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  • 在之前的文章中我分享了Tensorflow的基本知识内容,接下来我将会分享如何利用Tensorflow将深度学习应用到医学图像上,今天我会分享深度学习在医学图像分割的实际案例。1、Unet模型在医学图像处理领域,有一种应用很...

    在之前的文章中我分享了Tensorflow的基本知识内容,接下来我将会分享如何利用Tensorflow将深度学习应用到医学图像上,今天我会分享深度学习在医学图像分割的实际案例。

    1、Unet模型

    在医学图像处理领域,有一种应用很广泛的全卷积神经网络模型结构——Unet,网络模型结构如下。关于该网络具体的细节,请阅读相关资料:https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/people/ronneber/u-net/,这里我就不多说了。

    4670cebfa349f520fb6794d32c1ee6a2.png

    2、问题分析

    我采用的是网上公开的细胞图像病理数据,数据地址:https://warwick.ac.uk/fac/sci/dcs/research/tia/glascontest/download/。

    3、网络实现

    我是参考了网上Tensorflow版本的Unet来实现分割模型,地址:https://github.com/jakeret/tf_unet。

    4、效果

    由于数据集很小只有165组图像,所以数据增强是必须的图像预处理步骤。下面是模型训练时损失函数变化的情况。

    9b731498910e7822fb2754d5057cbe66.png

    在测试图像上,我用训练好的模型来进行分割,整个测试集上的平均精度为90.75%。为了更主观的查看模型的效果,我给出了2组图像(原始细胞图像和原始细胞分割图像)并用模型分割后的对比效果图。

    测试的原始细胞图像A

    1a75234e172a72a67641316a5716f8e9.png

    测试的原始细胞分割图像A

    d309a7d6ebe3db9dd17bee4fb9698dec.png

    模型的分割图像A

    4ddab91ab88599f197e76fbb65710138.png

    测试的原始细胞图像B

    19f604da8454549a028a90c18a71d153.png

    测试的原始细胞分割图像B

    44ca614ee0a643362b07deb449f2b044.png

    模型的分割图像B

    2f53368e6c22b11779b2e7c5f7bf0149.png

    从上面可以看到整体分割效果还是不错的,感兴趣的就自己动手试一试吧。如果碰到任何问题,随时留言,我会尽量去回答的。

    展开全文
    weixin_31474035 2021-02-11 20:27:51
  • 86KB weixin_38707217 2020-12-31 20:00:27
  • (最开始接触医学图像分割时写的综述,写的比较幼稚,传上来的时候格式可能有些乱。需要原文的小伙伴可以加我qq:604395564联系,也欢迎做医学图像处理的小伙伴一起交流学习。自己写的,欢迎转载,但请注明出处哦^_^...

    (最开始接触医学图像分割时写的综述,写的比较幼稚,传上来的时候格式可能有些乱。需要原文的小伙伴可以加我qq:604395564联系,也欢迎做医学图像处理的小伙伴一起交流学习。自己写的,欢迎转载,但请注明出处哦^_^)

     

     

    摘 要 医学图像分割是决定医学图像在临床诊疗中能否提供可靠依据的关键问题。医学图像分割技术的发展不仅影响到医学图像处理中其他相关技术的发展,如可视化、三维重建等,而且在生物医学图像的分析中也占有极其重要的地位。近年来,由于一些新兴学科在医学图像处理中的应用, 医学图像分割技术取得了显著的进展。本文从分割所应用的特定理论工具的角度, 对近年来医学图像分割的新方法或改进算法进行综述, 并简要讨论了每类分割方法的特点,并着重对卷积神经网络在医学图像分割上的应用进行研究, 综述了其发展历程和基本原理, 分析和比较了基于神经网络的图像分割的优缺点, 展望了该技术领域以后一段时间内的发展趋势。

     

    关键词:医学图像;图像分割;卷积神经网络

     

    1. 国内外常用的医学图像分割方法

    医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤,其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来,并提取相关特征,为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据,辅助医生作出更为准确的诊断。由于医学图像自身的复杂性,在分割过程中需要解决不均匀及个体差异等一系列问题,所以一般的图像分割方法难以直接应用于医学图像分割。当前,医学图像分割仍在从手动分割或半自动分割向全自动分割发展。本文在对国内外医学图像分割技术文献研习的基础上,对几种常用的医学图像分割方法进行了深入的研究和比较,总结了各种方法的优缺点及其在国内外医学图像分割领域的应用。

     

    1.1 阈值法

    图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像。阈值分割法的特点是:适用于目标与背景灰度有较强对比的情况,重要的是背景或物体的灰度比较单一,而且总可以得到封闭且连通区域的边界。图1中显示了图像灰度直方图中潜在的两个分界点,如图中虚线所示。如果需要在阈值法的过程中寻找不止一个的阈值来对图像的像素点进行分类,那么这种方法叫做多阈值法。

     

    图1  图像灰度上确定阈值示例

    阈值法在实际应用中主要存在两个问题:(1)该方法只考虑到图像中像素点本身的灰度值,没有考虑到图像中像素点的空间分布,容易对噪声敏感。(2)该方法对于背景与目标区域灰度差异较小的图像分割效果不好。医学图像因个体差异而复杂多样,如:不均匀的人体组织器官常导致图像灰度不均匀;人体组织的蠕动及成像设备的局限性常导致图像中存在伪影和噪声;局部体效应常导致组织边缘模糊;病变组织的病变边缘不明确等。阈值法在医学图像分割中具有一定的局限性。

