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  • 原标题:遥感影像数据的概念遥感影像数据是由卫星或飞机上的成像系统获得的影像,多为遥感影像数据。影像数据的每个像元都有一个值,表示传感器探测到像素对应地面面积上目标物的电磁辐射强度,也叫亮度值、灰度值。...

    原标题:遥感影像数据的概念

    遥感影像数据是由卫星或飞机上的成像系统获得的影像,多为遥感影像数据。影像数据的每个像元都有一个值,表示传感器探测到像素对应地面面积上目标物的电磁辐射强度,也叫亮度值、灰度值。SuperMap

    支持的影像数据格式有:*.img、*.tif、*.tiff、*.bmp、*.jpg、*.png、*.gif、*.raw、*.sid等。

    计算机以二进制记录数据,所以其量化的等级以二进制来划分,即2n。若用n个比特(bit)来记录每个像元,则其灰度值范围可在0到2n-1之间,如8-bit的数据取28=256灰度级(其值0~255);若规定用1比特来记录每个像元,其灰度值仅为0和1,即所谓的二值图像。若用彩色系统来记录图像,根据色度学原理,任何一种彩色均可由红(R)、绿(G)、蓝(B)三原色按适当比例合成,若用8比特的RGB彩色坐标系来记录像元,可记录224=1677216种不同的RGB组合。其中,若RGB的亮度值分别为0,0,0,则产生黑色像元;若RGB为255,255,255,则产生白色像元,若RGB的亮度值相等,则产生灰度效果。

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  • 近年来大数据技术与医学影像辅助诊断有机融合产生了新的影像组学方法,其通过从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病,可以有效解决肿瘤异质性难以定量评估问题,具有重要临床价值。影像组学技术来源于...

    近年来大数据技术与医学影像辅助诊断的有机融合产生了新的影像组学方法,其通过从影像中提取海量特征来量化肿瘤等重大疾病,可以有效解决肿瘤异质性难以定量评估的问题,具有重要的临床价值。影像组学技术来源于计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD),目前已经发展成为融合影像、基因、临床等信息的辅助诊断、分析和预测的方法。 3Qj影像园XCTMR.com

    影像组学作为医工交叉的产物,其应用先进的计算机方法解决临床具体问题,将有广阔的应用前景。笔者将对新兴的影像组学技术进行介绍,阐述影像组学的相关概念、具体处理流程及其面临的挑战、应用领域及未来的发展方向。3Qj影像园XCTMR.com

    一、影像组学的基本概念3Qj影像园XCTMR.com

    影像组学的概念最早由荷兰学者在2012年提出,其强调的深层次含义是指从影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息,实现肿瘤分割、特征提取与模型建立,凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究。 3Qj影像园XCTMR.com

    二、现阶段影像组学的具体流程和面临的挑战 3Qj影像园XCTMR.com

    影像组学的处理流程总结归纳为以下部分:(1)影像数据的获取;(2)肿瘤区域的标定;(3)肿瘤区域的分割;(4)特征的提取和量化;(5)影像数据库的建立;(6)分类和预测。下面对其流程和面临的挑战作相应的介绍。 3Qj影像园XCTMR.com

    1.影像数据的获取:现代医院影像设备包括CT、MRI、PET等在图像获取和重建协议上都有很大的差异,缺乏一个统一的标准规范这个流程。影像数据的收集以薄层数据最佳。影像组学的入组数据需要具有相同或相似的采集参数,保证数据不会受到机型、参数的影响。虽然国内肿瘤患者较多,但是具体到每家医院,肿瘤患者的数据就相对变少,而影像组学研究需要在众多的医院数据中查找严格符合入组条件的数据来保证一致性,这样做又会使数据量急剧减少。因此,影像组学的研究要从数据量和入组规范中寻找一个折中点,保障基本的数据量,为大样本、多特征、多序列和多方法的研究提供保障。 3Qj影像园XCTMR.com

