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user: 2. 分类诊断实验 当前肝纤维化诊断实验研究的重点是寻求一套最优的计算机辅助诊断方案，而目前在寻求最优诊断方案的研究当中除了对核心诊断算法的优化研究之外，医学图像特征信息的优化选择，其中包括特征量的优化选取，提取特征量区域的ROI尺寸优化等都是提高诊断效率的重要参数。本次实验是基于肝脏纤维化MRI图像和CT图像的计算机辅助诊断实验，对由GLCM提取的特征量做优化选择分析，还有分析计算GLCM的三种ROI尺寸对诊断效果的影响。本次实验首次获得了医学图像特征量选择、ROI尺寸的指导性结论。 2.1. 实验材料的提取 2.1.1. 医学图像材料 本次实验所采用的医学图片全部都是由广西医科大学第一附属医院放射科采集，其中肝脏CT图像是2009年6月~2011年3月期间经肝穿刺活检术确诊病例218人，肝脏MRI图像是2011年2月~2012年3月经肝脏穿刺活检术的慢性乙型肝炎患者、临床及影像典型肝硬化患者和未经肝穿刺活检术的无肝脏相关疾病病史进行上腹部MRI检查者共173例。肝纤维化分级标准按照2000年中华医学会传染病与寄生虫病学分会、肝病学分会联合修订的慢性肝炎纤维化分期标准 [ 12 ] ，分成了正常组、轻度纤维化组、重度纤维化组和肝硬化组。MRI和CT图像扫描期相分为平扫期、动脉期、静脉期和平衡期 [ 13 ] [ 14 ] 。 2.1.2. 感兴趣区域的选取 图像中提取特征信息的区域称为感兴趣区域(ROI)。ROI的选取由放射科医生完成，本研究共选取10个感兴趣区，其中在肝脏第二肝门层面取3个ROI (肝左内叶、肝右前、右后叶各选取1个)；在肝脏左外叶体积最大层面取1个ROI (肝左外叶)；在第一肝门层面取4个ROI (肝右前叶2个、右后叶2个)；低于第一肝门层面取2个ROI (肝右前叶1个、右后叶1个)。 目前在基于医学图像处理的计算机辅助诊断肝纤维化研究当中，关于提取图像特征信息需要的ROI大小还没有一个确定的结论，因此在本次研究当中我们提取了3种尺寸大小的ROI，分别为16 × 16像素、20 × 20像素和32 × 32像素。实验中将分别采用从这三种尺寸的ROI中提取出的特征量进行分类实验，并比较它们的诊断效果，得出ROI选取的指导性结论。 2.1.3. 纹理特征提取 利用计算机辅助诊断系统中的纹理特征量提取软件Liver cirrhosis 4.8 [ 15 ] [ 16 ] 对MRI平扫及动态增强扫描、MPR重建获得的9组肝脏图像分别进行感兴趣区纹理特征量的提取。每个病人可得到9组纹理特征参数，每组参数由15个纹理特征量组成，分别为：对比度CON、角二阶矩ASM、熵ENT、相关性COR、逆差距IDM、平均灰度值MGV、差异平方和SQV、平均和SA、差异和SV、熵和SE、差方差DV、熵差DE、信息度量IMC1、信息度量IMC2、标准差SD。上述特征量值由Liver cirrhosis4.8软件自动生成一个EXCEL文件保存。 2.2. 分类诊断实验方法 本次实验采用SVM分类器作为分类诊断的核心算法，同时为了能够获得最优的诊断方案本次实验采用计算成本和时间成本最高的最优解优化算法——穷举遍历法和留一法求解优化特征量最优化选择问题。 2.2.1. 穷举遍历法 在基于医学图像的计算机辅助诊断肝纤维化研究中，医学图像的特征量优化选择是提高分类诊断准确率的重要因素。相关研究 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 在优化选择特征量的组合时都是采用次优解的特征选择算法，这些算法的实现过程比较简单快速，也是现在比较广泛使用的特征选择优化方法。