    近几年,有许多阈值法的改进算法被提了出来,如Tang,Xu- Dong等人[1]提出了一种新的基于阈值的快速图像分割算法,在传统阈值方法的基础上通过简化隶属函数,同时结合一个新的递归策略,从而降低了计算的复杂性,加快了运算速度,较传统算法相比其具备较好的实时时序和噪声抑制性能。

    MR图像对比度往往较低,很难通过阈值法将目标区域从背景中精确地提取出来,所以阈值分割法在MR图像分割中的应用较少,但阈值分割法可以用在MR图像预处理过程中,并与其他图像分割算法相结合,如卷积神经网络算法,从而提高图像分割的准确率。

     

    1.2 区域生长法

    区域生长法是根据图像预先的先验知识和标准,利用初始点周围的生长提取出图像中的连接的区域。区域生长方法中通常利用图像的灰度信息,或者是根据图像的边界的信息得到其所需的标准。区域生长法中最简单的模型中,需要手动初始化,即选定一个点作为区域增长的起始点,然后基于一些预先定于的标准在初始点的邻域搜索,提取所有符合标准的像素区域。例如:一个常用的标准就是,提取初始点的邻域像素点直到遇到图像边界。如图1中所示,区域生长用于隔离图2中所示结构。

    图2  区域生长法选取初始点

    区域生长法对噪声敏感,如果种子像素点选取不当,分割结果就会出现错误,并且对于图像中灰度值相近但不相邻的多个区域不能一次全部分割出来。在医学图像分割中进行病灶分割时,如果种子点选取得当,这种方法可以自动找到病灶的边界,能为医生的诊断提供定量及定性的依据。在医学图像分割中,区域生长法与阈值法一样,一般不单独使用,多与其他分割方法相结合。如Jiang,Hui- Yan等人[2]将区域生长算法和OSTU算法相结合对30个边缘模糊的腹部MRI图像进行了有效分割;Wu,Hai- Shan和Gil,Joan等人[3]使用一个迭代的区域生长算法对卵巢细胞内染色质进行了有效分割;Angelina,S.等人[4]在2012年提出了一种新的区域生长及合并算法与遗传算法相结合的医学图像分割算法,用于对恶性黑色素瘤等皮肤癌进行早期诊断,和其他常规算法相比提高了分割效率,解决了利用非侵入性诊断工具皮肤镜对皮肤癌进行早期诊断耗时长等问题。

     

    1.3 边缘检测法

    边缘检测法主要基于图像灰度级的不连续性,它通过检测不同均匀区域之问的边界来实现对图像的分割,这与人的视觉过程有些相似。依据执行方式的不同,这类方法通常又分为串行边缘检测技术和并行边缘检测技术。在串行边缘检测技术中,当前像素是否属于待检测的边缘受到先前象素的检测结果的影响,使用该方法进行分割可得到连续的边缘,但分割结果比较依赖初始边缘点,不合适的初始边缘点可能导致错误的边缘。而在并行边缘检测技术中,一个象素与其相邻像素之间的关系决定了该像素是否属于检测的边缘,由于只与相邻像素有关,所以并行检测技术可以并行对图像中的所有象素进行检测。常用的并行方法有Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子、Prewitt算子、LOG算子等。图3为分别用各类算子检测的细胞边缘。

    在实际应用中。由于并行方法比串行方法分割时间短,所以并行边缘检测法在医学图像分割中更为常用。如2012年Park,J.等人[5]使用并行边界与区域相结合的方法对不同医学图像进行分割,实验结果表明,该方法能可靠准确地分割低对比度的复杂医学图像。

                    

    (a)细胞原始图像        (b)Roberts算子检测的边缘    (c)Sobel算子检测的边缘

                   

    (d)Prewitt算子检测的边缘   (e)Canny算子检测的边缘     (f)LOG算子检测的边缘

    图3  各种边缘检测算子检测的细胞边缘

     

    1.4 基于形变模型的方法

    形变模型[6]起源于1987 年Kass 等提出Snake 模型,其数学基础是泛数最优逼近理论。Snakes 是一条由相应能量函数控制的可形变参数曲线,以能量函数最小化为目标,控制轮廓线变形使其具有最小能量就是目标轮廓。

    形变模型按其不同轮廓曲线的表达形式,可分为参数形变模型[6]和几何形变模型[7-8]两种。参数变形模型在变形过程中以显式参数的形式表达曲线或曲面,该表达形式允许与模型直接交互,利于模型快速实时地实现。然而,变形过程中发生拓扑结构变化时该方法难以处理。相反,几何形变线模型将活动曲线看成是两个区域的分界线,活动曲线的运动过程就是分界线的进化过程。这样,轮廓曲线运动过程就独立于轮廓曲线的参数,因此可以自动处理拓扑结构的变化。    图4(a)所示为一个心脏 MR 图像上应用形变模型(或者称为活动曲线)进行分割。图4(b)中,活动曲线在图片中初始化为一个圆,然后随后慢慢形变为左心室的边缘曲线。

               