    2.分割算法的实现:图像分割是影像组学方法的第一步,将肿瘤区域和其他组织分离,便于进行下一步肿瘤特征提取。由于肿瘤的异质性和不规则性,针对特定肿瘤的精准分割是一个巨大挑战。 3Qj影像园XCTMR.com

    近几年来,多种分割算法已应用到肿瘤区域标定中,其中效果较好的包括滑降区域生长法(region-growing methods)、图割法(graph cut methods)、半自动分割算法(semiautomatic segmentations)、基于容量CT的分割法(volumetric CT-based segmentation)等,人工跟踪分割方法(manually traced segmentations)常被用来作为金标准。对于不同的分割算法,都有其适用范围和条件。目前来看尚无认可度较高的通用分割算法,这将会是广大科研人员的一个重要研究方向。 3Qj影像园XCTMR.com

    总之,目前大部分算法均无法满足分割效果的要求,不能解决科研工作者的难题。因此高精度、全自动特定肿瘤分割算法将是未来的发展趋势。 3Qj影像园XCTMR.com

    3.特征提取与量化:从影像处理狭义概念来讲,分割算法将ROI分割完成后,就可以对其进行特征提取。目前文献常提到的特征包括肿瘤直方图强度(tumor intensity histogram),如高或低对照;肿瘤形状特征(shape-based features),如圆形或毛刺状;纹理特征(texture-based features),如同质性或异质性;小波特征等(wavelet features)。为了便于分析,我们从广义上进行特征选择和提取,要将特征降维。 3Qj影像园XCTMR.com

    基于以上考虑,可以采用机器学习或者统计学方法来实现;也可以通过最大相关最小冗余(maximum relevance and minimum redundancy,mRMR)或主成分分析法(principal component analysis,PCA)得到更具有代表性的特征。除此之外,特征的高度可重复性在临床生物标记发展的过程中同样重要。为了最大化收集各个层次和方面的信息,我们可以对患者临床特征和基因信息等进行提取,将影像组学特征和临床特征结合,为分类和预测提供更准确的信息。 3Qj影像园XCTMR.com

    虽然影像组学是目前一种比较前沿的方法,可从影像中挖掘到很多特征来进行分析,但这只是影像中的一部分信息。因此,更科学、更准确和更标准的特征提取方法和挖掘各层信息的手段是我们今后的突破难点。 3Qj影像园XCTMR.com

    4.数据库的建立:Gillies等认为影像不仅仅是图片,而是更重要的数据,数据库的建立是影像组学进一步发展的重要工作。一个高精度的预测模型必须要有庞大的数据库支持,所以多中心,标准化的数据库也是影像组学应用到临床的保证。文献中还指出,在二进制分类器中,每个特征需要10个样本来支持。此外,最佳的模型可以很好地包含临床和基因的变量,这样就需要依赖更大的数据样本。未来获取影像和其他数据资源时要有意识地把质量和标准化作为要求,可以避免数据的损失,有效提高影像组学流程的处理效率。 3Qj影像园XCTMR.com

    5.分类和预测:分类和预测是影像组学方法最终要实现的结果。大数据分类主要通过利用不同特征的相关性对已有数据进行分类。首先将数据分为训练集和验证集,使用训练集建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。这一步也可以看作是通过训练样本学习一个映射或者函数,建立起相应的分类模型后就可以应用该模型对新数据进行分类。 3Qj影像园XCTMR.com

    广东省人民医院和中国科学院自动化研究所展开医工合作,利用影像组学方法对非小细胞肺癌患者进行早期存活率预测,得出的结果非常有意义。还有研究验证,影像组学可以提高鳞癌和腺癌的分类正确率。该文献指出,在多变量分析中,发现53个影像组学特征和肿瘤组织相关。用小波特征建立的预测模型的曲线下面积可达到0.72。对于一个特定的模型而言,衡量其性能的主要指标是准确率,在分类中所面临的挑战就是如何在没有出现过拟合的情况下尽可能提高准确率,一个好的分类模型不仅要能够很好地拟合训练数据,而且应该对未知样本能够准确分类。 3Qj影像园XCTMR.com

