特別是在處理多發(fā)性創(chuàng)傷時(shí)，醫(yī)生很容易顧此失彼。原因之一是人體復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)，往往使得難以發(fā)現(xiàn)全部損傷部位。為此，西門子研究院和西門子醫(yī)療計(jì)算機(jī)斷層掃描業(yè)務(wù)部的研究人員，研發(fā)出一個(gè)極其簡單、快速的解決方案，能夠?qū)?fù)雜的三維骨骼結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)換成易于分析的二維扁平圖像。

車禍、跌落或運(yùn)動(dòng)創(chuàng)傷的發(fā)生可能會(huì)造成人體骨骼和器官受到嚴(yán)重傷害。然而，要真正查明患者身上的傷處，需要進(jìn)行費(fèi)時(shí)的分析，還要有善于捕捉細(xì)節(jié)的銳利眼光。為了加快外傷探查，同時(shí)減少忽略哪怕是發(fā)絲般骨裂的可能性，西門子研究人員開發(fā)出有助于解決這個(gè)問題的技術(shù)。

識(shí)別胸廓

這項(xiàng)技術(shù)的個(gè)應(yīng)用側(cè)重于肋骨和脊柱評(píng)估，這是常見的放射檢查部位之一——2012年，僅美國進(jìn)行的8,500萬例計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）檢查中，就有16%是胸腔檢查。這項(xiàng)名為syngo.CT Bone Reading的技術(shù)，采用了能根據(jù)“分類器”或目標(biāo)對(duì)象所有范例都具備的特性，來識(shí)別圖像內(nèi)容的軟件。

分類器是通過利用大量注解圖像進(jìn)行培訓(xùn)這種方式得到的。適用于胸腔檢查的西門子Bone Reading技術(shù)，從創(chuàng)建胸廓模板開始，然后，對(duì)CT掃描圖像中每一個(gè)很可能構(gòu)成胸廓組成部分的三維像素（體素）進(jìn)行分類。西門子研究院全身成像分析核心專家S. Kevin Zhou博士是Bone Reading算法開發(fā)負(fù)責(zé)人，他解釋道，“分類器只分析那些屬于肋骨的體素，為每個(gè)體素分配一個(gè)置信度，并將之插入模板，創(chuàng)建出個(gè)性化模型。”

之所以能實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的體素分類，是得益于這種算法能夠“學(xué)會(huì)像孩子那樣分辨不同模式”，西門子醫(yī)療計(jì)算機(jī)斷層掃描業(yè)務(wù)部CT臨床應(yīng)用負(fù)責(zé)人GrzegorzSoza博士解釋道。他負(fù)責(zé)這個(gè)項(xiàng)目的臨床研究部分以及工作流程和界面。“這項(xiàng)技術(shù)成功的關(guān)鍵在于立足于機(jī)器學(xué)習(xí)——西門子研究院開發(fā)的算法，和我們描述三維肋骨分析和胸廓構(gòu)成的有關(guān)。也正是得益于機(jī)器學(xué)習(xí)，這項(xiàng)技術(shù)不會(huì)將胸廓與其他骨骼的體素相混淆。”

骨骼閱片技術(shù)有助于輕松識(shí)別肋骨裂紋，同時(shí)允許醫(yī)生標(biāo)記出感興趣區(qū)域（綠色箭頭）。

體素公式

系統(tǒng)會(huì)相應(yīng)地清除圖像中大部分體素，因?yàn)樗呀?jīng)知道，它們不符合胸廓模式，同時(shí)，它將瞄準(zhǔn)那些符合胸廓模式的體素。Zhou說：“如果它從某個(gè)體素中看出與其所熟知的模型非常接近的模式，那么，它會(huì)為這個(gè)體素分配一個(gè)表示它作為肋骨組成部分的高概率值。”但這個(gè)過程遠(yuǎn)比聽起來更復(fù)雜。他補(bǔ)充道，“其背后有數(shù)百個(gè)數(shù)學(xué)公式。系統(tǒng)專注于那些符合這些公式的體素，并忽略掉那些不符合的體素。”

當(dāng)系統(tǒng)確定三維掃描圖像中每一個(gè)有可能構(gòu)成胸廓組成部分的體素之后，它“在容積圖的中心平面，沿著每根肋骨，從一頭到另一頭，對(duì)胸廓進(jìn)行某種幾何變形，”Zhou如是道。由此得到一種在二維平面上精確復(fù)制其三維特質(zhì)的新穎胸廓圖。此外，系統(tǒng)將自動(dòng)標(biāo)記每根肋骨和椎骨。