    (a)心脏 MR 图像                           (b)左心室分割结果

    图4  使用形变模型提取左心室MR 图像的内壁

     

    1.5 模糊聚类法

    模糊技术是建立在模糊集合理论基础上的, 能很好地处理三维医学图像内在的模糊性, 而且对噪声不敏感。模糊分割技术主要有模糊阈值、模糊聚类、模糊边沿检测等。近年来模糊C -均值(FCM)聚类技术的应用最为广泛。FCM 用于图像分割是一种无监督(Unsupervised)模糊聚类后的标定过程, 易于应用,但其中各像素点的数据是相互独立的,没有利用图像的空间信息,所以可以将空间信息引入算法当中以提高分割算法的准确率,非常适合于医学图像中存在不确定性和模糊性的特点。

    图1为对一幅大脑医学图像应用模糊C-均值聚算法分割的结果,该方法中应用模糊C-均值聚类算法完成了对医学图像的分割,将其分为各具特性的4部分。图5(a)是一幅原始医学图像,图5(b)是分割的结果。

    图5  模糊C-均值聚类方法分割大脑医学图像

    从图5中可以看出对于图中面积比较大的部分取得了较好的分割结果,但是对于一些面积很小的部分结果不太好。还要进一步研究。

    近年来,基于模糊聚类的图像分割方法及其改进算法在医学领域得到了广泛应用,如Kaur,P.等人[9]在2012年提出了一种自动的直观模糊聚类方法,在模拟和真实的脑部MRI图像中进行实验,对比传统的模糊C- 均值、噪声聚类、核化模糊C- 均值等方法,实验结果显示Kaur,P.等人提出的方法更为可靠有效;Liu,Y.等人[10]提出一种带有双边滤波的模糊C- 均值(FCM) 聚类方法进行医学图像分割,通过实验结果和定量分析表明,与传统的FCM相比,该方法具备更高标准的抑制噪声能力和细节保护;Christ,M.C.J.等人[11]提出根据不同类型的模糊C-均值算法改进的医学图像分割技术,并将模糊C- 均值和其他聚类算法如KM、EM和KNN相比较,实验证明模糊C- 均值可提供更好的结果。

     

    1.6 基于遗传算法的方法

    遗传算法(Evolutionary Algo rithms)基本思想是建立在自然选择和群体遗传学机理基础上的随机、迭代、进化, 它采用非遍历寻优搜索策略, 是一种简单、适于并行处理、具有鲁棒性和广泛适用性的搜索方法。此算法的搜索过程不直接作用在变量上, 而是在参数集进行了编码的个体, 这使得遗传算法可直接对结构对象(图像)进行操作。整个搜索过程是从一组解迭代到另一组解, 采用同时处理群体中多个个体的方法, 降低了陷入局部最优解的可能性, 并易于并行化。搜索过程采用概率的变迁规则来指导搜索方向, 而不采用确定性搜索规则, 而且对搜索空间没有任何特殊要求(如连通性、凸性等), 只利用适应性信息, 不需要导数等其它辅助信息, 适应范围广。

    遗传算法擅长于全局搜索, 但局部搜索能力不足, 所以常把把遗传算法和其它算法结合起来应用。如Guan,X.-W.等人[12]在2011年提出一种遗传算法,用全局搜索能力和类间最大变化作为适应度函数,算法结合形态学理论提取图像边缘,实现分割,分割结果如图6所示。实验结果表明,这种遗传算法性能稳定,融合结果理想;Jaffar,M.A.等人[13]在2009年提出一种结合支持向量机的遗传算法,在肺部CT图像中对肺结节进行检测,分割效果理想;Liu,J.等人[14]提出了一种遗传神经网络算法来分割皮肤癌图像,执行基于遗传算法的神经网络的权重和阈值优化来改进BP神经网络的收敛速度,由该方法分割的皮肤癌图像可得到连续的边缘和清晰的轮廓,可以用于皮肤癌的定量分析和鉴定。

    图6  遗传算法分割医学图像。(a)原始图像(b)提取边缘的图像(c)边缘图像曲线拟合结果(d)分割后的图像

     

    1.7 基于小波变换的方法

    小波变换是对Fourier分析的继承与发展,利用小波变换进行医学图像分割的基本方法是通过小波变换将图像直方图分解成不同级别的系数,用尺度控制并依照小波系数和给定的分割准则来选择阈值。小波变换在较大尺度上由噪音引起的细小突变较少,容易描述医学图像信号的整体行为,可检测出医学图像灰度值变化较大的轮廓,因此可以通过在不同尺度下逐步确定阈值来处理医学图像。

    Bindu,Ch.Hima1等人[15]在2011年提出了一种基于小波变换的全自动医学图像分割方案。整个计划分为3个阶段。在第一阶段中,计算图像的小波变换,随后融合LH,HL和HH系数;在第二阶段中,通过计算全局阈值来确定初始点;在第三阶段中,从每个初始点开始进行搜索程序,得到闭环轮廓;Alzubi,S.等人[16]在2011年使用小波、脊波和曲波变换的多分辨率分析建立了一个医学图像分割系统。在不同的医学图像如PET,CT或MRI图像进行实验研究,对曲波变换的医疗数据集进行了测试,并与从其他变换所得到的结果进行了比较。试验表明,使用曲波扫描显著提高了异常组织分类,并减少了噪声。

