利用深度学习对医学CT图像（LIDC-IDRI）中的肺结节进行良恶性判断
肺癌是最常见的癌症，目前，CT可用于帮助医生在早期阶段检测肺癌。 在许多情况下，识别肺癌的诊断取决于医生的经验，这可能会忽略一些患者并导致一些问题。 在许多医学影像诊断领域，深度学习已被证明是一种流行且有效的方法。 本文主要基于LIDC-IDRI这一公开数据集，对其进行了肺结节的提取，并利用CNN对其分类训练，从而辅助医生作出判断。
由于篇幅较长，将分为2篇博客，这篇主要介绍数据处理，即肺结节的提取。
数据集
数据集采用为 LIDC-IDRI （The Lung Image Database Consortium），该数据集由胸部医学图像文件(.dcm)(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变 标注(.xml) 组成。数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。
该数据集***收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。在第一阶段，每位医师分别独立诊断并标注病患位置，其中会标注三中类别：
- 大于等于3mm的结节
- 小于3mm的结节
- 大于等于3mm的非结节
在随后的第二阶段中，各位医师都分别独立的复审其他三位医师的标注，并给出自己最终的诊断结果。这样的两阶段标注可以在避免forced consensus的前提下，尽可能完整的标注所有结果。
图像信息（.dcm）
图像文件为Dicom格式，是医疗图像的标准格式，其中除了图像像素外，还有一些辅助的元数据如图像类型、图像时间等信息。
一张CT图像有 512x512 个像素点，在dicom文件中每个像素由2字节表示，所以每张图片约512KB大小。
目前测试一共1012个病例数据，对于每个实例，可以看为一个三维矩阵D(slicer * rows * cols), slicer表示切片的个数(对应每个病例的.dcm文件数)，rows和cols分别表示图片的行数和列数(默认为512)。
eg: 对于病例LIDC-IDRI-0001，即为 133×512×512的矩阵，一共133张切片，每张大小 512×512。
查看dcm文件：
- 通过pip或者Anaconda安装pydicom模块，该模块是python专门用来处理dicom格式文件的库。
- 通过软件MicroDicom viewer
通过上面2种方式，我们可以看出dicom文件中包含了一些图像信息（SOP Instance UID、Study Instance UID，Series Instance UID······）
SOP Instance UID： 用于唯一区分每一张dcm切片
Study Instance UID: 每个病例对应的检查实例号
Series Instance UID: 不同检查对应的序列实例号
注释信息（.xml）
Xml文件中包含放射科医生对病人CT图像中疑似肺结节的标注信息，主要分为三类：
- 结节(3mm-33mm):包含结节的特征信息（characteristics）、结节的完整轮廓(roi)
- 结节（<3mm）：只显示结节的近似三维重心，若不透明则不标记
- 非结节（>3mm）：只显示其近似的三维重心，指出非结节连接区域
Xml文件大体结构图如下：
其中对于3mm—33mm结节的characteristics，包含了如下信息：
1） Subtlety：检测难度（1-5级，1最难，5最明显）
2） internalStructure：内部结构（4种，软组织、液体、脂肪、空气）
3） calcification：钙化（6种情况）
4） sphericity：球形度（5种程度，但只明确3种）
5） margin：边缘（5种程度）
6） lobulation：分叶征（5种情况，但只明确2种）
7） spiculation：毛刺征（5种情况，但只明确2种）
8） texture：纹理（5种情况，但只明确3种）
9） maliynancy：恶性程度（1-5，1最低，5最高）
数据预处理
本部分主要做的工作是分割肺实质，提取肺结节。
图像存储格式转换
原始数据集的图像信息是以dcm格式存储的，但通常我们用作训练数据输入网络的图像大多是jpg或者png格式，所以为了方便以后的训练，我们首先要将原始图像转为jpg格式或者png格式存储，在这里我们是转为jpg格式存储的。
此处测试共包含1012个病例，每个病例包含约100—300个dcm文件，我们使用MicroDicom viewer软件对其进行批量转换。
以LIDC-IDRI-0001 为例：
原始数据
转换后
将原始数据转换为jpg格式的图片后，下面我们会利用matlab编写函数分割肺实质，提取肺结节，主要包含下面6个函数：
find_files(): 递归的遍历文件目录fengefeishizhi(): 分割肺实质readxml(): 读取标注信息(.xml)文件readdicom()存储标注信息中的肺结节信息，方便后面提取jianqieimage(): 剪切肺结节jianqie(): 根据肺结节的轮廓信息将其剪切出来，存为图片
分割肺实质
将图像转换为jpg格式存储后，我们还要对数据进一步处理。由于我们最终是以肺结节图像作为训练数据输入网络，那么CT图像中除肺部以外的信息是无用的，所以我们要将肺实质分割出来。主要用到1个函数： fengefeishizhi()。
代码如下：
clear all;
clc;
tic
for q =2:3
str1 = num2str(q);
%jpg数据格式的存储路径
str2 = 'D:\MATLAB\work\0001-0120\LIDC-IDRI-000';
str3 ='\*.jpg';
str4 ='\';
%分割好肺实质后的图片存储路径
str5='D:\MATLAB\work\0001-0120_fenge\000';
str_imagedir = strcat(str2,str1,str3);
