肺癌是全世界发病率与死亡率最高的恶性肿瘤，肺癌的早期诊断与治疗能显著提高患者5年生存率。病理是肺癌诊断的金标准，支气管镜检查是肺癌病理组织获取的主要方法。然而，支气管树存在多级分支（6级以上），支气管镜很难在快速精准到达高级分支处的病灶部位。电磁导航支气管镜（Electromagnetic Navigation Bronchoscope, ENB）是一种能显著提高临床肺部病变诊疗效率的新技术，其先从肺部CT扫描图像中分割支气管树，利用三维重建技术获取虚拟支气管镜图像，并提取支气管树中心线，以此借助路径搜索自动生成最优导航路径，然后借助电磁定位技术实时引导支气管镜沿最优导航路径快速到达病灶部位进行活检或治疗，因此路径搜索是ENB的关键核心技术。 

  路径搜索的目标是在所有中心线中选择一条满足连通性、中心性和单一性，且具有从气管顶部到目标病灶最短距离的最优导航路径，临床中，ENB路径搜索耗时越少越好，可以节省支气管镜实施的准备时间。然而，现有ENB路径搜索算法均采用基于索引的路径搜索策略，计算冗余且需加载整个CT影像，时间和内存消耗巨大，路径搜索效率低下。 

  算法的快速轻量化是ENB路径搜索的难点。为此，苏州医工所高欣团队联合伊朗德黑兰医科大学阿迈迪恩.阿里瑞萨团队共同提出了一种基于坐标的路径搜索算法（Coordinate-based Path Searching, CPS）。算法流程如图1所示，从肺部高分辨率CT图像中分割出完整的支气管树并提取其中心线；科研人员设计了一种基于欧氏距离的坐标搜索策略，以坐标表示中心线上的点，通过计算点与点之间的欧氏距离筛选邻接点，再根据邻接点的数量采用不同操作，选择与中心线上距离病灶中心最近的目标点欧氏距离最短的邻接点作为最优导航路径上的点；最终，从主气管中心线顶端的起始点开始，重复以上搜索过程，直至找到目标点，完成整个导航路径搜索。

图1. CPS算法流程示意图 

  五种型号CT扫描仪获取的共50例高分辨率胸部CT图像被用于验证CPS算法的性能。实验结果表明，CPS算法具有优越的路径搜索性能，其准确率高达100%，与现有性能最优的ENB路径搜索算法相比，CPS算法的平均搜索时长减少了73.1%（88.5ms/例 vs 329.4ms/例），平均内存消耗减少了83.0%（166.0MB/例 vs 978.9MB/例）。CPS算法准确度高、速度快、内存消耗低和泛化性强的特性使其对高分辨率肺部CT图像的多级分支支气管树导航路径搜索更具优势，该方法可极大提升ENB性能，具有较强的应用前景。该研究已发表在在国际医学与生物工程联合会官方期刊Medical & Biological Engineering & Computing上。 

  如图2所示，该技术已经应用于伊朗牵头研制的ENB系统上，初步的模型仿真实验已取得成功。目前正在进行动物实验，相关成果有望在伊朗率先实现成果转化。这次技术合作对支撑共建“一带一路”高质量发展，积极服务“一带一路”创新之路建设，实现高水平双向国际技术转移及跨境孵化具有重要意义。

图2.（a）ENB系统原理样机；（b）模型仿真实验

  该研究受中科院与伊朗副总统办公室“丝路科学基金”等项目资助。博士研究生吴文彬是文章的第一作者。 

  论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11517-022-02740-8， DOI：10.1007/s11517-022-02740-8