基于圖像技術量化皮秒激光治療紋身祛除效果研究

熊利能，陳 琦，杜 根，項華中，張大偉，王 成，王秀麗

（1.上海理工大學 生物醫學光學和視光學研究所，上海 200093；2.同濟大學 上海皮膚病醫院光醫學研究所，上海 200443；3.上海理工大學 光學儀器與系統教育部工程研究中心，上海 200093）

引言

紋身是一種古老的習俗，現在也依然在很多地方流行[1]。一些有紋身的人，或因為不滿意紋身效果，或悔于當初因好奇、沖動做了紋身，或由于學習和工作要求，需要對紋身進行祛除。激光治療是主要的祛除手段，并已經成為祛除紋身的金標準。在激光治療中，脈沖持續時間為納秒級的調Q 激光和強脈沖光應用比較廣泛，在紋身祛除及許多良性的色素性皮膚病治療中都有較好的療效。但納秒激光祛除紋身也存在紅腫、疼痛、結痂等不良反應，甚至有色素脫失，色素沉著，疤痕形成等風險[2-3]。皮秒激光的脈沖寬度更窄，只有10-12s 量級。皮秒激光主要是通過所產生的機械效應作用于表皮及真皮中的黑色素并將其破壞掉，隨后由吞噬細胞將這些色素排出體外[4-5]。皮秒激光在紋身祛除上獲得了良好的效果，且與納秒激光相比，效率更高，療效更好。2012 年，皮秒激光通過美國食物藥品監督管理局的認證，被批準用于紋身等皮膚病的治療[6]。

而關于紋身祛除的療效評價，目前多為由幾名專家或醫生采用獨立盲法進行評價。在疾病療效的判斷上，病理活檢是金標準。然而，這個過程是復雜的，在很大程度上依賴于醫學專家的經驗。通常情況下，激光祛除需要經過幾個治療階段，以實現紋身墨水的完全祛除。然而，以往的研究對每次治療后紋身墨水殘留量的量化分析較少。皮膚科醫生一般使用量表評分系統來測量激光治療后紋身的清除情況[7-10]。該評分系統采用較差（祛除率0～25%）、一般（祛除率26%～50%）、良好（祛除率51%～75%）和優秀（祛除率76%～100%）來進行臨床評分。但是，該評分是醫學專家主觀分析的結果，很難作為反映紋身墨水祛除量的量化指標，從而容易導致非必要的進一步治療。此外，激光祛除治療過量會產生一些副作用，包括瘢痕纖維化，色素沉著過多，以及多次治療后由于祛除不完全或過度/累積的熱損傷導致紋身色素顏色改變[11-12]。療效評價也會受到許多因素的干擾，因為醫學專家需要花費大量的時間來觀察組織學樣本并做出準確的判斷。此外，由于不同實驗室拍攝環境的不同，所得到的圖片也有差異，很難提取到準確的參數。臨床上也有采用視覺模擬評分法來對療效進行客觀評價，但是這種方法需要醫務人員對患者進行耐心的解釋說明，這將耗費較多的時間。在一項評估激光對豚鼠紋身祛除效果的研究中，研究人員采用色度計來測量色素沉著的變化，基于光的吸收原理來計算黑色素的多少，但吸光度的計算是比較復雜的[13]。此外，有學者利用Image J軟件中的顏色閾值調整工具對紋身區域圖像中的黑點像素進行量化，以評估激光祛除的效率[14]。但閾值調整的過程往往是主觀的（依賴于測量方法）。目前，臨床上也有用Visia 面部皮膚檢測儀用來檢測面部皮下狀態，它功能全面，能檢測各種指標，但仍不能對檢測出的色素進行量化。因此，需要一種新方法，它不僅能快速準確地對皮膚上的色素進行量化，且操作簡單，不需要醫務人員花費太多時間進行訓練。

本文將圖像處理技術應用到皮秒激光皮膚色素祛除的量化評價中。利用532 nm 和1 064 nm的皮秒激光對紋身模型進行祛除，然后對色素祛除前后的圖像進行處理，并對比計算出祛除率。該方法既避免了當前臨床上人為評價的弊端，又提高了治療效果和效率，有望成為評價色素祛除率及其他疾病病理診斷效果的有效手段之一。

1 材料和方法

1.1 實驗材料及色素模型制作

使用的Alice-PS 型固體激光器有1 064 nm與532 nm 2 種輸出波長：其中1 064 nm 波長下的最大輸出能量為500 mJ；532 nm 波長下的最大輸出能量為250 mJ。激光器脈寬為300 ps，重復頻率為1～10 Hz，且可調。使用豬皮制作了離體色素模型，用紋身器及紋身墨水在豬皮上紋上不同顏色的色素，待色素穩定后用皮膚鏡拍下色素的分布情況。接著用皮秒激光對這些色素進行祛除，針對不同顏色色素采用合適的激光參數，再次用皮膚鏡拍下激光祛除后的照片?；趫D像處理技術對色素祛除率進行評價。