    图7(a)是一幅原始肝脏CT图像,图7(b)是基于小波变换后的叠加了分割线的分割结果。从结果中可以看出,肝脏左叶也被成功地划进了肝脏的区域,该结果同样受到了“体效应”的影响,部分胃部的气泡也被划进了肝脏的区域,但所得结果还是可以接受的。

             

    (a)肝脏CT图像                          (b)分割结果

    图7  基于小波变换的图像分割

     

    1.8 基于神经网络的方法

    在八十年代后期,在图像处理、模式识别和计算机视觉的主流领域,受到人工智能发展的影响,出现了将更高层次的推理机制用于识别系统的做法。这种思路也开始影响图像分割方法,在解决具体的医学问题时,出现了基于神经网络模型(ANN)的方法。

    神经网络模拟生物特别是人类大脑的学习过程,它由大量并行的节点构成。每个节点都能执行一些基本的计算。学习过程通过调整节点间的连接关系以及连接的权值来实现。神经网络技术的产生背景也许是为了满足对噪声的鲁棒性以及实时输出要求的应用场合而提出的,一些研究人员也尝试了利用神经网络技术来解决图像分割问题。

    多数神经网络方法的出发点是将图像分割问题转化为诸如能量最小化、分类等问题,从而借助神经网络技术来解决问题,其基本思想是用训练样本集对 ANN 进行训练以确定节点间的连接和权值,在用训练好的 ANN 去分割新的图像数据。这种方法的一个问题是网络的构造问题。这些方法需要大量的训练样本集,然而收集这些样本在实际中是非常困难的。ANN 同样也能用于聚类或形变模型,这时 ANN 的学习过程是无监督的。

    卷积神经网络(CNN)作为神经网络的一种,在医学图像分割领域的应用尤为重要,其结构和应用将在文章第2部分具体介绍。

    以上介绍的各种图像分割算法,在不同应用领域表现不同。在医学图像分割领域,如今表现最好的便是卷积神经网络的方法。在2015年组织的糖尿病视网膜病变监测(Diabetic Retinopathy Detection)挑战赛中(https://www.kaggle.com/c/diabetic-retinopathy-detection),参赛者需要对彩色眼底图像进行病变识别监测,该比赛共有661支队伍参加,其中排名靠前的队伍使用的大多都是卷积神经网络的方法。无独有偶,在用MRI测量心脏体积和射血分数的医学图像处理竞赛中(https://www.kaggle.com/c/secon-dannual-data-science-bowl),取得领先的队伍使用的也是卷积神经网络的方法。文章接下来便会对卷积神经网络这一算法进行具体介绍。

     

    2.卷积神经网络

    2.1 卷积神经网络的发展历程

    卷积神经网络的发展历程大致可以分为三个阶段: 理论提出阶段、模型实现阶段以及广泛研究阶段。

    2.1.1 理论提出阶段

    20 世纪60 年代,Hubel 等[17]的生物学研究表明,视觉信息从视网膜传递到大脑中是通过多个层次的感受野(Receptive Field ) 激发完成的。1980 年,Fukushima 第一次提出了一个基于感受野的理论模型Neocognitron[18]。Neocognitron 是一个自组织的多层神经网络模型,每一层的响应都由上一层的局部感受野激发得到,对于模式的识别不受位置、较小形状变化以及尺度大小的影响。Neocognitron采用的无监督学习也是卷积神经网络早期研究中占据主导地位的学习方式。

    2.1.2 模型实现阶段

    1998 年,Lecun等[19]提出的LeNet-5采用了基于梯度的反向传播算法对网络进行有监督的训练。经过训练的网络通过交替连接的卷积层和下采样层将原始图像转换成一系列的特征图,最后,通过全连接的神经网络针对图像的特征表达进行分类。卷积层的卷积核完成了感受野的功能,可以将低层的局部区域信息通过卷积核激发到更高的层次。LeNet-5 在手写字符识别领域的成功应用引起了学术界对于卷积神经网络的关注。同一时期,卷积神经网络在语音识别[20]、物体检测[21]、人脸识别[22]等方面的研究也逐渐开展起来。

    2.1.3 广泛研究阶段

    2012 年,Krizhevsky等[23]提出的AlexNet在大型图像数据库ImageNet[24]的图像分类竞赛中以准确度超越第二名11%的巨大优势夺得了冠军,使得卷积神经网络成为了学术界的焦点。AlexNet之后,不断有新的卷积神经网络模型被提出,比如牛津大学的VGG(Visual GeometryGroup)[25]、Google的GoogLeNet[26]、微软的ResNet[27]等,这些网络刷新了AlexNet在ImageNet上创造的纪录。并且,卷积神经网络不断与一些传统算法相融合,加上迁移学习方法的引入,使得卷积神经网络的应用领域获得了快速的扩展。一些典型的应用包括:卷积神经网络与递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN) 结合用于图像的摘要生成[28-29]以及图像内容的问答[30-31];通过迁移学习的卷积神经网络在小样本图像识别数据库上取得了大幅度准确度提升[32];以及面向视频的行为识别模型———3D 卷积神经网络[33]等。

     