    三、影像组学的应用3Qj影像园XCTMR.com

    随着技术的进步、研究水平的提高,影像组学在CT、MRI、PET和基因融合方面有很多新的进展。多中心病例数已经达到上千例,提取一阶统计量、二阶统计量、纹理以及临床等特征数已经达到上百个,序列数也在不断增加,理论化方法也在不断增多。面对国家重大需求,临床生存期无突破,肿瘤异质性难以定量评估等情况,影像组学为实现精准诊断提供了新机遇。下面将详细介绍影像组学在CT、MRI、PET以及基因融合中的应用。3Qj影像园XCTMR.com

    影像组学分析主要应用于医学图像并进行定量处理。在肺癌诊断中最广泛使用的成像方法是CT,肺肿瘤在CT图像中呈现很强的对比度,包括图像中肿瘤灰度值强度差异、肿瘤内纹理差异和肿瘤形状差异。影像组学处理流程与CAD相似,提取特征后进行分析,从而帮助医师做出治疗决策,但是在个别流程存在差异。CAD是检测和诊断病灶,而影像组学是从影像中提取海量特征来进行特征分析。例如,研究人员最近发现,影像组学的特征和肺癌预后高度相关。通过挖掘多维440个特征,得出癌症预后和个别影像组学特征的相关性。 3Qj影像园XCTMR.com

    一种基于CT图像的影像组学特征预测远端转移的方法表明:在635个影像特征中,有35个影像特征可以作为远端转移的预测指标,其中一致性指数在0.6以上,错误发现率在0.05以下。上述研究体现了影像组学特征作为一种预后指标来进行临床预测。MRI是医学影像的重要组成部分,从MRI中提取大量特征来进行研究已经成为现阶段的研究热点之一。例如在脑胶质瘤影像组学研究中,MRI作为首选的影像检查被应用于恶性胶质瘤(glioblastoma,GBM)的诊断、外科手术前方案的制定和治疗后的监测中。 3Qj影像园XCTMR.com

    随着乳腺癌发病率的逐渐上升,同样需要有一种有效的方法来实现乳腺癌的准确诊断和分析。为了解决这一难题,影像组学在乳腺癌的MRI诊断中也有广泛应用。PET 图像的影像组学分析流程与其他模态的图像类似,包含图像分割、特征提取及选择、信息分析和数据挖掘等环节。在PET图像中,纹理特征可以很好地描述组织,预测治疗效果和存活率。 3Qj影像园XCTMR.com

    基于影像组学模型的肺部转移的研究表明,纹理特征可以作为一种预后指标预测软组织肉瘤是否发生转移。同时用影像组学特征构建预测模型,纹理作为一种肿瘤内部异质性的生物标记物,可以帮助医师对病理进行更深入的分析。传统的影像诊断主要依赖于医师的判断,而影像组学基于数据进行分析,提取高维图像特征作为新的生物标记物来帮助临床决策。用影像组学特征预测突变型表皮生长因子受体(EGFR)的文献中提到,用5个影像组学特征集和病理分级、是否抽烟等临床特征相结合,可以将仅由临床特征预测突变得到的曲线下面积由0.667提高到0.709。 3Qj影像园XCTMR.com

    通常,大规模影像组学数据的提取依赖电脑视觉和图像处理技术,低层次的图像特征描述用于定义肿瘤的形状、清晰度、紧密度及视觉外观。因此,大量的影像组学数据可以实现常规影像学不能达到的医疗数据整合。 3Qj影像园XCTMR.com

    另一方面,影像组学将横断面影像阵列转化为可定量的特征,为构建影像基因组学框架奠定了基础。这个框架整合了不同领域的知识,进而得出它们之间因果关系的推论。影像组学的应用领域不仅局限于上述几个方面。有研究显示,非入侵式的影像组学和药物反应有一定相关性。近期,广东省人民医院与中国科学院自动化研究所合作,利用各自的优势把影像组学研究方法应用到了结直肠癌诊断治疗中,建立并验证一种基于影像组学标签的结直肠癌淋巴结转移术前预测模型。此外,影像组学可以实现肿瘤的全面量化分析,以及对不同时期肿瘤的生长状况进行直观检测,可以很容易地观察到肿瘤的转移情况和相关特性。 3Qj影像园XCTMR.com

