为输入图像的像素赋予特定的阈值，然后将这些像素映射到相关区域。
  • 区域生长技术 ：从一个或多个种子点开始，根据一定的规则将相邻的像素合并到同一个区域中。
  • 监督分割方法和无监督分割方法 ：监督分割需要使用训练数据进行学习，而无监督分割则不需要。
• 分割过程 ：首先将图像分割成象限，然后分别计算每个象限的直方图和像素值。接着，将每个直方图值和像素值与预定义的阈值标准进行比较。最后，只提取检测到的异常区域，并将其作为输入进行分割处理。

2.2 结合知识发现技术的方法

该方法结合了机器和知识发现技术。在 CT 扫描过程中，记录颅内像素深度，基于此深度使用深度相关的灰度级归一化方法对像素强度进行归一化处理。然后，利用区域生长和多分辨率阈值分割方法对颅内区域的密集部分进行分割。接下来，通过应用算法构建决策树。该方法的第一步是预处理，包括分离包含颅外部分和颅骨的像素（颅内像素），用于血肿的识别、测量和分类。然而，该方法在选择血肿分割的最佳阈值时，需要人类专家根据不同情况进行选择，这可能导致不稳定性。此外，在识别最大的颅内血肿区域时，只考虑最大的连通高密度区域，而排除其他较小的高密度区域。最后，使用算法构建决策树，但该方法在识别硬膜下和硬膜外血肿方面存在困难。

2.3 关注脑缺血的方法

此方法主要关注脑缺血，认为一旦发生脑缺血，可能无法完全治愈。该方法基于血液层的平均厚度进行分级，将其分为好、恢复、死亡三个等级，分别标记为 1、2、3。将 CT 扫描图像作为输入，研究表明，局部较厚的蛛网膜下腔血液层或血液扩散可能导致延迟性脑缺血。但该方法仅专注于脑缺血。

2.4 基于特征的自动图像分类方法

该方法根据特征将图像自动分为异常和正常两类，具体分为四个阶段：
- 预处理 ：分离包含颅外部分和颅内部分的像素。
- 特征提取 ：限制原始数据集，提取的特征作为训练数据并保存到特征库中。
- 分类器应用 ：应用 SVM 分类器和 KNN 分类器，实验发现 K 近邻分类器的结果优于 SVM 分类器。
- 后处理 ：在图像被分类为异常后，移除颅骨图像，提取异常区域。通常使用最亮的像素单元来移除颅骨，因为大脑组织呈现灰色。这种方法只能将图像分为两类（异常和正常），且结果较为笼统，没有具体的标签。

2.5 基于磁敏感加权成像的方法

利用磁敏感加权成像（SWI）来可视化脑微出血。根据 SWI 构建基于排名的平均池化方法来识别脑微出血。使用包含多个层的卷积神经网络进行检测，其中 ReLU 层用于将卷积层与 SoftMax 激活、正切激活和修正线性单元激活进行映射。由于卷积层的特征集可能包含大量元素，容易导致维度灾难（过拟合），因此池化在其中起着重要作用，它使用池化函数将特征集中相关元素的簇替换为统计摘要值。最后采用基于排名的正常池化方法，该方法可以解决普通池化和最大池化导致的有用信息丢失问题，但这种方法非常复杂，计算负担较大。

2.6 密集连接神经网络方法

提出了一种名为 Densenet 的密集连接神经网络用于检测脑微出血。使用滑动窗口从左到右、从上到下覆盖独特图像的排列，根据子模型的中心像素选择目标值。然后使用成本矩阵，通过比较成本矩阵中的条目和目标值来检测最终的异常区域。该算法包括以下步骤：
- 传统卷积神经网络 ：通过卷积实现线性激活层的功能，后续层（如 ReLU 层）用于将卷积层与 SoftMax 激活、正切激活、修正线性单元激活等进行映射，它比卷积层更有效，因此更受欢迎。
- Densenet ：用于建立层与层之间的连接，这些连接用于特征图。块之间的层称为过渡层，每个层都接收来自前一层的信息。
- 迁移学习 ：基于全卷积多尺度残差 Densenet，考虑标记样本以获得高分类准确率，用于重新训练 Densenet 的后续层，使用迁移学习可以提高准确率。

