特別是在處理多發(fā)性創(chuàng)傷時，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)療計算機斷層掃描業(yè)務(wù)部的研究人員，研發(fā)出一個極其簡單、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、跌落或運動創(chuàng)傷的發(fā)生可能會造成人體骨骼和器官受到嚴重傷害。然而，要真正查明患者身上的傷處，需要進行費時的分析，還要有善于捕捉細節(jié)的銳利眼光。為了加快外傷探查，同時減少忽略哪怕是發(fā)絲般骨裂的可能性，西門子研究人員開發(fā)出有助于解決這個問題的技術(shù)。

識別胸廓

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

分類器是通過利用大量注解圖像進行培訓這種方式得到的。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CT掃描圖像中每一個很可能構(gòu)成胸廓組成部分的三維像素（體素）進行分類。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)負責人，他解釋道，“分類器只分析那些屬于肋骨的體素，為每個體素分配一個置信度，并將之插入模板，創(chuàng)建出個性化模型。”

之所以能實現(xiàn)快速、準確的體素分類，是得益于這種算法能夠“學會像孩子那樣分辨不同模式”，西門子醫(yī)療計算機斷層掃描業(yè)務(wù)部CT臨床應(yīng)用負責人GrzegorzSoza博士解釋道。他負責這個項目的臨床研究部分以及工作流程和界面。“這項技術(shù)成功的關(guān)鍵在于立足于機器學習——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)。也正是得益于機器學習，這項技術(shù)不會將胸廓與其他骨骼的體素相混淆。”

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

體素公式

系統(tǒng)會相應(yīng)地清除圖像中大部分體素，因為它已經(jīng)知道，它們不符合胸廓模式，同時，它將瞄準那些符合胸廓模式的體素。Zhou說：“如果它從某個體素中看出與其所熟知的模型非常接近的模式，那么，它會為這個體素分配一個表示它作為肋骨組成部分的高概率值。”但這個過程遠比聽起來更復(fù)雜。他補充道，“其背后有數(shù)百個數(shù)學公式。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。”

當系統(tǒng)確定三維掃描圖像中每一個有可能構(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，對胸廓進行某種幾何變形，”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)將自動標記每根肋骨和椎骨。

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)師進行分析？Zhou表示，“歸功于自動預(yù)處理，幾乎感覺不到等待時間。有了這項技術(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，降低發(fā)生錯誤的幾率。它還能簡化引導，同時允許臨床醫(yī)生標記出感興趣區(qū)域。一項研究*發(fā)現(xiàn)，這項技術(shù)能幫助臨床醫(yī)生將閱片時間縮短一半，并且可以將骨折檢出率提高10%。”

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

算法確定三維掃描圖像中的每一個有可能構(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，對胸廓進行某種幾何變形。

Soza補充道，“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，而且當他認為發(fā)現(xiàn)了什么時，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年推向市場以來，西門子Bone Reading軟件已經(jīng)在63個國家的147家醫(yī)院和成像實驗室得到應(yīng)用，截至2015年2月，這項技術(shù)已被用于約4萬名患者。就縮短放射檢查醫(yī)師閱片用時而言，這項技術(shù)每使用一次估計可以節(jié)省約12美元，并且它的使用量以每6個月增加200%的速度增長，因此，5年內(nèi)節(jié)支總額將達到數(shù)百萬美元。

全身閱片？

當然，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，這種算法可以對任何骨骼部位執(zhí)行相同的展平功能。主要適用部位包括脊柱和骨盆。Zhou說：“同當前版本一樣，未來的應(yīng)用將側(cè)重于創(chuàng)傷。不過，這項技術(shù)也有助于檢測癌癥，因為，如果某個體素符合，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異常。”甚至全身骨骼展平，也不是不可能的。Zhou表示，“我們在考慮將206塊人體骨骼全部轉(zhuǎn)換成二維圖像?？梢韵胂?，對于多發(fā)性創(chuàng)傷，我們可以進行全身掃描，并將整個結(jié)構(gòu)展平。”

接下來，會不會是分析軟組織？Zhou說：“毫無疑問。人體有大約75,000個解剖元素。遠期愿景是標識出每一個體素的位置。器官、肌肉、血管，原則上，利用這項技術(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——可用于快速檢測肋骨骨折的CT可視化算法：對創(chuàng)傷患者的敏感度和特異度的影響。北美放射學會2014年科學大會暨年會，伊利諾伊州芝加哥，2015年2月2日訪問。