    2.2 感知器神经网络模型

    感知器(Perceptron)是神经网络中的一个概念。感知器模型是美国学者罗森勃拉(Rosenblatt)特为研究大脑的存储、学习和认知过程而提出的一类具有自学习能力的神经网络模型,它是第一个机器学习模型,它把对神经网络的研究从纯理论探讨引向了从工程上的实践。感知器是经典的线性分类模型,是神经网络和支持向量机的基础。

     

    2.2.1 单层感知器

    Rosenblatt提出的感知器模型是一个只有单层计算单元的前向神经网络,称为单层感知器,它是一种二元线性分类器。单层感知器是最简单的神经网络,它包含输入层和输出层,而输入层和输出层是直接相连的。单层感知器模型的结构如图7所示。

    图8  单层感知器模型

     

    图8显示,对于每一个输入值 X=(x1,x2,…,xd),通过一个权重向量W,进行加权求和,并作为阈值函数的输入,可以写成如下线性函数的形式:

           (1)

    式(1)中,xi是输入分量,wi是权值分量,w0是阈值,O是目标输出。作为分类器,可以用已知类别的模式向量或特征向量作为训练集。利用式(1),计算输入层中,每一个输入端和其上的权值相乘,然后将这些乘积相加得到乘积之和。如果乘积和大于临界值(一般是0),输出为1;如果小于临界值,输出为 0,从而将输入向量分成了两类,实现分类器的作用。

     

    2.2.2 多层感知器

    单层感知器的缺点是只能解决线性可分的分类模式问题。对于非线性问题,采用多层网络结构可以增加网络的分类能力,即在输入层与输出层之间增加一个隐含层,从而构成多层感知器。由输入层、隐含层(可以是一层或多层)和输出层构成的神经网络称为多层前馈神经网络。多层感知器的拓扑结构如图9所示。

     

    图9  多层感知器模型

     

     

    2.3 反向传播(Back Propagation,BP)算法

    反向传播算法也称为误差后向传播神经网络,它是一种用于前向多层神经网络的反向传播学习算法,也是神经网络模型中应用最广泛且最重要的一类学习算法。它具有理论依据坚实、推导过程严谨及通用性好的优点。

    算法的学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成,即:①正向传播: 输入层接收外来的输入样本,各隐含层进行逐层处理后,输出层输出结果。将输出层的实际输出与期望输出进行比较,若两者不相吻合,则进入误差的反向传播阶段;②误差反向传播: 用输出后误差来估计输出层的直接前导层的误差,再用这个误差估计更前一层的误差,如此逐层反传下去,各层单元产生的误差信号,用来修正各单元误差(权值),以期误差最小。

    在BP模型的学习训练过程中,可利用一些方法如梯度下降法,使权值不断的朝着输出误差减少的方向调整,直到网络输出的误差减少到允许的程度,或者可以事先指定必要的学习次数,达到既定次数即可停止训练#由此可知,BP算法的信号正向传播与误差反向传播的各层权值的调整过程是交替的、多次反复的。

    BP算法的流程图如图10表示。

     

    图10  BP算法流程图

     

    2.4 卷积神经网络结构

    卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器,这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。 这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的,网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点,包括如下形式的约束:

    (1)特征提取。每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人,因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来, 只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来,它的精确位置就变得没有那么重要了。

    (2)特征映射。网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的,每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享 相同的突触权值集,这种结构形式具有如下的有益效果:a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。

    (3)子抽样。每个卷积层后面跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层,由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他 形式的变形的敏感度下降的作用。

    卷积神经网络是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 

    https://img-my.csdn.net/uploads/201304/10/1365562094_2229.jpg

    图11  卷积神经网络的概念示范图

    卷积神经网络的概念示范如图11所示。输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积,卷积后在C1层产生三个特征映射图,然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和,加权值,加偏置,通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终,这些像素值被光栅化,并连接成一个向量输入到传统的神经网络,得到输出。

    一般地,C层为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连,并提取该局部的特征,一旦该局部特征被提取后,它与其他特征间的位置关系也随之确定下来;S层是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射为一个平面,平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数,使得特征映射具有位移不变性。

    此外,由于一个映射面上的神经元共享权值,因而减少了网络自由参数的个数,降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层(C-层)都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层(S-层),这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

     

    2.5 卷积神经在医学图像分割上的应用

    深度卷积神经网络(CNN)因其具有优良的自主特征能力和良好的特征表达能力,在对医学影像(MRI、CT、X射线等)分割领域以及辅助诊断方面取得了巨大成功。

    文献[34]提出了一种使用卷积神经网络实现在X射线图像中骨骼结构分割的方法,文献采用四种卷积神经网络模型提取图像特征,四种不同配置如表1所示,并在最后一层用softmax分类器对像素进行二分类,将骨骼区域从周围组织中分割出来。由于X射线图像的分辨率很高,为了减少训练的时间,选取局部感兴趣的区域进行训练。在分割的过程中,再不需要人为干涉,避免了人为选取特征存在误操作的风险。骨骼分割结果如图12所示,实验结果表明,第四种神经网络模型在像素误差(Pixel error)、兰德误差(Rand error)和分裂合并翘曲误差(Warping error)三个指标上均取得了优良的性能,如表2所示。

     

    表1  四种卷积神经网络模型的配置

     

    图12  四种卷积神经网络模型下的骨骼轮廓提取结果。从左到右依次为:原图像,模型1,模型2,模型3,模型4

     

