ISTICANJE MIKROKALCIFIKACIJA U MAMOGRAMU MORFOLOŠKIM POSTUPKOM

Tomislav Stojić 1, Branimir Reljin 2

1 Mašinski fakultet u Beogradu,

2 Elektrotehnički fakultet u Beogradu

UVOD

Maligna oboljenja dojki su najčešći oblik malignih oboljenja kod žena. Smrtnost od raka dojke je direktno povezana sa veličinom tumora. Uspešnost izlečenja presudno zavisi od trenutka otkrivanja prisutnih anomalija. Ako je tumor otkriven u ranoj, početnoj fazi šanse za izlečenje su velike.

Nažalost, još uvek nisu otkriveni uzročnici malignih oboljenja dojki, kao ni faktori rizika. Zbog toga je nemoguće preventivno delovati na eventualne rizične grupe. Jedina preventiva koja se može sprovesti je rano otkrivanje prisutnih anomalija.

Mamografija je danas jedino efikasno sredstvo za rano otkrivanje malignih oboljenja dojke. Metod se sastoji u rentgenskom snimanju dojke, pod specifičnim uslovima. Postupak je neinvazivan, relativno kratkotrajan, ne zahteva posebnu pripremu pacijenta i praktično je bezbolan. Masovnom primenom mamografije smrtnost žena od raka dojke je drastično smanjena u poslednjih dvadeset godina u razvijenim zemljama (čak preko 50 procenata) [1].

Mikrokalcifikacije, minijaturna kalcifikovana zrnca unutar dojke, su najčešća degeneracija tkiva koja može dovesti do razvoja raka dojke. U početnom stadijumu su malih veličina (manje od 1mm, obično oko 0.2 do 0.5 mm, u klasterima sa 5 ili više kalcifikacija na 1cm3 [2]), te se ne mogu otkriti palpativnim pregledom ("opipati"), već samo u poodmaklim fazama, kada su i šanse za izlečenje značajno smanjene. Stoga je mamografija prvi i nezaobilazni korak u postupku ranog otkrivanja mikrokalcifikacija. Nažalost, njihova detekcija na osnovu rentgenskog snimka je, još uvek, radno intenzivan i mukotrpan posao. Potrebna je ekspertiza od strane barem dva ili više iskusnih radiologa. Često je za postavljanje konačne dijagnoze potrebna hirurška biopsija tkiva dojke. Ipak, da bi biopsija dala validne rezultate neophodno je prethodno locirati rizične oblasti.

Postoji više faktora koji otežavaju detekciju mikrokalcifikacija sa rentgenskog snimka. Najpre, to je njihova veličina, kao i položaj unutar dojke. Okolno tkivo može vrlo uspešno da maskira brojne kalcifikacije. Ukoliko je pozadina "velike gustine" u radiološkom smislu, u velikoj meri će apsorbovati rentgensko zračenje, dajući svetao odraz na snimku. Tada je zbog gubitka kontrasta između mikrokalcifikacija i pozadine, izuzetno teško njihovo vizuelno otkrivanje. Na kraju, na većini snimaka postoje i minijaturna oštećenja emulzije filma koja daju visoko kontrastne detalje, malih dimenzija, vrlo slične mikrokalcifikacijama.

Masovna primena mamografije dala je snažan podsticaj razvoju metoda i postupaka za automatsko detektovanje mikrokalcifikacija. Konstantno povećanje brzine i procesorske moći računara u poslednjoj deceniji samo je

povećalo interes za ovu oblast. Predlagani su različiti pristupi bazirani na tehnikama filtriranja i detekciji kontura, neuralnim mrežama i fazi logici, primeni matematičke morfologije, stohastički modeli, multirezolucioni metodi bazirani na talasnoj (wavelet) transformaciji, fraktalni pristup, itd. Ipak, još uvek nije predloženo univerzalno rešenje koje će pouzdano detektovati široki spektar različitih pojavnih oblika mikrokalcifikacija.

Uprkos velikoj divergenciji u pristupu većina predloženih metoda koristi pretprocesiranje kao prvi korak. Cilj pretprocesiranja je isticanje (povećanje) lokalnog kontrasta jer su mikrokalcifikacije, zbog svoje strukture, ‘neprovidne’ za rentgensko zračenje te su sjajnije od okolnog tkiva. Povećanje kontrasta ostvaruje se različitim tehnikama: manipulacijom histograma, korekcijom osvetljenja i gama faktora, filtriranjem namenski razvijenim filtrima, itd. Zahvaljujući razvoju teorije skupova u novije vreme u analizi i obradi digitalnih slika sve više se koriste tzv. morfološke metode. Tehnika morfološkog povećanja kontrasta u cilju isticanja teško uočljivih detalja dokazala je svoju efikasnost u analizi otisaka prstiju [3], kao i detekciji mikrokalcifikacija.

