What Is Lung Opacity
如何理解与分析肺部X射线图片中的透明度
课题研究
本篇文章是Covid-19 Xray 肺部检测的续写，因为在对前期样本数据处理时，需要能够更清楚的知道医学领域是如何处理和分析这些X射线图的，这样我们能够更好的设计自己的深度神经网络架构。
先来看一张我们正常人的肺部X光片，通过图片中的黑白灰来判断肺部是否有病变。
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黑色 -> 空气
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白色 -> 骨架
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灰色 -> 软组织或者液体
可以这么理解透明度，黑色部分就像是图像中alpha通道，这里充满着空气是，骨架会呈现白色相当于这块区域不透明，灰色区域相当于一个透明度，透明度越高，说明黑色占的越多，这里空气也就越多，当灰色慢慢靠近白色时，说明有一定密度的物质积累在这一个区域。
对比有病变症状病人的X光片，可以发现图中的标记处出现了模糊的透明度阴影，说明这里有病症出现。
透明度的变化表明了一点，当肺部被感染时，本来应该有空气的地方，被一些其他物质填充，比如液体，细菌，抗体，这样原本应该是偏黑色的区域的地方，在X光片中会看到模糊的灰色。
通过透明度上的变化，我们可以去判断肺部的病症出现在哪里。
左边是正常肺部，右边是存在肺炎的肺部，可以发现图中标记的区域有明显的毛玻璃模糊状，透明度明显减弱，说明肺部本应该是充满空气的地方被一些其他的物质填充着。
为什么我们可以通过辨别透明度来分析肺部的健康状态，下图可以给我们解开这个谜题。
当我们吸入空气时，连接在我们肺部支气管上的肺泡是用来交换气体的，将二氧化碳排出体外，并输入氧气到血液中。当肺泡出现炎症，肺泡中的细胞就会被细菌或者病毒侵占，原本肺泡中存在着大量的空气，现在肺泡中出现大量的液体和其他物质，从而导致肺泡中存放空气的空间减少，这就是我们能够从X光片中读到的信息，灰色区域会像毛玻璃状态一样占据在肺部那些发生病变的区域。
关于透明度的分类具体可以参看专业书籍Felson’s Principles of Chest Roentgenology
下图为Consolidation和Ground Glass两种病变。
理解了上述内容之后，我们就可以更加仔细地去分析和处理前期的X光片数据，并为后面自动图像分割找到病变区域做准备。