str_dirname = strcat(str2,str1,str4);
str_write= strcat(str5,str1,str4);
%disp(str_imagedir)
%disp(str_dirname)
%disp(str_write)7
imagelist = dir(str_imagedir);
for i = 1:length(imagelist)
name = imagelist(i).name;
dirname = [str_dirname,name];
%B=imread(dirname);%读取原图像
% B=rgb2gray(A);%将原图像转换为灰度图像
A=imread(dirname);
B=rgb2gray(A);
%subplot(2,2,1),imshow(B,[]),title('DICOM图像导入后显示');
% figure,imshow(B),title('图像导入后显示');
%====================================================
min(min(B));
max(max(B));
t=graythresh(B);%计算阈值t
C=im2bw(B,t);%根据阈值二值化图像
% figure(),imshow(C,[]),title('显示二值化图像');
% C=bwareaopen(C,6000);%去除面积小于T的部分（气管）。%%%%%%%%%在肺实质比较大的时候，而且操作床特殊分段构造，面积为10000
D=imfill(C,4,'holes');%对二值化后的图像填充肺实质
% figure(),imshow(D,[]),title('显示填充肺实质图像');
E=D-C;%得到肺实质的图像E
% figure(),imshow(E,[]),title('显示肺实质的图像');
F=imfill(E,8,'holes');%填充肺实质空洞
% FMask=bwareaopen(F,1000);%去除面积小于T的部分（气管）。%%%%%%%%%在肺实质比较大的时候，而且操作床特殊分段构造，面积为4600
FMask=bwareaopen(F,6000);%去除面积小于T的部分（气管）。%%%%%%%%%在肺实质比较大的时候，而且操作床特殊分段构造，面积为4600
% figure(),imshow(FMask,[]),title('显示掩摸');%得到掩膜
%-------------------------分开左右肺----------------------------------------
r_ball=90;%可变的，取值为10/15,越小越细致
se_ball=strel('ball',r_ball,10);%椭圆体半径10，高度10
r_disk=ceil(r_ball/6);%圆整r_ball/6得到大于或等于它的最接近整数。ceil取整
if r_disk==0;
r_disk=1;%最小为1
end
se_erode=strel('disk',r_disk,0); %圆形半径
mask=imopen(FMask,1);%开操作
% figure(),imshow(mask,[]);
L=bwlabel(FMask); %数学形态重建，基于膨胀运算，用掩摸对二值图像标记，将图像分成多个区域
%stat = regionprops(FMask);%,计算图像区域特征，区域连通，object为二值图像，
[row,col]=size(B);
%im2bw，Convert image to binary image, based on threshold
%im2bw默认threshold0.5，得到512*512空矩阵
mask_leftlung=im2bw(zeros(row,col));%左肺掩膜
mask_rightlung=im2bw(zeros(row,col));%右肺掩膜
for i=1:row
for j=1:col
if L(i,j)==1 %如果是左肺
mask_leftlung(i,j)=1;% 分开左右肺，肺是白色的
end
if L(i,j)==2
mask_rightlung(i,j)=1;
end
end
end
% figure(),imshow(mask_leftlung,[]);title('左肺掩摸显示')
% figure(),imshow(mask_rightlung,[]);title('右肺掩摸显示')
%----------------------对左肺修补-------------------------------------------
object1=1-mask_leftlung; %左肺反向
% figure();imshow(object1,[]);title('左肺反向后显示')
object2=imopen(object1,se_ball);%开操作，椭圆体半径30，高度10
% figure();imshow(object2,[]);title('反向左肺模糊重影图显示') %得到反向左肺模糊重影图
leftmask1=1-object2;%左肺模糊重影图
% figure();imshow(leftmask1,[]);title('左肺模糊重影图显示')
leftmask2=im2bw(leftmask1,0.5);%根据阈值0.5将图像生成二值图像
%figure();imshow(leftmask2,[]);title('左肺清晰二值图像显示')
%%得到左肺清晰的二值图像，支气管消去了，结节的毛刺也消除，结节变小；对左肺进行了修补
leftmask3=imfill(leftmask2,'hole'); %填充左肺实质空洞
% figure();imshow(leftmask3,[]),title('填充左肺实质后显示'); %只是填充了左肺实质，得到不平滑的左肺图像
leftmask4=imerode(leftmask3,se_erode);%腐蚀左肺操作，肺结节大了点，平滑作用
