《Biomedical Signal Processing and Control》：Multi-feature colon polyp detection algorithm based on dual-position CT images
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结肠息肉CT图像检测中提出多级3D结肠提取、多尺度可疑区域提取及双位置临床与Radiomics特征检测算法，实验显示准确率较传统方法提升15%， Intersection Over Union达0.91。
作者：邱石、卢宏兵、舒军、梁婷
第四军医大学生物医学工程学院，中国陕西省西安市710119
摘要
息肉是结肠的主要病变，由于它们有可能癌变，因此存在恶性转化的风险。由于息肉体积小且分布广泛，医生在检测过程中容易漏诊或误诊。本研究基于计算机断层扫描（CT）图像进行息肉检测，通过聚焦肠道区域提取疑似息肉区域，再通过分析其特征来识别息肉。本研究的主要创新点如下：1）提出了一种多层次三维结肠提取模型，以减少非肠道区域对息肉检测的干扰；2）开发了一种多尺度息肉检测模型，以准确识别疑似息肉区域；3）提出了双位置临床与放射组学特征检测算法，以降低假阳性率并提高检测精度。实验结果表明，该分割算法对大量先验数据的依赖性较低，当结合临床与放射组学分析时，检测准确率达到0.81%，比传统放射组学方法高出15%，从而为医生提供了更准确的诊断信息。
引言
结肠是人体中重要的消化器官。结肠息肉，尤其是恶性息肉，有可能发展成癌症，因此早期发现和治疗至关重要[1]。据统计，美国每年新增结肠癌病例约200万例，死亡人数达61万例，其中很大一部分由结直肠癌导致。全球范围内，结直肠癌的发病率和死亡率均位列第三。预测显示，到2040年，新发结直肠癌病例数将增加68%，死亡人数将增加72%[2]。这一令人担忧的趋势部分原因是许多结直肠癌患者在早期阶段没有症状。在常规体检中，结直肠息肉的检出率仅为18.2%～19.7%。特别是在50岁以上的人群中，至少有一个结肠息肉的患病率在35%～50%之间。此外，诊断过程容易出现假阳性和假阴性结果，诊断准确性与医生的经验密切相关。因此，息肉的高发病率、恶性结直肠癌的高死亡率以及低检出率是该领域面临的主要挑战，这也是当前研究的重点，具有重要的临床意义。
本研究的结构如下：第2节进行文献综述；第3节描述了所提出的方法，包括：3.1节详细介绍多层次三维结肠提取算法；3.2节讨论多尺度疑似区域提取算法；3.3节介绍双位置临床与放射组学特征检测算法；第4节讨论了本研究使用的数据以及验证算法有效性的实验；第5节总结研究结论并探讨了未来的研究方向。
研究方法
文献综述
目前，息肉的主要诊断方法包括结肠镜检查和虚拟内镜检查。结肠镜检查可以直接直观地观察病变情况并便于立即治疗，但需要复杂的准备工作（如血液采样和检测），耗时较长，并且患者的耐受性也是一个重要因素[3]。而虚拟内镜检查则通过CT重建获取结肠内部的信息。
研究方法
结肠息肉是结肠内的肉质突起，可以通过腹部CT成像获取相关信息。在进行CT扫描之前，需要对肠道进行预处理，包括清除肠道内的内容物并充气以显示其管状结构。由于腹部CT数据包含结肠、骨骼、软组织和空气等多种成分，这些成分的灰度值存在显著差异，如图1所示。
实验结果与分析
算法的输入-输出流程如图3所示。采用多层次三维结肠提取算法处理仰卧位和俯卧位的CT图像序列，该算法能够定位结肠并消除其他解剖结构的干扰。随后，多尺度疑似区域提取算法识别可能包含息肉的区域（包括假阳性和真阳性结果）。最后，双位置临床与放射组学特征检测算法进一步消除误诊。
结论
结肠息肉是肠道的主要病变，具有恶性转化的风险，对公共健康构成严重威胁。因此，早期发现和治疗息肉至关重要。为了解决结肠息肉检测的难题，本研究提出了一种基于CT图像的双位置协作算法：1）构建了多层次三维结肠提取模块，专注于肠道区域；2）开发了多尺度模型，用于识别不同大小的疑似病变区域。
作者贡献声明
邱石：验证、方法论、数据分析。卢宏兵：验证、监督、软件开发。舒军：软件开发、数据管理、概念设计。梁婷：项目管理、方法论研究。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号：82372035）、国家重点研发计划（项目编号：2023YFF0715401）以及国家交通准备项目（项目编号：JTZB2021-04）的支持。
