乳腺癌影像轮廓提取与网格生成的集成化分析工具ContExt软件开发及其在数值模拟中的应用

本研究针对乳腺癌影像分析中高精度轮廓提取与计算效率难以兼顾的难题，开发了集成化软件ContExt。该工具通过图像处理与自适应网格生成技术，实现了病灶轮廓的像素级提取与内存优化的Cartesian网格构建，支持有限差分法(FDM)数值模拟，为肿瘤生长建模和个性化治疗提供了创新性技术平台。

　　

在医学影像分析领域，乳腺癌诊断长期面临两大技术瓶颈：一是高分辨率影像的精细轮廓提取会引发数据爆炸，二是传统网格生成技术难以兼顾几何精度与计算效率。现有AI诊断工具多聚焦病灶分类，却鲜少涉及几何建模与数值模拟的集成化解决方案。这一空白使得临床难以通过计算模拟预测肿瘤发展或优化治疗方案。

针对这一挑战，来自国内的研究团队开发了创新性软件ContExt。该工具首次将图像预处理、轮廓提取和Cartesian网格生成整合至统一工作流，特别适配偏微分方程(PDE)数值求解需求。研究成果发表于《Computers in Biology and Medicine》，为乳腺癌的定量化分析开辟了新途径。

研究团队采用三大核心技术：1）多尺度滤波组合（包括Sobel算子边缘增强与高斯模糊降噪）实现亚像素级轮廓检测；2）基于用户定义参数(dx=dy=[3,6,9,12,15])的自适应网格优化算法，平衡内存消耗与空间分辨率；3）稀疏网格局部加密技术，在病灶区域自动提升节点密度。测试数据源自Dr.Pixel平台提供的临床乳腺X线影像。

【Software development】
通过算法1-3的系统整合，ContExt实现了四步突破性处理流程：原始影像经预处理后，采用二进制阈值分割提取感兴趣区域(ROI)，继而通过形态学运算获得单像素宽度的精确轮廓，最终生成适配FDM求解的结构化网格。特别设计的"模糊角点"处理模块有效解决了CT/MRI影像中常见的不连续边界问题。

【Results】
对比实验显示，在15μm网格尺度下，软件将原始轮廓的8972个像素点优化为328个网格节点，内存占用降低96.3%的同时保持形态误差<2%。自适应网格功能可在肿瘤边界区域实现局部加密至3μm分辨率，满足扩散-反应方程求解的精度需求。案例研究证实，该工具能有效捕捉乳腺病灶的形态不对称性——这一特征与恶性肿瘤诊断显著相关。

【Conclusion】
ContExt的创新性体现在三方面：首先，其集成化架构填补了医学影像直接到数值模拟的中间环节；其次，几何保持的自适应网格策略攻克了不规则边界FDM应用的难题；最后，软件提供的对称性量化功能为良恶性鉴别提供了新维度。专利技术BR5120220023547已实现转化，未来可拓展至多模态影像联合分析领域。

这项研究的意义不仅在于工具开发本身，更开创了"影像-几何-模拟"三位一体的乳腺癌研究范式。通过将临床影像转化为可计算的数学模型，为理解肿瘤生物学行为、优化治疗方案提供了全新技术平台，推动精准医疗从理论走向实践。值得注意的是，软件设计的通用性使其在心血管、骨科等需复杂边界建模的领域同样具有应用潜力。