% figure();imshow(leftmask4,[]),title('leftlungmask');%得到平滑效果图像
%---------------------补回空洞----------------------------------------------
ConvHull=bwconvhull(leftmask4,'object');%对左肺掩摸求凸壳
%figure();imshow(ConvHull,[]),title('凸壳图像');
DIF_ConvHull=ConvHull-leftmask4;%将补的缺口部分取出来
%figure();imshow(DIF_ConvHull,[]),title('与左肺原图差值图像');
BW1 = bwconncomp(DIF_ConvHull);%利用连通域分析左肺凸壳
stats = regionprops(BW1, 'Area','Eccentricity');%获得每个连通域得面积、离心率
idx = find([stats.Area] > 80 & [stats.Eccentricity] < 0.8);
% % % % BW2 = ismember(labelmatrix(BW1), idx);%取出符合要求的区域
% % % % figure();imshow(BW2,[]),title('左肺所需要补的部分显示');
% % % % leftmask5=BW2+leftmask4;%将符合要求的区域“补”到左肺掩摸中
%figure();imshow(leftmask5,[]),title('显示最终的左肺掩摸');
%---------------------对右肺修补--------------------------------------------
object1=1-mask_rightlung; %反转右肺轮廓
%figure();imshow(object1,[]);title('右肺反向后显示')
object2=imopen(object1,se_ball);%开操作
%figure();imshow(object2,[]);title('反向右肺模糊重影图显示') %得到反向右肺模糊重影图
rightmask1=1-object2;%得到右肺模糊掩膜，反转回来，实质为白色
%figure();imshow(rightmask1,[]);title('右肺模糊重影图显示')
rightmask2=im2bw(rightmask1,0.5);%右肺转换为二值图像
%figure();imshow(rightmask2,[]);title('右肺清晰二值图像显示')
rightmask3=imfill(rightmask2,'hole');%填充右肺实质空洞
%figure();imshow(rightmask3,[]),title('填充右肺实质后显示');
rightmask4=imerode(rightmask3,se_erode);%腐蚀操作，平滑作用
% figure();imshow(rightmask4,[]),title('rightlungmask');
% % % lungmask=im2bw(leftmask5+rightmask4);%将左右肺合并，得到全肺掩膜
lungmask=im2bw(leftmask4+rightmask4);%将左右肺合并，得到全肺掩膜
lung=immultiply(lungmask,B);%相与,得到的是灰度值从0到max-min+1的灰度图像
%dicomwrite(lung,'E:\1_毕业设计\images_CT\S60\I00');%dicomwrite()函数将lung（从源图像提取出来的肺实质）图像保存为dicom文件格式，方便下次使用
%subplot(2,2,2),imshow(lung,[]),title('提取的肺实质');
%figure;imshow(lung,[]),title('提取的肺实质');
%name = + name;
feishizhi = [str_write,name];
imwrite(lung,feishizhi);
%break
end
end
以LIDC-IDRI-0001 中的部分切片为例，其中左侧为原始CT图像，右侧为分割肺实质后的图像，效果图如下:
读取标注信息并存储
我们从医生的标注信息文件（.xml）读取肺结节的位置信息和良恶性程度，然后存储到对应的xls表中。主要用到2个函数： readxml()和readdicom()
代码如下：
function [num_mal,sop_text,max_min_xy]=zl_readxml(xml_path)
% % function [sop_text,max_min_xy]=zl_readxml(xml_path)
% clear all
% clc
%xml_path = 'H:\肺结节\数据\LIDC-IDRI\900-300\LIDC-IDRI\LIDC-IDRI-0060\1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.203745372924354240670222118382\1.3.6.1.4.1.14519.5.2.1.6279.6001.463214953282361219537913355115\191.xml';
%% 跳转到内层标签unblindedReadNodule
docNode = xmlread(xml_path); %读取XML文件返回一个文件模型节点*
document = docNode.getDocumentElement();
readingSession = document.getElementsByTagName('readingSession'); %返回与给定的元素所有子节点的Nodelist对象*
%% 最后返回的三个值
%% 最后返回的三个值