2.7 基于 CT 扫描训练 CNN 的方法

使用 CT 扫描对完整的 CNN 进行训练，该算法在检测急性颅内出血方面具有很高的准确率，比 2 - 4 位放射科医生的测量结果更准确。

2.8 3D 定量分析方法

该方法基于 CT 图像对脑内出血区域的参数进行 3D 测量，并将结果数据与患者死亡率相关联。图像分割使用基于模糊 c - 均值的聚类算法，该算法通过最小化特征向量到聚类中心的距离来表示目标函数。基于聚类的特征进行基于规则的标记，标记的组成部分包括事实列表、知识库（或规则库）和推理引擎，标记基于区域的面积和颜色。但该方法并不总是能进行正确的分割。

2.9 预分割及分组方法

首先进行预处理，将图像分割成四个象限，使用跟踪算法将 CT 扫描图像中的颅骨图像与灰色硬脑膜物质分离。在这四个区域中，选择最有可能出现异常的区域，排除其他区域。然后将所有相同的同质区域分组以指出异常。使用的分割方法包括：
- 阈值法 ：将像素值与阈值进行比较。
- 区域生长技术 ：提取有用或相连的区域。
- 监督和无监督方法 ：在训练阶段对图像进行分割，与监督方法相比，无监督方法更有效，对误差更不敏感。但该方法不是完全自动化的，需要大量的人工干预。

下面用 mermaid 格式的流程图展示文献综述中部分方法的流程：

graph LR
    A[输入图像] --> B[预分割]
    B --> C{分割方法}
    C -->|阈值法| D[阈值处理]
    C -->|区域生长技术| E[区域生长]
    C -->|监督/无监督| F[监督或无监督分割]
    D --> G[特征提取]
    E --> G
    F --> G
    G --> H[分类器应用]
    H --> I[结果输出]

3. 提出的方法

3.1 整体流程概述

提出的方法以 CT 扫描图像作为输入数据集。首先，将 CT 扫描图像转换为网络或模型可以接受的格式，即 jpeg 格式。然后，对图像进行处理以准确分析图像。采用 Otsu 策略进行分割，该方法可以根据像素排列等规则将数字图像分割成多个区域。同时，去除图像中的噪声和不需要的像素，如高强度的颅骨部分。分割的目的是简化图像，使其更有意义且易于分析。有多种分割方法可供选择，如阈值法和分组法。此阶段将大脑图像分割成几个区域，以便分离出感兴趣区域（ROI，即出血区域），其结果通常用于以最高的准确性检测出血的存在。之后，使用 Weka 工具对图像进行分类。Otsu 分割方法还可以通过自动根据像素值和概率值找到阈值来最小化系统的类内方差。可以使用形态学操作和区域生长技术进一步优化分割后的图像，最终提取出 ROI 的最过滤部分，并提取 ROI 的面积、轴、周长、与颅骨的距离等特征，通过特征向量模式将这些特征输入到神经网络中。为了准确提取特征，使用 MATLAB 的 Region props 工具。在区分不同类型的出血时，ROI 的形状起着重要作用，例如硬膜外和脑实质内出血的 ROI 区域通常有凸包，而硬膜下出血的 ROI 区域则呈凹形。围绕 ROI 的区域称为边界框，它在提取 ROI 的特征方面也起着重要作用。从 ROI 提取的特征将作为输入来训练模型，然后根据训练好的神经网络识别出血的类型。一旦保存了输入和输出图像集，就会生成一个保存的网络，称为网络文件，后续使用训练百分比方法确定网络文件的工作情况。

3.2 具体步骤

3.2.1 预处理

预处理是该方法的第一步，包括去除图像中高强度的像素部分（如颅骨部分）和噪声。然后，使用 OTSU 方法将图像分割成多个部分，该方法具有 100%的准确性，并将具有相似属性的部分进行聚类，以便更容易识别异常。