1.2 分割方法

1.2.1 基本原理

為了更準確地提取色素部位的信息，先對圖像進行了預處理。先將圖像灰度化后對灰度圖進行觀察，針對灰度圖局部亮度的不均勻進行了局部直方圖均衡化，以提高圖像對比度；然后，使用中值濾波或高斯濾波去除噪聲。經過預處理操作后，采用不同方法對圖像進行分割。

1.2.2 圖像二值化

圖像二值化就是將圖像中像素點的灰度值設置為0 和255（只有黑白2 種顏色，黑（0）是背景，白（255）是前景）。關鍵是尋找一個閾值T，使圖像中灰度值小于閾值T的像素點變為0，而大于T的像素點變為255[15]，這樣就可以把需要的內容分割出來。其表達式為

式中：B(x,y) 為圖像二值化后 (x,y) 點的灰度值；A(x,y)為圖像二值化前 (x,y) 點的灰度值；T為分割閾值。

1.2.3 大津閾值分割

大津閾值分割法，也叫最大類間方差法，由日本學者Ostu（大津展之）在1978 年提出[16]，經常被用來作為一種閾值選取方法。它是在最小二乘法基礎上推導出來的，其基本思想是把圖像的直方圖以某一灰度為閾值分成2 組，即前景與背景。背景和前景的分界值就是要求得的閾值。遍歷不同的閾值，計算不同閾值下對應的背景和前景之間的類內方差，當類內方差取得極大值時，就以這個灰度值作為閾值來分割圖像[17]。

1.2.4 局部自適應閾值分割

自適應閾值分割法的主要思想不是計算全局閾值，而是根據圖像不同區域的亮度分布，計算其局部閾值，所以對于不同區域，它能夠自適應計算不同的閾值。這樣就不會損失這一部分的特征值[18]。具體計算是將圖像分成很多小區域，通過區域內平均或高斯加權進行閾值計算，其表達式為

式中：T(x,y) 為圖像分割閾值；F(x,y) 為圖像像素的平均值或高斯加權濾波的卷積在像素點(x,y)的值；C是一個從均值或加權均值中提取的常數。

1.2.5 分割方法的選擇

大津閾值分割對單峰值或比較平坦的灰度值有很好的效果，對雙峰或者多峰的情況則較差。也有學者發現，如果要分割的目標面積較小時，大津閾值分割效果不理想，會出現欠分割現象。因為它是一種全局閾值分割法，所以當圖像之間光照不夠均衡時，則會出現過分割現象。為了解決這些問題，可以選擇基于局部閾值的自適應閾值法來對圖像進行分割，它能更好地處理明暗差異較大的圖像，獲得更好的分割效果，從而得到更準確的祛除率。

1.2.6 圖像采集標準化

色素祛除率需要在同一實驗樣品上對激光祛除前后的同一區域進行評價，需要保證祛除前后所選評價區域的一致性。所以，拍攝時需要保持前后條件不變，且拍攝前后所得圖片像素大小一致。為此，制作了相機固定支架，以控制物體與相機間距不變；在暗室環境下進行拍攝以避免外界環境中光的干擾；拍攝時保持前后的光照強度一致，曝光時間一致。隨后，需將色素目標拍全，即保證所需圖像信息是完整的，保持圖片大小不變，即可達到圖像標準化采集的目的。

2 實驗結果與分析

2.1 分割方法的驗證

在計算色素的祛除率之前，先對分割算法的準確性進行了驗證。制作圖1（a）所示的標準色塊模板，其中的像素灰度值為隨機分布，然后用上述的局部自適應閾值分割方法對標準色塊進行分割并計算色塊在整個模板中所占的比值。制作了3 個模板，大小均為200 mm×200 mm，模板中設置了多個不同面積的色塊，灰度值均大于0。在3 個模板中色塊面積總和的占比分別為25%，50%和75%。局部自適應閾值分割法分割并計算后所得的色塊占比分別為24.99%，49.99%，74.99%，該分割方法的誤差小于0.01%，對色塊的分割及祛除率計算較準確。標準色塊及其分割圖如圖2所示。

圖1 標準色塊與其分割圖的對比Fig. 1 Comparison between standard color block and its segmentation diagram

圖2 皮秒激光祛除結果Fig. 2 Removal results of picosecond laser

2.2 分割后的圖像特征及2 種分割方法的對比

分別利用1 064 nm 和532 nm 波長的皮秒激光對色素進行祛除，發現波長為1 064 nm 的皮秒激光對黑色色素祛除效果較佳，而波長為532 nm 的皮秒激光對紅色色素的祛除效果較佳，利用上述2 種分割方法對圖像進行分割并做對比。圖2 為實驗得到的祛除效果較好的2 組圖片，其自變量為皮秒激光能量密度。圖2（a）和（b）分別為1 064 nm 的皮秒激光對黑色色素祛除前后的原圖及分割圖；圖2（c）和（d）為532 nm的皮秒激光對紅色色素祛除前后的原圖及分割圖。經過圖像處理后，色素更好地從周圍組織中被分割了出來，這為色素祛除的評價提供了更客觀的依據，也為各種色素性疾病治療的診斷及治療效果的評價提供了參考依據。分割結果顯示，隨著激光能量密度的增加，色素的祛除效果也更好。對比大津閾值分割法與自適應閾值分割法，發現大津閾值分割法出現了明顯的過分割現象，當分割目標不連續時，其過分割現象更加明顯，這驗證了之前有關這2 種方法的分析。因此，接下來將選擇基于局部閾值的自適應閾值分割法對色素進行分割量化，避免過分割現象，以提高祛除率的計算準確性。