    四、总结与展望 3Qj影像园XCTMR.com

    影像组学作为一种新兴的研究方法,通过从不同模态的影像中提取高通量的影像特征,一定程度上实现了肿瘤异质性的评估和肿瘤的预后评估,其方法来源于CAD,早期主要用于评估放疗效果,并逐步在影像领域应用,到目前已经发展成为融合影像、基因、临床等信息的辅助诊断、分析和预测的工具。与活检对比而言,它有明显的优势,不仅可以减少活检带来的痛苦,也在一定程度上提高了工作效率,减轻患者经济上的负担,为将来患者病情复查提供更健康和安全的途径。当然影像组学并不局限于肿瘤领域,其他疾病也可以将其应用其中。 3Qj影像园XCTMR.com

    虽然目前影像组学处理流程已经比较完善,但很多流程的优化仍是难题,例如其中关键的分割算法的改进仍是挑战性问题,人工分割耗时耗力,自动分割鲁棒性和精度难以保证。随着近期深度学习浪潮的推动,基于深度机器学习的分析预测方法将是影像学术未来的发展方向之一,为预测准确率的提高提供了突破方向。另一方面,由于目前医院患者人数众多,影像检查费时费力,影像组学也应尽可能与临床特征相融合,成为临床医师更加信赖和认可的方法,从真正意义上发展为一种辅助诊断的工具,提供便捷和放心的服务。3Qj影像园XCTMR.com

    参考文献:张利文等.中华放射学杂志2017年1月第51卷第1期

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  • 如有错误,请大神指正DN值:遥感影像像元亮度值,是传感器记录地物原始灰度值。无单位,是一个整数值,值大小与传感器辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等存在函数关系。表观反射率:也叫大气表观反射...

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    如有错误,请大神指正

    DN值:遥感影像像元亮度值,是传感器记录地物的原始灰度值。无单位,是一个整数值,值大小与传感器的辐射分辨率、地物发射率、大气透过率和散射率等存在函数关系。

    表观反射率:也叫大气表观反射率,指大气层顶所获取的地物反射率,是辐射定标的结果之一,大气层顶表观反射率,简称表观反射率,又称视反射率。英文指Top-of-Atmosphere Reflectance。有的地方也叫 reflectance。

    地表反射率:地面反射辐射量与入射辐射量之比,表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大,地面吸收太阳辐射越少;反射率越小,地面吸收太阳辐射越多。英文多为Surface Reflectance,或者有的直接称 reflectance。

    辐亮度:英文表示为Radiance,与reflectance不同,是有单位的。我们在用ENVI进行辐射定标的时候选的就是这一个,输出默认单位是

    315003468faa059e20c77ae6c5409941.png

    顺便说一下,ENVI的FLAASH大气校正使用的单位是

    0e1568d8e8b064024de9b0e4420ecb47.png

    两者之间有一个0.1倍的转换关系。

    发射率(Emissive ):通常叫比辐射率,是指物体的辐射能力与相同温度下黑体的辐射能力之比称为该物体的发射率,范围一般在 [0,1],用来描述热红外图像特征。比辐射率也包括大气表观比辐射率和地表比辐射率,意义和反射率类似。将未定标的DN影像转成发射率影像,通常采用线性变换模型计算。

    亮温〔brightness temperature ):当一个物体的辐射亮度与某一黑体的辐射亮度相等时,该黑体的物理温度就被称之为该物体的 “亮度温度”。所以亮度温度具有温度的量纲,但是不具有温度的物理含义,它是一个物体辐射亮度的代表名词。单位是开尔文或者摄氏度,是一个广义的温度定义,这个温度是由很多因素造成的,比如大气下行、上行辐射等。可以通过普朗克方程,将热红外辐射亮度图像转成亮温图像。与亮湿泪对应的就是地表湿度,简单的理解就是消除大气上行、下行等因素影响的亮湿,常用的方法包括大气校正法、单窗法、劈窗法等。

