腫瘤血管性容積比計算工具

此一工具的主要任務是要幾近自動的計算出計算腫瘤血管性容積比，也就是血管在腫瘤內 的面積或體積比例。Color Doppler 影像所偵測到的血管約可分為四種：腫瘤內、從腫瘤外延伸 至腫瘤內、延著腫瘤邊緣、與腫瘤外。在計算腫瘤血管性容積比時，我們所感興趣的是腫瘤內 的血管以及從腫瘤外延伸至腫瘤內的血管但屬於腫瘤內的部份。由於當腫瘤邊緣被確定之後，

腫瘤內與腫瘤外的血管，十分容易確認，因此不會構成太大的問題。然而，另一方面，要找出 從腫瘤外延伸至腫瘤內的血管但屬於腫瘤內的部份卻非容易的事，尤其是與延著腫瘤邊緣的血 管的區分不是那麼的明顯。在第一年的計畫中，此一工具發展的重點在於區分侵入性（亦即從 腫瘤外延伸至腫瘤內的血管）與非侵入性（延著腫瘤邊緣的血管）血管群聚，並依其結果計算 腫瘤血管性容積比。

區分侵入性與非侵入性的血管群聚

計算腫瘤血管性容積比要藉由分析 Color Doppler 中的血管面積與腫瘤面積來求得。然而在實 際的 Color Doppler 影像上，往往可以同時看到散佈在組織中的正常血管以及腫瘤的營養血管。

因此，在計算腫瘤血管性容積比時，如何排除正常的血管群聚是我們要解決的問題。

先前的 cell competition 已經能成功地區分出影像中各個血管群聚。接下來則要再區分出其區 塊的性質是正常血管或是腫瘤的營養血管。一般常見的供應腫瘤營養的血管是呈現”侵入型”的 邊緣樣式(圖 V-D-1)

圖 V-D-1 典型供應腫瘤營養的血管

區分侵入型的方法是運用 cell competition 的邊緣資料來分析其與腫瘤相鄰的性質。初步分析 時，可以先排除和腫瘤無共同邊緣的血管群聚，之後再針對有共同邊緣的血管群聚分析其共同 邊緣性質。分析方法如下所述:

邊緣性質

令同共邊緣為一連續的向量集合

{

}

圖 V-D-2:將共同邊緣以一連續的向量表示

在此我們定義一個 Vascular Intrusion Index 來代表共同邊緣的侵入性。Vascular Intrusion Index 的求法如下式所示:

Vascular Intrusion Index =

1 2 1

2

∑

∑

=

= n

i i n

i i

v v

以圖 V-D-3 為例，可以看到圖中央的血管群聚與腫瘤的共同邊緣相當地曲折。Vascular Intrusion Index 的值本身即可以反映出此邊緣的曲折性，當 Vascular Intrusion Index 愈大，共同邊 緣愈曲折。當共同邊緣愈曲折時，我們愈可以推論此血管群聚與腫瘤的營養供應上有關連性。

因此大的 Vascular Intrusion Index 意味著此血管很可能是一個腫瘤的營養血管。

圖 V-D-3:惡性腫瘤的 Color Doppler 影像

圖 V-D-4 中則可以看到血管群聚與腫瘤的共同邊緣相當地平滑，而求得的 Vascular Intrusion Index 也較小。當 Vascular Intrusion Index 的值愈小，愈可以反映出此血管群聚可能只是一個周 圍組識的正常血管。

圖 V-D-4:良性腫瘤的 Color Doppler 影像 計算血管群聚的侵入面積

對一血管群聚而言，並非所有的群聚區皆為可計算在進入腫瘤的部分。在實際例子上(圖 V-D-5)可以見到血管群聚中只有一部分進入腫瘤，而其他則在外圍。

圖 V-D-5: Color Doppler 影像，顯示血管群聚中只有部分進入血管。而其他部分則在腫瘤外圍

在這些例子中，合理的做法是只取進入的部分來計算血管性容積比。而求得進入面積的方法 為：

1．假設在血管尚未生長進入腫瘤時，腫瘤的邊緣有一固有邊緣(圖 V-D-6 左) 2．血管生長進入腫瘤後，其邊緣則因血管生長進入而改變(圖 V-D-6 右) 3．進入的面積可由兩者的面積差得到。

圖 V-D-6: 左:腫瘤的固有邊緣 右: 血管生長進入後的邊緣

改變後的邊緣已經由 cell competition 取得。至於固有的邊緣則要用邊緣還原來得到。方法如下 所述：

腫瘤邊緣還原

要還原腫瘤的邊緣，首先要找出血管和腫瘤共同邊緣區(如圖 V-D-7 中白色所示)，而其他部 分視為腫瘤的固有邊緣。

圖 V-D-7: Color Doppler 經過 cell competition 後的影像圖中黃色為腫瘤的邊緣，白色為腫 瘤與血管的共同邊緣

找出共同邊緣後，本研究選擇利用 Active contour model(俗稱 snake model)將白色的邊緣還 原。Snake model 給予曲線一個能量值，此能量值包含了曲線長度、曲度與圖像的能量，目的在 找出一個最低位能的曲線。在本研究的應用中，使用了曲線長和曲度作為能量值。使用 snake model 的原因如下

．對曲線有平滑化的效果

．可適合於較大範圍的共同邊緣

．一定可以得到一個封閉圖形

．面對侵入性血管有很好的還原性

以下為利用 snake model 得到的邊緣還原結果，淺綠色的曲線為得到的還原曲線。

圖 V-D-8:經過邊緣還原後的邊緣以淺綠色表示

還原後，求前後的面積差即可得到血管群聚的侵入面積。最後將總合侵入面積除以腫 瘤面積即可得到腫瘤血管性容積比。舉例來說，下圖（圖 V-D-9）所示即為第一年計畫中以 此工具所得到的腫瘤血管性容積比。

圖 V-D-9：以 2D cell competition 演算法配合 snake model 所估計出之腫瘤血管性容積比，其值 呈現於畫面的右邊。當有多個腫瘤時，每一個腫瘤的血管性容積比或個別呈現。