num_mal = []; %每个结节的恶性度和属于该类别的图片的数量
sop_text = { }; %每个图片的标号
max_min_xy = []; %每个图像中肺结节的x和y的最小值和最大值
sop_num = 0; %总结节个数？*
%%
for r = 0:readingSession.getLength()-1
unblinded_nodule = readingSession.item(r).getElementsByTagName('unblindedReadNodule'); %unblindedReadNodule一个节点标记，<unblindedReadNodule>节点数据包括在</unblindedReadNodule>*
for u = 0 : unblinded_nodule.getLength()-1
roi = unblinded_nodule.item(u).getElementsByTagName('roi'); %item() 方法可返回节点列表中处于指定索引号的节点。*<roi>结节轮廓</roi>*
mal = unblinded_nodule.item(u).getElementsByTagName('malignancy'); %<malignancy>结节恶性度</malignancy>*
%如果xml文件中没有malignancy或者roi标签直接跳过
if isempty(roi.item(0))
continue;
end
if isempty(mal.item(0))
continue;
end
Num_roi = roi.getLength(); %该类别的图片的数量
mal_int = str2num(char(mal.item(0).getTextContent()));
num_mal = [num_mal();mal_int,Num_roi];
for i = 0 : Num_roi-1 %遍历*
sop_id = roi.item(i).getElementsByTagName('imageSOP_UID'); %图片编号*
sop_text{sop_num + i + 1} = char(sop_id.item(0).getTextContent()); %数组*
edgeMap = roi.item(i).getElementsByTagName('edgeMap'); %边界*
xy = [];
for j = 0 :edgeMap.getLength()-1 %获得坐标*
xCoord = edgeMap.item(j).getElementsByTagName('xCoord');
xCoord_int = str2num(char(xCoord.item(0).getTextContent()));
yCoord = edgeMap.item(j).getElementsByTagName('yCoord');
yCoord_int = str2num(char(yCoord.item(0).getTextContent()));
xy=[xy();xCoord_int,yCoord_int];
end
%找到结节轮廓*
if edgeMap.getLength()==1
max_min_xy = [max_min_xy();xy,xy];
continue;
end
[maxr,max_index] = max(xy);
[minr,min_index] = min(xy);
max_min_xy = [max_min_xy();minr,maxr];
end
sop_num = sop_num + Num_roi; %总个数
end
if isempty(num_mal)
continue;
end
num_mal = [num_mal();0,0]; %扩展维数*
end
end
上述是辅助函数，提取函数如下所示：
clear;
clc;
%% Each treatment 100 or 200 %处理数据导入到表格中
%LIDC_path = 'E:\zhaolei\深度学习\肺结节\400-499\LIDC-IDRI\'; 原路径
LIDC_path = 'D:\MATLAB\tiqu\LIDC-IDRI';
%IDRI_path = 'H:\肺结节\数据\LIDC-IDRI\'; 原路径
%XLS_path = 'H:\肺结节\数据\excel\excel_all'; 原路径
IDRI_path = 'D:\MATLAB\tiqu\LIDC-IDRI';
XLS_path = 'D:\MATLAB\tiqu\xls';
IDRI_child_path = dir(IDRI_path); %打开文件目录并返回文件结构体*
num_IDRI_child = size(IDRI_child_path); %返回列和行数的数组*
%for n = 8 :num_IDRI_child 原版 %为啥从8开始？？？
for n = 3 :num_IDRI_child %非原版
% child_idri_path = [IDRI_path,IDRI_child_path(n).name];原版（可能有错）
child_idri_path = [IDRI_path,'\',IDRI_child_path(n).name]; %非原版
child_idri_path_temp = dir(child_idri_path); %打开文件*
LIDC_path = [child_idri_path,'\',child_idri_path_temp(3).name]; %文件目录*
LIDC_child_path = dir(LIDC_path); %打开
num_child = size(LIDC_child_path); %返回文件的列和行数的数组*
for i = 3 : num_child(1) %从3开始（前两个是. ..）
%% find dicom file list