    表2  四种卷积神经网络模型的性能和训练时间

     

    文献[35]提出乳房X射线图像中肿瘤分割的框架,如图13所示。该框架结合了深度卷积网络具有优良特征表达能力的特性,将其整合到框架中作为势函数,用于基于像素点的和像素点之间边的势能转换。并且在该框架中跟其他的势函数作比较,比如高斯混合模型、形状先验模型。最后通过实验表明,深度学习模型作为结构化预测模型势函数的分割准确率相比于高斯混合模型、形状先验模型有大幅提升。

    图13   乳房X射线图像中肿瘤分割的CNN模型

     

    卷积神经网络在医学影像分割的准确率方面是毋庸置疑的,但扫描一张图像往往需要几分钟时间,对于分辨率高的图像需要的时间则更长。文献[36][37]分别指出在卷积和池化的过程中,在一个滑动窗口和它的后续窗口之间存在重复的卷积计算和最大池化操作,这是卷积神经网络计算时间代价大的一个重要原因。并且分别提出了减少神经网络中冗余计算的方法,用于实现医学图像的快速扫描。文献[37]提出了一种快速扫描卷积神经网络(FCNN)的方法,用于乳腺癌核磁共振图像诊断。在卷积层用卷积核去卷积整张图像或者上一层的特征图,以及在池化层将最大池化层重新排列的方法减少冗余计算,在不减少分割精度的条件下大幅提高了图像分割速度,满足了实时诊断的需求。

     

    图14  FCNN最大池化层结构图。(a)由前一个卷积层计算得到的12×12扩展特征图。注意,这个扩展的功能图包含整个输入映射的所有信息,而不仅仅是一个滑动窗口。不同颜色方块框对应4个不同的滑动窗口;(b)包含所有滑动窗口的信息。所有的位置都标为红色,(c)-(e)每个方格包含滑动窗口开始的所有位置的信息,分别标为绿色,蓝色,橙色。

     

    文献[38]提出了一种基于最大池化卷积神经网络快速扫描医学图像的方法,提出了扩充的特征图,即该图包含输入图像每个patch的特征,这样只用一次卷积操作就可以对获得全部的特征。同样,在最大池化层只需要一次池化操作即可。因此,基于最大池化卷积神经网络对扫描医学图像的速度有明显提高。

    卷积神经网络不仅在处理医学影像辅助患者进行疾病诊断方面取得了巨大成功,在电子显微成像中对细胞膜分割方面同样有着积极的意义。文献[39][40]提出了基于卷积神经网络实现电子显微图像细胞膜自动分割的方法,方法中用卷积神经网络的监督训练去恢复patches中移除的中心像素标签,能够自动改善用于执行电子显微图像自动分割的细胞膜检测概率图。其中,patches是从细胞膜检测概率图中采样得到的,细胞膜检测概率图是通过分类器算法判断是否图像中的一个像素对应在细胞膜上得到。最后实验表明,相比于传统的机器学习算法,文献[39]方法性能有显著的提高,其结构如图15所示。

     

    图15  深度神经网络监测细胞膜

     

    在文献[40]中又提出了基于迭代的卷积神经网络的细胞膜分割方法,通过在细胞膜检测概率图上迭代地使用卷积神经网络算法,细胞膜分割结果又有了一定的提升。文献[41][42]提出了用卷积神经网络和随机森林相结合的方法实现了对神经细胞图像的分割,这两种方法均获得了优良的分割性能,但他们的侧重点有些不同。文献[41]中对传统的卷积神经网络模型进行了改进,如图16所示,用随机森林分类器代替了传统的softmax分类器。在整个模型中,分别训练卷积神经网络特征提取模型和分类器模型。卷积神经网络模型训练好之后,用其学习到的特征训练随机森林分类器,最后完成电子显微图像的神经细胞膜的分割。通过实验表明,分割准确度明显高于传统的分割算法SVM,而且用随机森林做分类器比用传统的softmax做分类器效果也要好一些。

    图16  基于卷积神经网络和随机森林的细胞分割流程

     

    而文献[42]提出了级联的随机森林和卷积神经网络相结合的模型,在这个模型中结合了级联的随机森林执行速度快和卷积神经网络性能好的优势,并且有两种结合方式。一种方式利用随机森林容易训练的特点,训练好的随机森林模型作为卷积神经网络的初始化,这样会大幅较少卷积神经网络模型的训练时间。另一种方式将训练好的卷积神经网络模型映射到级联的随机森林模型,在保持级联的随机森林能有快速推理性能不变的情况下提高分割的准确率,该模型如图17所示。

     

            (a)          (b)          (c)             (d)

    图17  (a)级联RF训练预测密集的语义标签。(b)级联RF然后映射到一个卷积神经网络,并进一步训练,以提高性能。(c)最后,卷积神经网络被映射到一个级联RF更新参数,以改善在测试时的速度。(d)三个分类器在斑马鱼胚胎显微图像语义分割中的应用:输入滤波器组(d1)和相应的分割输出(d2-d4)。

     

    综上,大量的文献研究表明,卷积神经网络在医学图像分割领域取得了巨大成功,它不仅提供了一个统一的方法对所有图像进行特征提取,而且它大大提高了分割的准确率。

     