它能多快地完成所有這些過程，生成扁平的胸廓圖像，以供放射檢查醫(yī)師進(jìn)行分析？Zhou表示，“歸功于自動(dòng)預(yù)處理，幾乎感覺不到等待時(shí)間。有了這項(xiàng)技術(shù)，臨床醫(yī)生可以全面了解所有肋骨的情況，縮短分析用時(shí)，降低發(fā)生錯(cuò)誤的幾率。它還能簡化引導(dǎo)，同時(shí)允許臨床醫(yī)生標(biāo)記出感興趣區(qū)域。一項(xiàng)研究*發(fā)現(xiàn)，這項(xiàng)技術(shù)能幫助臨床醫(yī)生將閱片時(shí)間縮短一半，并且可以將骨折檢出率提高10%。”

就縮短放射檢查醫(yī)師閱片用時(shí)而言，這項(xiàng)技術(shù)每使用一次估計(jì)可以節(jié)省約12美元，并且它的使用量以每6個(gè)月增加200%的速度增長，因此，5年內(nèi)節(jié)支總額將達(dá)到數(shù)百萬美元。

算法確定三維掃描圖像中的每一個(gè)有可能構(gòu)成胸廓組成部分的體素。然后，它在容積圖的中心平面，沿著每根肋骨，從一頭到另一頭，對(duì)胸廓進(jìn)行某種幾何變形。

Soza補(bǔ)充道，“如果不將肋骨展平，那么，醫(yī)生不僅可能漏掉一些發(fā)絲般骨裂，而且當(dāng)他認(rèn)為發(fā)現(xiàn)了什么時(shí)，將不得不來回查看圖像，以便確定是否真的有所發(fā)現(xiàn)。”

自2013年推向市場(chǎng)以來，西門子Bone Reading軟件已經(jīng)在63個(gè)國家的147家醫(yī)院和成像實(shí)驗(yàn)室得到應(yīng)用，截至2015年2月，這項(xiàng)技術(shù)已被用于約4萬名患者。就縮短放射檢查醫(yī)師閱片用時(shí)而言，這項(xiàng)技術(shù)每使用一次估計(jì)可以節(jié)省約12美元，并且它的使用量以每6個(gè)月增加200%的速度增長，因此，5年內(nèi)節(jié)支總額將達(dá)到數(shù)百萬美元。

全身閱片？

當(dāng)然，除胸廓之外，西門子Bone Reading軟件還有可能用于身體的許多其他部位。經(jīng)過培訓(xùn)，這種算法可以對(duì)任何骨骼部位執(zhí)行相同的展平功能。主要適用部位包括脊柱和骨盆。Zhou說：“同當(dāng)前版本一樣，未來的應(yīng)用將側(cè)重于創(chuàng)傷。不過，這項(xiàng)技術(shù)也有助于檢測(cè)癌癥，因?yàn)椋绻硞€(gè)體素符合，比如，肋骨的輪廓，但呈現(xiàn)出異常，那么，臨床醫(yī)生一眼就能看出這個(gè)異常。”甚至全身骨骼展平，也不是不可能的。Zhou表示，“我們?cè)诳紤]將206塊人體骨骼全部轉(zhuǎn)換成二維圖像。可以想象，對(duì)于多發(fā)性創(chuàng)傷，我們可以進(jìn)行全身掃描，并將整個(gè)結(jié)構(gòu)展平。”

接下來，會(huì)不會(huì)是分析軟組織？Zhou說：“毫無疑問。人體有大約75,000個(gè)解剖元素。遠(yuǎn)期愿景是標(biāo)識(shí)出每一個(gè)體素的位置。器官、肌肉、血管，原則上，利用這項(xiàng)技術(shù)可以呈現(xiàn)一切。”

* Lazar, M, Mang, T, Asenbaum, U, Weber, M, Soza, G, Toepker, M, Ringl, H，展開的肋骨——可用于快速檢測(cè)肋骨骨折的CT可視化算法：對(duì)創(chuàng)傷患者的敏感度和特異度的影響。北美放射學(xué)會(huì)2014年科學(xué)大會(huì)暨年會(huì)，伊利諾伊州芝加哥，2015年2月2日訪問。