3.2.2 分割

分割步骤之后是特征提取步骤，这是将具有相似属性的部分分组并输入到神经网络的主要步骤。颅骨最亮部分的像素强度约为 250 像素，为了识别异常部分，需要使用 MATLAB 将其去除。使用基于图像的 CAD 系统进行图像分割，然后根据分割部分的属性，使用分类器算法（类型检测算法）检测出血的类型。

以下是类型检测算法（分割）的代码：

1: BTD (Ss, p, q, Cc, W) ◁Ss CT scan Data set. n count of feature. C classifier
W is vector.
2: Dd ←BUILDDATASET1 (Ss, p, q)
3: for c ∈Cc do
4: Acu ←TESTINCLASSIFIER (Dd, c, wc)
5: end for
6: return c Acu
7: end
8: BUILDDATASET1 (Ss, p, q) ◁Ss Scan Dataset. n count of feature
9: Assign Dd to empty
10: for j ←0,9 do
11: tt ←EXTRACINTFEATURE (j, n)
12: add tt to the end of Dd
13: end for
14: return Dd
15: end
16: EXTRACTINFEATURE (j, n) ◁i brains CT scan
17: j is ≥251, j = 0; Apply steps 18 to 23
18: perform Otsu j
19: morphological j
20: regions growing j
21: region props
22: classifier
23: return vi
24: end
25: TESTINCLASSIFIER (Dd, c, wc)
26: partition Dd into 10 subset: Dd0..Dd9
27: for k ←0,9 do
28: Ta ←Dk
29: Tb ←Sk = 0,…,9
30: calculate accuracy
31: return avg of Aj’s for j = 0 to 9
32: end for
33: end procedure.

3.2.3 形态学技术

使用的形态学技术包括：
- 重建开运算
- 重建闭运算
- 补充图像
- 计算区域最大值
- 叠加图像
- 处理背景标记
- 分水岭变换和分割
- 可视化结果
- 去除背景噪声

形态学操作主要是去除背景，然后对内部段区域进行膨胀。

下面用表格总结提出方法的主要步骤：
|步骤|操作内容|
| ---- | ---- |
|输入数据|CT 扫描图像转换为 jpeg 格式|
|预处理|去除颅骨和噪声，用 OTSU 方法分割并聚类|
|分割|使用基于图像的 CAD 系统，结合类型检测算法|
|特征提取|使用 MATLAB 的 Region props 工具提取 ROI 特征|
|分类|使用 Weka 工具，根据 ROI 形状区分出血类型|
|模型训练|将提取的特征输入神经网络训练|
|结果确定|使用训练百分比方法确定网络文件工作情况|

再用 mermaid 格式的流程图展示提出方法的整体流程：

graph LR
    A[CT 扫描图像] --> B[转换为 jpeg 格式]
    B --> C[预处理]
    C --> D[分割]
    D --> E[特征提取]
    E --> F[分类]
    F --> G[模型训练]
    G --> H[结果确定]

3.2.4 特征提取与分类

在特征提取方面，利用 MATLAB 的 Region props 工具，能够精准地提取出 ROI 的关键特征，如面积、轴、周长以及与颅骨的距离等。这些特征对于后续准确判断出血类型至关重要。以硬膜外和脑实质内出血为例，其 ROI 区域通常呈现出凸包的形状；而硬膜下出血的 ROI 区域则是凹形的。这种形状上的差异成为区分不同类型出血的重要依据。

在分类阶段，使用 Weka 工具对图像进行分类。该工具可以根据提取的特征，结合预先设定的分类规则，对不同类型的出血进行准确识别。具体操作时，将从 ROI 提取的特征作为输入，通过特征向量模式输入到神经网络中进行训练。训练完成后，神经网络就能够根据输入的特征判断出血的类型。

3.2.5 模型训练与结果确定

模型训练是整个方法的核心环节之一。将从 ROI 提取的特征作为输入，输入到神经网络中进行训练。在训练过程中，神经网络会不断调整自身的参数，以适应输入的特征，从而提高对出血类型的识别准确率。