    3.结论

    卷积神经网络在医学图像分割上的研究时间不是很长,但近几年发展迅速。大量的科研工作者们投身深度学习领域,随着对卷积神经网络的进一步的研究,卷即神经网络在医学图像分割以及辅助疾病诊断方面有着更广阔的应用前景。

    深度学习目前仍有一些工作需要研究。首先就是训练的时间过长问题,由于深度学习模型有大量的隐层,从输入层将低级特征表示为高级特征需要大量的计算,而且在高层运用反向传播算法优化模型权重同样需要大量运算,需要很长的时间。因此有效的可并行训练框架是一个有前景研究的方向。

     

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    weixin_41783077 2018-10-09 14:59:29
  • ValueEngineering 0 引言 医学图像分割是将图像分割技术应用于医学领域的成功示例,它是医学图像处理的重要手段,在很大程度上提高了医生的确诊率。基于不同设备和运行原理的医学图像比较复杂,包括(PET)正电子放射...

    ValueEngineering 0 引言 医学图像分割是将图像分割技术应用于医学领域的成功示例,它是医学图像处理的重要手段,在很大程度上提高了医生的确诊率。基于不同设备和运行原理的医学图像比较复杂,包括(PET)正电子放射断层成像、(CT)计算机断层扫描、(SPECT)单光子辐射断层扫描、(Ultrasound)超声成像、(MRI)磁共振成像等其它图像。本课题将在Matlab 平台上结合图像分割的基本原理对胸部 MRI 图像进行分割,实验证明,利用该方法能够清晰准确标记肿瘤轮廓。 1 基于图像边缘的分割技术 作为医学图像处理中的关键技术之一,边缘检测的目的就是从含有噪声信息的医学图像中找出目标物的所在位置,广泛应用于肿瘤病灶的确定、冠心病诊断、造影血管检测以及医学图像匹配等方面。一般意义上的边缘指的是局部极值点或者那些灰度发生迅速变化的点,可大致分为:屋顶边缘(Roof Edge)、线性边缘(Line Edge)和阶跃边缘(Step Edge)。 为更加准确地找出图像中的边缘点,学者们研究设计了诸多检测算子(Edge Detectors),并对检测出的边缘点进行跟踪,形成图像边缘。本文引入马尔算子———先利用高斯函数对原始图像进行平滑滤波处理,之后再采用 Laplacian 算子(log)和 Canny 算子。 1.1 Marr-Hildreth(马尔)算子 Marr-Hildreth(马尔)算子也称为高斯—拉普拉斯算子,利用阶跃型边缘的一阶导数可以取得局部的极值,其二阶导数是零。因此,离散数字图像中的边缘点一定是二阶导数的零点,即将二阶导数为零点作为确定边缘的依据,常用的二阶导数算子是 Laplacian 算子,二元函数 的 Laplacian 变换定义如下: 荦2f(x,y)= 鄣2f 鄣2x2 + 鄣2f 鄣2y2 (1) 用 f(i,j)表示图像处理前点(i,j)的灰度值,g(i,j)=荦2f (x,y)表示图像处理后点(i,j)的灰度值,则用差分形式表示式(1)为: g(i,j)=[f(i+1,j)+f(i-1,j)+f(i,j+1)+f(i,j-1)-4f(i,j)] (2)对图像进行滤波时采用拉普拉斯算子,常用的Laplacian 算子有 3*3 算子和 5*5 算子,分别如图 1、图 2 所示。 图 1 3*3Laplacian 算子 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -14 0 0 0 0 图 2 5*5Laplacian 算子 0 0 0 0 0 0 0 0 -1 -2 -1 -1 -2 -2-1 -1 -1-2-1 16 -10 0 0 0 经过 Laplacian 算子滤波后得到的 g(i,j)中,一对相邻像素异号时,两者之间存在边缘。但是这种根据图像强度的二阶导数为零来求解图像的边缘点的算法,很容易受到噪声的影响。因此,结合拉普拉斯算子的边缘检测和高斯滤波,形成拉普 拉斯高斯算子 LoG (Lapulacianof gaussian),将图像和高斯滤波器作卷积运算,既能滤掉噪声,还能保证图像的平滑性。LoG 算子表示如下: h(x,y)=荦2[g(x,y)*f(x,y)]=[荦2g(x,y)]*f(x,y) (3) 式中,f(x,y)是图像函数,g(x,y)= 1 2πσ2 exp[- x2+y2 2σ ]。 则 LoG 算子为: LoG(x,y)=荦2(g(x,y))=[ 鄣2 鄣x2 + 鄣2 鄣y2 ] 1 2πσ2 exp[- x2+y2 2σ ] =- 1 2πσ4 [2- x2

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    weixin_31190007 2021-04-21 05:17:33
  • ====================================================== 医学图像分割也是图像分割,一般的图像分割算法当然是可以采用的。目前图像分割被不少研究者列为计算机视觉的基本任务之一了。那么图像分割到底是什么呢?...