U radu se predlaže metoda isticanja mikrokalcifikacija bazirana na morfološkom povećanju lokalnog kontrasta. Metoda je jednostavna i ima vrlo brzu konvergenciju (dovoljne su 2-3 iteracije). Postupak se može koristiti kao prva faza (pretprocesiranje) u obradi snimaka ili kao samostalni metod za vizuelnu asistenciju pri analizi snimaka. Na većini testiranih snimaka iz standardne MIAS [4] baze sa potvrđenim mikrokalcifikacijama, pouzdana detekcija je moguća samo na osnovu ove metode. Ova metoda, doduše, ističe i ostale anomalije lokalne prirode, kao i oštećenja emulzije filma, ali se ti artefakti mogu ukloniti jer se po veličini i obliku razlikuju od mikrokalcifikacije.

II OSNOVNE MORFOLOŠKE OPERACIJE Morfološke tehnike obrade slike bazirane su na modernoj

matematičkoj teoriji skupova [3]. U osnovi svih morfoloških postupaka su operacije između dva skupa tačaka. Prvi skup tačaka je cela digitalna slika ili neki njen deo (objekat od interesa). Drugi skup tačaka je tzv. strukturni element. Za svaki piksel izvorne slike strukturni element svojim oblikom i veličinom definiše susedstvo na koje se primenjuju morfološke operacije. Morfološke operacije su najpre bile razvijene za binarne (crno-bele) slike, a kasnije je domen njihove primene proširen na monohromatske (gray-scale) i multikomponentne slike (kolor ili multispektralne).

Osnovne morfološke operacije su dilatacija i erozija. Neka je I izvorna slika, a S strukturni element. Dilatacija izvorne monohromatske slike I(n,m) sa dvodimenzionim strukturnim elementom S može se definisati kao:

XI TELEKOMUNIKACIONI FORUM TELFOR 2003, Beograd, Sava Centar, 25.-27.11.2003.g.

( ) [ ]( , ) ( ), ( ) , ( , ) .I S n m max I n i m j i j S⊕ = − − ∈ Analogno, erozija se može prikazati kao:

( ) [ ] .),(,)(),(),( SjijminIminmnSI ∈−−=⊗ Strukturni element S je centriran oko piksela (n,m).

Pri dilataciji(eroziji) svaki piksel izvorne slike I(n,m) zamenjuje se pikselom maksimalne(minimalne) sjajnosti koji se nalazi u njegovom susedstvu, koje je određeno strukturnim elementom S. Oblik strukturnog elementa S igra presudnu ulogu u isticanju željenih osobina. U zavisnosti od oblika i prirode objekta koji se želi izdvojiti biraju se oblik i veličina strukturnog elementa.

Sledeće dve morfološke operacije su otvaranje i zatvaranje. Otvaranje se definiše kao erozija iza koje sledi dilatacija:

SSISI ⊕⊗= )(! , a zatvaranje kao dilatacija praćena erozijom:

.)( SSISI ⊗⊕=• Otvaranjem slike mogu se ukloniti svetli objekti, koji su manji od dimenzija strukturnog elementa. Analogno, morfološko zatvaranje eliminiše tamne objekte koji ne sadrže strukturni element.

Na hijerarhijskoj lestvici morfoloških transformacija sledeće su tzv. top-hat i bottom-hat transformacija. Top-hat transformacija predstavlja razliku originalne i morfološki otvorene slike:

( ).I S I I S∧ = − ! Analogno, bottom-hat transformacija se dobija kada se od morfološki zatvorene slike oduzme polazna slika:

( ) .I S I S I∨ = • − Oduzimanjem otvorene od polazne slike (top-hat) ističu se svetli detalji na tamnoj pozadini koji su bili uklonjeni otvaranjem slike. Bottom-hat transformacija ističe tamne delove slike na svetloj pozadini. Top-hat transformacija takođe koriguje nejednaku pozadinsku osvetljenost slike. Kao efikasno oruđe za isticanje kontrasta top-hat transformacija se koristi u analizi baze otisaka prstiju [5].