    辐射定标:Radiometric calibration 将记录的原始DN值转换为大气外层表面反射率(或辐射亮度值)。用户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时,或者需要对不同时间、不同传感器获取的影像进行比较时,都必须将影像的亮度灰度值转换为绝对的辐射亮度,这个过程就是辐射定标。

    大气校正:Atmospheric correction 将辐射亮度或者表面反射率转换为地表实际反射率(或辐射亮度值)。

    几何校正:纠正系统和非系统因素引起的几何畸变。利用GCP纠正各种因素引起的几何变形,对影像进行地理坐标定位,获得真实坐标信息。主要包括:空间像元位置的变换和变换后像元亮度值的计算,在ENVI中与影像配准一块进行。

    图像配准(Registration):同一区域里一幅影像(基准影像)对另一幅影像(待校正影像)校准或利用GCP对影像进行校准,以使待校正影像纳入同一坐标系(包括相对坐标系和绝对坐标系)。

    正射校正(Ortho-rectification):借助于地形高程模型(DEM),对影像中每个像元进行地形的校正,使影像符合正射投影的要求。

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  • 1、定义(Radiometric Calibration)是计算地物光谱反射率或光谱辐射亮度时,或者需要对不同时间、不同传感器获取图像进行比较时,都必须将图像亮度灰度值(DN)转换为绝对辐射亮度或者表观反射率(TOA),...

    辐射定标:

    1、定义(Radiometric Calibration)是计算地物的光谱反射率或光谱辐射亮度时,或者需要对不同时间、不同传感器获取的图像进行比较时,都必须将图像的亮度灰度值(DN)转换为绝对的辐射亮度或者表观反射率(TOA),这个过程就是辐射定标。

    2、方法

    • 反射率法:在卫星过顶时同步测量地面目标反射率因子和大气光学参量(如大气光学厚度、大气柱水汽含量等)然后利用大气辐射传输模型计算出遥感器入瞳处辐射亮度值,具有较高的精度。
    • 辐亮度法:采用经过严格光谱与辐射标定的辐射计,通过航空平台实现与卫星遥感器观测几何相似的同步测量,把机载辐射计测量的辐射度作为已知量,去标定飞行中遥感器的辐射量,从而实现卫星的标定,最后辐射校正系数的误差以辐射计的定标误差为主,仅仅需要对飞行高度以上的大气进行校正,回避了底层大气的校正误差,有利于提高精度。
    • 辐照度法:又称改进的反射率法,利用地面测量的向下漫射与总辐射度值来确定卫星遥感器高度的表观反射率,进而确定出遥感器入瞳处辐射亮度。这种方法是使用解析近似方法来计算反射率,从而可大大缩减计算时间和计算复杂性。

    3、ENVI软件的操作

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v59e.html

    大气校正:

    1、定义

    • 大气校正是指传感器最终测得的地面目标的总辐射亮度并不是地表真实反射率的反映,其中包含了由大气吸收,尤其是散射作用造成的辐射量误差。大气校正就是消除这些由大气影响所造成的辐射误差,反演地物真实的表面反射率的过程

    2、ENVI主要方法:

    • FLASSH
    • QUICK

    3、常用的模型:

    6S辐射传输模型和Mortran模型

    几何校正:

       定义:几何校正是利用地面控制点和几何校正数学模型来矫正非系统因素产生的误差,由于校正过程中会将坐标系统赋予图像数据,所以此过程包括了地理编码。

       ENVI操作:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102v1it.html

    地形校正:

    复杂地形下遥感影像受传感器方位与太阳高度、方位等影响,造成阴坡接收到的照度较弱从而具有较低的亮度值,阳坡接收到的照度较强从而具有较高的亮度值。地形校正是指通过各种变换,将所有像元的辐射亮度变换到某一参考平面(通常取水平面),从而消除由于地形起伏而引起的影像辐亮度值的变化,使影像更好地反映地物的光谱特征(高永年等,2008)

    ENVI操作:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102y7ss.html

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