训练完成后，会生成一个保存的网络，即网络文件。后续使用训练百分比方法确定网络文件的工作情况。具体步骤如下：
1. 将训练数据集按照一定的比例划分为训练集和验证集。例如，可以将 80%的数据作为训练集，20%的数据作为验证集。
2. 使用训练集对神经网络进行训练，得到训练好的网络文件。
3. 使用验证集对网络文件进行验证，计算验证集上的准确率。
4. 根据验证集上的准确率，调整神经网络的参数，直到达到满意的准确率为止。

通过以上步骤，可以确保网络文件在实际应用中具有较高的准确性和可靠性。

4. 方法优势与挑战

4.1 方法优势

• 准确性高 ：提出的方法采用了多种先进的技术，如 Otsu 分割方法、形态学操作和区域生长技术等，能够准确地分割出 ROI，并提取出关键特征，从而提高了对出血类型的识别准确率。
• 自动化程度高 ：该方法在预处理、分割、特征提取和分类等环节都采用了自动化的算法，减少了人工干预，提高了工作效率。
• 可扩展性强 ：方法中使用的神经网络具有很强的可扩展性，可以根据不同的需求进行调整和优化，以适应不同的数据集和应用场景。

4.2 方法挑战

• 数据质量要求高 ：该方法的准确性依赖于高质量的 CT 扫描图像。如果图像存在噪声、伪影或其他质量问题，可能会影响分割和特征提取的准确性，从而降低对出血类型的识别准确率。
• 计算资源需求大 ：方法中使用的神经网络和形态学操作等算法需要大量的计算资源，对计算机的性能要求较高。在实际应用中，可能需要使用高性能的计算机或云计算平台来满足计算需求。
• 模型解释性差 ：神经网络是一种黑盒模型，其决策过程难以解释。在实际应用中，医生可能需要了解模型的决策依据，以便更好地做出诊断。因此，如何提高模型的解释性是该方法面临的一个挑战。

5. 应用前景与展望

5.1 应用前景

• 医疗诊断辅助 ：该方法可以为医生提供快速、准确的脑出血诊断结果，帮助医生及时制定治疗方案，提高患者的治疗效果。
• 医学研究 ：方法中提取的特征和分类结果可以为医学研究提供有价值的数据，有助于深入了解脑出血的发病机制和治疗方法。
• 远程医疗 ：随着互联网技术的发展，该方法可以应用于远程医疗领域，医生可以通过网络获取患者的 CT 扫描图像，并使用该方法进行诊断，为患者提供及时的医疗服务。

5.2 展望

• 优化算法 ：未来可以进一步优化方法中的算法，提高分割和特征提取的准确性，降低计算资源的需求。
• 结合其他技术 ：可以将该方法与其他技术，如人工智能、大数据和物联网等相结合，实现更加智能化的脑出血诊断和治疗。
• 提高模型解释性 ：研究如何提高神经网络的解释性，使医生能够更好地理解模型的决策依据，提高诊断的可靠性。

下面用表格对比提出方法的优势和挑战：
|类别|具体内容|
| ---- | ---- |
|优势|准确性高、自动化程度高、可扩展性强|
|挑战|数据质量要求高、计算资源需求大、模型解释性差|

再用 mermaid 格式的流程图展示方法应用前景的拓展方向：

graph LR
    A[提出的脑出血检测分类方法] --> B[医疗诊断辅助]
    A --> C[医学研究]
    A --> D[远程医疗]
    B --> E[提高治疗效果]
    C --> F[深入了解发病机制]
    D --> G[提供及时医疗服务]

综上所述，提出的颅内脑出血检测与分类方法具有较高的准确性和自动化程度，在医疗诊断、医学研究和远程医疗等领域具有广阔的应用前景。但同时也面临着数据质量、计算资源和模型解释性等方面的挑战。未来需要进一步优化算法，结合其他技术，提高模型的解释性，以推动该方法在实际应用中的广泛推广。