Simultanom primenom obe transformacije na polaznu sliku i formiranjem razlike (top-hat – bottom-hat) maksimizira se efekat lokalnog povećanja kontrasta. Takvim povećanjem kontrasta ostaje očuvan izvorni oblik istaknutih objekata. Ovo je posebno značajno pri vizuelnom pregledu mamogramskih snimaka, jer karakteristični oblici anomalija ostaju očuvani. III ISTICANJE MIKROKALCIFIKACIJA

Predloženi postupak ima dvojaku funkciju. Prva je funkcija vizuelnog asistenta, odnosno pomoćnog sredstva koje treba da olakša pregled mamogramskih snimaka isticanjem skrivenih detalja. Druga funkcija je pretprocesiranje polazne slike u cilju formiranja pogodnog tla za primenu neke od metoda za automatsku segmentaciju, odnosno isticanje anomalija, u prvom redu mikrokalcifikacija. Postupak je testiran na snimcima iz referentne mamogramske MIAS baze [4].

Najpre se vrši izdvajanje ROI (Region of Interest) iz polazne slike. Izdvajanje se takođe može izvršiti morfološkim postupkom. Primenom odgovarajućeg praga slika se konvertuje u binarnu (crno-belu) sliku. Zatim se vrši otvaranje binarne slike strukturnim elementom velikog poluprečnika u cilju eliminacije pratećih detalja van oblasti dojke. Dobijena slika se zatim deli na obeležene segmente,

pri čemu je segment najveće površine, tj. skup sa najviše elemenata (piksela), sama dojka. Izdvojeni segment se markira i izdvaja sa polazne slike. Slika 1a prikazuje originalni snimak mdb219 iz MIAS baze, sa obeleženom konturom dojke, dobijenom opisanim morfološkim postupkom i sa belim pravougaonikom koji odgovara ovako izabranom regionu od interesa (ROI). Na slici 1b prikazan je izdvojen ROI, u ovom clučaju sama dojka, sa obeleženim područjem (mali pravougaonik) sa mikrokalcifikacijama, što je navedeno u podacima MIAS referentne baze.

Slika 1a Snimak mdb219 iz MIAS baze.

Slika 1b ROI sa označenim

delom mikrokalcifikacije Slika 1c mdb219, T-slika:

slika dobijena postupkom (1)

Slika 1d mdb219, slika R1

dobijena postupkom (2), prva iteracija

Slika 1e mdb219, slika R2

dobijena postupkom (2), druga iteracija

Slika 1f mdb219, slika R3 – treća iteracija i njen negativ.

Na izdvojeni region snimka zatim se primenjuju top-hat i bottom-hat transformacija. Kao strukturni element koristili smo disk, čiji je poluprečnik jednak neparnom broju piksela.

Maksimiziranje lokalnog kontrasta, koji karakteriše mikrokalcifikacije, ovde smo vršili morfološkim metodama. Na izvornu sliku se dodaje top-hat transformisani original i od tako dobijenog zbira oduzima se bottom-hat

( ) ).( SISIIT ∨−∧+= (1) Rezultat ove operacije označili smo kao T-sliku, što je prikazano na slici 1c. Potiskivanje sjajnosti okolnog tkiva, uz zadržavanje već istaknutih detalja, dopunski se postiže formiranjem razlike transformisane slike T i njenog komplementa T' (negativne slike)

R = T – T'. (2) Rezultat ove operacije, R-slika, je prikazan na slici 1d. Opisani postupak se može iterativno ponavljati, pri čemu izlazna slika iz prethodne iteracije postaje početna slika za sledeću iteraciju (stavljamo I = R). Metod ima vrlo brzu konvergenciju – za sve testirane snimke iz MIAS baze dovoljne su bile 2-3 iteracije. Rezultati posle druge i treće iteracije (R2 i R3), za sliku mdb219 iz MIAS baze, prikazani su na slikama 1e i 1f. Radi boljeg uočavanja detalja slika 1f je negativna.

Na slikama 2a i 3a prikazane su originalne slike mdb223 i mdb253 iz MIAS baze sa označenim klasterom sa mikrokalcifikacijama. Pozadinsko tkivo je sada znatno "gušće" u radiološkom smislu (što posebno važi za sliku 3), tako da se mikrokalcifikacije izuzetno teško uočavaju vizuelno. Na slikama 2b-2d i 3b-3d prikazane su transformisane slike dobijene primenom opisanog metoda na snimke mdb223 i mdb253, respektivno.

Slika 2a Snimak mdb223 iz MIAS baze. Slika 2a Snimak mdb223 iz MIAS baze.

Slika 2b mdb223, slika R1 – prva

iteracija

Slika 2c mdb223, slika R2 – druga

iteracija

Slika 2d mdb223, negativna slika

R3 – treća iterac.