但是目前学术界还存在着各种不同的次最优解的优化算法，而且各种算法无法得出一个统一的特征量最优化选择方案，目前也没有一个系统的评价体系对不同的次最优优化算法做出评估，本次研究为了保证获得最优的特征量子集，决定采用计算量最大，计算代价最高的穷举遍历法，遍历特征空间中所有的特征量组合，选取最优特征量组合子集，实现医学图像特征量的最优化选择。 假设特征量个数为n，循环遍历任意的特征量组合通过留一法获得每一个组合的分类准确率，因此N个特征量所有组合的遍历次数计算式为： C n 1 + C n 2 + C n 3 + ⋯ + C n n = 2 n − 1 (2-1) 由式(2-1)可以看到循环遍历算法的计算复杂度为O(2 n )。本次实验一共采用了15个不同的图像信息特征量，因此n = 15。每一组实验经过遍历检测时共需要进行2 15 − 1 = 32767次分类实验，即实验遍历的次数级别达到了10 4 级。每一次分类实验均采用留一法通过平均统计出分类准确率。 2.2.2. 留一法 在许多研究中都是随机地确定某些样本训练和生成分类器而其余样本就作为测试样本进行测试，这种方法的最大缺点就是存在较大的随机误差，还有训练过程中存在过学习或欠学习的缺陷，导致最终的结果与事实存在较大的偏差。本文为了使我们的实验结果最接近于真实，获得最小的统计误差，提出在计算机辅助肝纤维化分期诊断研究的机器学习和分类实验中采用留一法，它是一种能够给出统计模型中具有实际泛化性能和几乎无偏估计的实验方法。 2.3. 实验流程 本次实验流程分为三大模块即数据整理输入模块、诊断实验模块和数据统计输出模块，如图1所示。数据整理输入模块包括放射科医生采用MRI扫描仪和CT扫描仪获得病人的肝脏MRI图像和CT图像，然后再由放射科医生使用我们开发的纹理特征量提取平台Liver cirrhosis 4.8 [ 15 ] [ 16 ] 。分别在肝脏MRI图像和CT图像上选取ROI。我们每选出一个ROI之后软件将计算GLCM并提取出13个特征量和2个图像基本信息特征量作为分类器的输入。数据整理输入模块最后按照肝纤维化严重程度级别将获得的特征量集合分组，分组方法按照2000年中华医学会传染病与寄生虫病学分会、肝病学分会联合修订的慢性肝炎纤维化分期标准 [ 12 ] 。 诊断实验模块分别以MRI图像和CT图像特征量集合作为输入在纤维化级别分组之间进行两两分类实验。分类实验分为3个部分进行它们分别是：ROI尺寸大小选取实验、图像特征量优化实验以及MRI图像和CT图像诊断效果比较实验。每一个部分的分类实验都采用留一法及循环遍历法，获得最接近真实情况的实验结果。诊断实验模块将每一组特征量集合的诊断准确率作为输出并输入到数据统计输出模块中。数据统计输出模块将分类实验获得的分类准确率进行统计，按照上述的3个部分统计出平均准确率和最高准确率等统计结果，然后进行比较分析得出肝纤维化辅助诊断研究3个方面的结论。 图1. 诊断分类实验流统计分析结果程图 以肝纤维化严重程度级别划分病人可以分为正常组、轻度纤维化组、重度纤维化组和肝硬化组。获得病人的MRI和CT图像特征量集合可以按照图像扫描期相分为平扫期、动脉期、静脉期、平衡期四个期，同时按照选取的ROI尺寸可以将提取的图像特征量集合划分为16 × 16像素组、20 × 20像素组和32 × 32像素组。MRI及CT图像特征量集合分组的每一单元内都要进行正常组、轻度纤维化组、重度纤维化组和肝硬化组之间共6组分类实验。每一组分类实验都采用循环遍历法将15个特征量的所有组合共32767种不同的特征量组合依次作为分类器的输入进行分类，分类器采用SVM分类器，分类过程中采用留一法获得15个特征量每一种组合的分类准确率，因此每一组分类实验均有32，767个分类准确率与15个特征量的各个组合对应。 本次实验的诊断实验模块采用具有强大计算能力和集成多种建模及仿真模块的MATLAB软件进行编译，本次实验的硬件环境采用Intel的Xeon E5506四核CPU，内存4GB，软件环境采用操作系统为Windows 7环境下的MATLAB2009版本。每一单元内每一组分类实验平均耗时约420分钟。