child_path = [LIDC_path,'\',LIDC_child_path(i).name]; %一步步打开文件夹
child_path_temp = dir(child_path);
child_path1 = [child_path,'\',child_path_temp(3).name];
child_path_temp = dir(child_path1);
%xml_path = [child_path1,'\',child_path_temp(3).name];
xml_path = [child_path,'\'];
%获取单个文件夹中的dicom和xml文件
dcm_files = find_files(xml_path, '.dcm'); % 获得文件列表
xml_files = find_files(xml_path, '.xml');
xml_path = char(xml_files);
[num_mal,sop_text,max_min_xy]=zl_readxml(xml_path); %函数调用
% num_mal = []; %每个结节的恶性度和属于该类别的图片的数量
% sop_text = { }; %每个图片的标号
% max_min_xy = []; %每个图像中肺结节的x和y的最小值和最大值
sop_num = size(sop_text); % 获得行列数，行：？ 列：图片数*
mal_num = size(num_mal); %行： 图片数？*
dcm_number = [ ]; %图片编号*
%??
if sop_num(2)>mal_num(1) %要根据他们两个的差值来决定补多少个0
for m = 1 : sop_num(2)-mal_num(1)
num_mal = [num_mal();0,0]; %添加扩展维度*
end
end
if sop_num(2)< mal_num(1)
for m = 1 : mal_num(1) - sop_num(2) % 只有数据维度一样才能被写入到文件中！所以少的要补上四个0
dcm_number= [dcm_number;0]; %添加扩展维度
max_min_xy = [max_min_xy;0,0,0,0]; %添加扩展维度
end
end
%??
%% Get the number and file name of the image In a single folder
for md = 1 : sop_num(2) %???
dcm_number= [dcm_number;0];
end
for j = 1:numel(dcm_files) %遍历文件
dicomInformation = dicominfo(dcm_files{j}); %存储图片信息
instance = dicomInformation.SOPInstanceUID;
imagenum = dicomInformation.InstanceNumber;
% Make sure that the StudyInstanceUID matches that found in
% the XML annotations
for s = 1 : sop_num(2) %对比
if strcmpi(instance,sop_text(1,s))
dcm_number(s) = imagenum; %编号？？?*
end
end
end
total = [num_mal,dcm_number,max_min_xy];
if isempty(total)
continue;
end
child_path = [XLS_path,'\',LIDC_child_path(i).name]
xlswrite(child_path,total); %导入到表格中 2017/4/10
end
end
提取肺结节
读取到肺结节的位置信息和良恶性程度后，我们要根据该信息提取肺结节。主要用到2个函数： jianqieimage()和jianqie()
代码如下：
function zl_jianqie(img_path,dir,times,size_center,col4xy)
%dir 为患病可能程度，col4xy为剪切区域
train_path = 'I:\肺结节\数据\result2\train23jpg\';
result_name = [img_path(24:37),'_',char(num2str(dir)),'_',char(num2str(times)),img_path(38:46)];
train_path = [train_path,char(num2str(dir)),'\',result_name]; %剪切路径*
img=imread(img_path); %读取图片文件*
img1=imcrop(img,col4xy); %返回图像的一个裁剪区域* I2=imcrop(I,[a b c d]);%利用裁剪函数裁剪图像，其中，
%（a,b）表示裁剪后左上角像素在原图像中的位置；c表示裁剪后图像的宽，d表示裁剪后图像的高
%% 分割肺结节实质
img1_size = size(img1);
min(min(img1)); % 找到最小值，最大值
max(max(img1));
t=graythresh(img1); %使用最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值threshold
C=im2bw(img1,t); %转换为二值图像*
D=imfill(C,4,'holes');%对二值化后的图像填充肺实质
if dir >=4 %大概率为肺癌*
FMask=bwareaopen(D,10); % 除二值图像中面积小于10的对象
D = FMask;
end
total = 0;
for i = 1:img1_size(1) %行数
for j = 1:img1_size(2) %列数
if D(i,j) == 0 %二值图像当值为0时 （黑色）