2.3 定量分析及祛除率計算

在驗證了算法的可行性之后，將算法應用到激光處理色素模型前后的圖像上。嘗試創建一個50×50 像素大小的滑動窗口，在圖像上搜索感興趣的區域，并保證對激光祛除前后所拍攝的圖像的選取區域是相同的。最后，在圖中背景與前景灰度相差較大的區域中選擇5 個窗口，計算皮秒激光祛除前后的色素占比，求出色素祛除率。圖3所示為圖像分割前后的對照圖，皮秒激光參數設置為：光斑直徑5 mm；頻率5 Hz。圖3（a）為1 064 nm 的皮秒激光祛除黑色色素前的組織原圖，3 種不同能量對應的5 個區域的色素平均面積比分別為43.75%（0.25 J/cm2），41.18%（0.50 J/cm2），51.20%（1.00 J/cm2）。圖3（b）為色素祛除后的組織圖像，3 種不同能量激光對應的5 個區域的色素平均面積比分別為14.10%（0.25 J/cm2），9.36%（0.50 J/cm2），7.63%（1.00 J/cm2）。由此，可計算得出黑色色素的祛除率分別為67.78%（0.25 J/cm2），77.27%（0.50 J/cm2），85.10%（1.00 J/cm2）。圖3（c）為532 nm皮秒激光祛除紅色色素前的組織，3 種能量對應的5 個區域的色素平均面積比為43.99%（0.10 J/cm2），34.21%（0.25 J/cm2），31.19%（0.64 J/cm2）。圖3（d）為祛除后的組織圖像，3 種能量激光對應的5 個區域的色素平均面積比為33.69%（0.10 J/cm2），19.54%（0.25 J/cm2），3.74%（0.64 J/cm2）?？傻贸黾t色色素祛除率分別為23.41%（0.10 J/cm2），42.88%（0.25 J/cm2），88.01% （0.64 J/cm2）。表1列出了1 064 nm 與532 nm 皮秒激光各激光能量密度對應的祛除率，由此可見，皮秒激光祛除色素的效果隨其能量密度的增加而增強，且使用圖像處理的方法能直觀清晰地計算出色素祛除率。

表1 激光祛除率統計Tab. 1 Statistics of laser removal rate

圖3 2 種波長的不同能量的激光祛除色素前后的原圖及分割圖對比Fig. 3 Comparison of original and segmented images before and after removal of pigment by two kinds of lasers with different energies

3 總結與展望

激光器自被發明以來，便在各個領域中得到廣泛應用。隨著醫療技術的進步，激光也被應用到美容與皮膚病的治療上，并被證實其具有顯著的療效和較好的安全性[19-21]。目前在紋身祛除及皮膚色素性疾病的治療上應用得較廣泛的是納秒激光，其作用機理是選擇性光熱理論。雖然納秒激光療效不錯，但其光熱效應和光化學效應會對皮膚造成損傷[22]。而皮秒激光相較于納秒激光，其主要的作用機制是光機械效應，它利用更小的能量可達到較好的治療效果，治療周期也大大縮短，故其能更安全高效地應用于紋身祛除及色素性疾病的治療中。通過豬皮組織進行的色素祛除實驗發現，1 064 nm 和532 nm 皮秒激光的光斑、頻率、能量均對色素祛除有影響，其中能量的影響最大。但由于當前使用的是豬皮組織進行的體外實驗，故不能評估治療方法的安全性和復發率。所以該實驗所得出的適宜激光能量只能認為其治療效果很好，但不能保證其安全性，需要進行下一步實驗，通過活體動物或臨床數據來驗證其安全性。

本文采用了圖像處理的方法來對皮秒激光祛除色素的效果進行評價，實驗證明這種評價方法更為直觀、便捷、簡單，便于使用者對療效迅速做出判斷。該方法不需要耗費大量的人力和時間來觀察圖像以做出評價，且不需要評價人員有經驗累積，使用者能用這種方法快速評價祛除效果，減少了病理診斷所需的人力。通過對色素祛除率的量化，還可以實現對祛除次數的預測，更精準地評估治療，避免過度治療，提高安全性。

但本研究是在離體豬皮組織上進行的，所以只能對祛除效果進行評價，不能反映活體對色素吞噬的狀態，也不能給出對應的人體不良反應結果。在接下來的研究中，將建立更多的動物模型并制作組織染色切片，收集臨床數據，積累其他相關疾病的數據，以研究出更多更優秀的分割方法，用來解決更多疾病的病理診斷問題，爭取以最少成本做出更加高效且高質量的診斷。