Rezolucija originalnih snimaka iz MIAS baze je 200µm, a dimenzije slika su 1024x1024 piksela. Slike prikazane u radu su skalirane (umanjene) više puta u odnosu na original, te je uočavanje detalja otežano, što je posebno izraženo na slikama posle druge iteracije.

Na transformisanim slikama se pored mikrokalcifikacija uočavaju i drugi istaknuti detalji. Oštećenja emulzije filma i markeri se vide kao usamljeni sjajni pikseli. Takođe, lokalne anomalije koje su na izvornom snimku teško uočljive zbog malog kontrasta u odnosu na okolno tkivo, sada se jasno ističu.

Slika 3a Snimak mdb253 iz MIAS baze.

Slika 3b mdb253, slika R1 –

prva iteracija

Slika 3c mdb253, slika R2 –

druga iteracija

Slika 3d mdb253, slika R3 – treća iteracija i njen negativ.

Predloženi postupak snažno potiskuje teksturu tkiva dojke. Podjednako efikasno potiskuju se sve vrste tekstura počev od radiološki "retkih" (slika 1) do izrazito "gustih" (slika 3). Uočavanje detalja postaje nezavisno od prirode okolnog tkiva, što je posebno značajno u slučaju radiološki "gustog" tkiva visoke sjajnosti. Postupak ističe sve detalje koji se "ne uklapaju" u teksturu okolnog tkiva i imaju barem malo veću sjajnost od okolnog tkiva. Metod zapravo ističe "strana tela" na snimku jer snažno potiskuje teksturu uz pojačavanje kontrasta. Naravno, pored mikrokalcifikacija ističu se i druge anomalije, kao što su markeri ili oštećenja filma. Razdvajanje ovih anomalija od mikrokalcifikacija može se naknadno obavitii u drugoj fazi (morfološkim otvaranjem sa vrlo malim strukturnim elementom). Naime, oštećenja filma su, mahom, u vidu usamljenih piksela, dok je mikrokalcifikacija veće površine [2]. IV ZAKLJUČAK

U radu je predložena metoda isticanja mikrokalcifikacija u mamogramima, bazirana na morfološkom povećanju lokalnog kontrasta. Postupak je iterativan, brzo konvergira i može se koristiti kao pretprocesor za dalju obradu snimaka ili kao samostalni metod za vizuelnu asistenciju. Na većini testiranih snimaka iz MIAS baze sa potvrđenim mikrokalcifikacijama, pouzdana detekcija je moguća samo na

osnovu ove metode. Postupak brzo i snažno potiskuje sve vrste lokalnih tekstura, tako da je isticanje svetlih detalja invarijantno u odnosu na prirodu okolnog tkiva. Pored mikrokalcifikacija ističu se i ostale kontrastne anomalije, kao i markeri i oštećenja filma, ali se te anomalije mogu otkloniti u narednim koracima obrade. Testiranjem na nizu snimaka različite ‘rendgenske gustine’, iz MIAS baze, potvrđena je efikasnost predloženog metoda.

LITERATURA [1] F. Lefevre, H. Benali, R. Gilles, E. Kahn, R. Di Paola,

“A fractal approach to the segmentation of microcalcifications in digital mammograms”, Medical Physics 22(4) , 1995, pp 381-390

[2] J. Suri, S. Setarehdan, S. Singh (Eds.), Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation, Springer, 2002

[3] J. Serra, Image Analysis Using Mathematical Morphology, Academic Press, London (UK), 1982.

[4] V. Mosorov, “Using tophat transformation for image fingerprints segmentation”, ICSES '2001 Signals and Electronic Systems, 2001, Lodz (Poland)

[5] The Mammographic Image Analysis Society – MIAS Database, http://www.sv1.smb.man.ac.uk

Zahvalnica: Istraživanja opisana u ovom radu delimično su finansirana sredstvima Ministarstva za nauku, tehnologiju i razvoj Republike Srbije, kroz projekat broj 2105 Osnovnih istraživanja. Abstract: A segmentation of microcalcifacations in mammograms, based on morphology operations, is described. By using several top-hat and bottom-hat transformations, in predefined order, both very efficient extraction of microcalcifications and high suppression of background tissue is obtained. The method proposed is tested and approved through a number of mammograms from MIAS database. ENHANCEMENT OF MICROCALCIFICATIONS IN MAMMOGRAMS BASED ON MORPHOLOGY Tomislav Stojić, Branimir Reljin.