img1(i,j) = 0;
end
if D(i,j) == 1 %二值图像当值为1时 （白色）
if ~(i > size_center(1) && j > size_center(1)&& j < size_center(1) + size_center(3)&& i < size_center(1) + size_center(3)) %不在范围内*？
img1(i,j) = 0; %取为黑色*
end
end
end
end
%% 保存图片
for m = 1:img1_size(1)
for n = 1:img1_size(2)
if img1(m,n) == 0 %黑色元素点个数*
total = total + 1;
end
end
end
if total ~= img1_size(1)*img1_size(2) %如果不全是黑*
imwrite(img1,train_path); %存入图片*
end
end
clear;
clc;
%肺实质的图片
image_path = 'I:\肺结节\数据\result2\jpg2\';
%肺结节的位置信息和良恶性程度
xls_path = 'I:\肺结节\数据\result2\result22.xls';
[txt,xls_text] = xlsread(xls_path);
xls_num = size(xls_text);
xls_num(1);
for m = 1:xls_num(1)
img_name = xls_text(m,1);
str = img_name{1};
img_name = [str,'.jpg'];
jpg_child_path = [image_path,img_name]
if exist(jpg_child_path,'file')
col4x = txt(m,4) - txt(m,2);
col4y = txt(m,5) - txt(m,3);
dir = txt(m,6);
times = txt(m,7);
size_center = [ ];
if col4x < 32 && col4y < 32
ma = 0.5 * (32 - max(col4x,col4y));
col4xy = [txt(m,2)-ma,txt(m,3)-ma,32,32];
size_center =[ma,ma,max(col4x,col4y)];
zl_jianqie(jpg_child_path,dir,times,size_center,col4xy);
continue;
end
size_center =[0,0,max(col4x,col4y)];
col4xy = [txt(m,2),txt(m,3),max(col4x,col4y),max(col4x,col4y)];
zl_jianqie(jpg_child_path,dir,times,size_center,col4xy);
end
% break;
end
find_files() 函数补充
function [fileList] = find_files(dirName, extension, ignore_dirs)
if ~exist('ignore_dirs', 'var')
ignore_dirs = {};
end
ignore_dirs_full = cat(2,{'.','..'},ignore_dirs);
dirData = dir(dirName); %# Get the data for the current directory
dirIndex = [dirData.isdir]; %# Find the index for directories
fileList = {dirData(~dirIndex).name}'; %# Get a list of the files
mat_ind = cellfun(@(x) strcmpi(x(end-3:end), extension), fileList, 'UniformOutput', true); % FIND XML FILES
fileList = fileList(mat_ind); % keep only XML files
if ~isempty(fileList)
fileList = cellfun(@(x) fullfile(dirName,x), fileList, 'UniformOutput', false); %# Prepend path to files
end
subDirs = {dirData(dirIndex).name}; %# Get a list of the subdirectories
validIndex = ~ismember(subDirs, ignore_dirs_full); %# Find index of subdirectories
%# that are not '.' or '..'
for iDir = find(validIndex) %# Loop over valid subdirectories
nextDir = fullfile(dirName,subDirs{iDir}); %# Get the subdirectory path
fileList = [fileList; find_files(nextDir, extension, ignore_dirs)]; %# Recursively call getAllFiles
end
end
通过上面的函数，我们可以将肺结节提取出来，并按照良恶性程度分类存储。
部分示例如下：
其中1-5表示肺结节的良恶性程度，5表示恶性可能性最大，1表示恶性可能性最小。
注意：3表示不确定是否为肺结节，良恶性程度也不确定。
至此，我们的数据预处理结束了，分类训练见下一篇博文。
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