    既然是入门,搞明白下文术语的意思就入门了,把术语搜索搜索就差不多了。

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    看论文一定是看最原始论文就够了,至于对原始方法进行改进(执行效率优化除外)、修补、应用的论文都没看头,即使作者是大佬,这是对于学习和研究来说的。至于写论文嘛,看看改进、修补、应用类论文的摘要就够了,可以做做人情,帮忙加引用数。

    ======================================================

    医学图像分割也是图像分割,一般的图像分割算法当然是可以采用的。目前图像分割被不少研究者列为计算机视觉的基本任务之一了。那么图像分割到底是什么呢?不幸的是图像分割任务的定义中仅“分割结果是不重叠的子区域”这一部分获得了共识,对于子区域的粒度、边界保持性、区域内纹理一致性等等缺乏有效和公认的标准。

    虽然如此,很多图像分割算法被提了出来,归纳起来可以分为基于阈值的方法、基于聚类的方法、基于区域的方法、基于图割的方法、活动边界模型和水平集、基于卷积神经网络的方法。

    基于阈值的方法里,有全局一个阈值的,也有对图像不同区域使用不同阈值的。此类方法的关键在于确定阈值,然而对于大多数图像即使遍历所有的取值也无法找到实现合理分割的阈值,因此该算法常用于符号识别、指纹识别和分割遥感领域中的各种指数图像(水体指数、植被指数、干旱指数、热红外影像)。

    凡是认真思考或者亲身尝试过的,都会承认基于聚类的方法的分割结果难以令人接受。所有的聚类算法都直接或者间接假设了类别内部的样本密度高于类别边界的样本密度。观察过一些图像的直方图后就会发现,像素在像元值空间的分布形状通常都类似钟型曲线(只有一个凸起),也就是说按照聚类算法的假设应该将全部像素聚为一类。即使同时使用多个图像通道,这种情况也没有什么改观。没有或者难以使用空间信息是基于聚类的方法的直接缺陷,导致分割结果形状复杂、越过显而易见的边界。通常基于聚类的方法都作为其他算法的预处理步骤,在图像处理领域用于压缩颜色数量。

    基于聚类的方法中有一个叫做SLIC的超像素分割算法与基本的聚类算法有较大的不同,首先在图像上均匀的撒上种子点,然后以一定的半径执行KMeans聚类,所使用的距离度量方法考虑到了空间信息。该算法与方格网形划分超像素相比有很大的优势,但是由于聚类算法的用于分割的天然缺陷仍然会导致超像素越过显而易见的边界。如果目标是为了保持形状的准确性,SLIC并不是很好的预处理选择。

    基于区域的方法目前包含种子区域生长、区域分裂和合并、分水岭。种子区域生长法的关键在于种子点的选择、相似性的度量、生长规则,其中相似性度量最为关键。常用的相似性度量方法有像元值、颜色、纹理,相似性的度量也是区域分裂和合并法的最关键所在。区域分裂和合并的另外一个关键是分裂和合并的机制。分水岭算法通常应用在梯度图上,将梯度值看作高程值,设想从高程值的局部极小值处向外涌水,整幅图上水位升高的速度是一样的,在两处涌水相遇处修建堤坝。当水位上升至最高点后,所有像素点都被淹没,所有的堤坝形成对图像的分割。分水岭算法对微弱的边缘也有很好的响应,因而也会导致过分割。对于保持形状来说,分水岭加区域分裂和合并应该还有较大的提升空间。

    基于图割的方法是将图像分割转换为图的最小割问题,关键在于设置边的权重,这只不过是相似性度量的另一个称呼。因此基于图割的全图分割方法并不会比种子区域生长、区域分裂和合并更好;此外最小割是NP问题,难以最优求解。基于图割的方法中值得一提的是Graphcut和Grabcut,该算法用于分割前背景,需要人工粗略标注部分背景和前景。这两个算法的直接意义在于图像处理领域的交互式前景提取。

    活动边界模型和水平集的用处同样在于交互式前景提取,需要人工提供初始前景范围曲线,然后让范围曲线在根据图像数据得到的能量函数的作用下演化,使其向前景边缘逐渐逼近,最终找到前景的边缘,在达到前景边缘时能量函数的取值最小。活动边界模型直接对范围曲线进行演化,而水平集则根据图像数据构造出三维曲面,通过三维曲面的演化以及取等值线的方式间接实现范围曲线的演化。前背景的边缘处一定具有较大的梯度,因此能量函数最重要的构造依据就是图像的梯度,仅依靠梯度会陷入局部最优,一般还会加入曲线的曲率和其它先验知识。活动边界模型和水平集方法不过是希望通过曲线和曲面的传递作用以及其它先验突破梯度的局部极大值,在前景分割上的表现不会比基于图割的方法更好,事实也是如此。

    基于卷积神经网络的方法包括语义分割、实例分割、全景分割三种,归根到底都是通过已知的样本数据建立像素及其一定范围内领域的像素到实例或者类别的映射。得益于神经网络能够模拟任意函数的优势,在大量样本数据参与训练的条件下所建立出来的映射模型具有较高的准确性。然而机械的映射模型具有显而易见的缺陷,迁移能力(只能分割猫的网络不能分割狗)和泛化能力(只能分割白猫的网络分割不了花猫)几乎没有。另外由于映射模型过分复杂,输入数据的轻微改变也会导致无法预料的错误(像素攻击)。但是卷积神经网络带来的效果提升似乎说明了“在没有识别出目标的情况下是达不到完美分割效果的”。

    以上就是图像分割的所有进展,医学图像分割算法并没有超出上述范围。医学图像相较于普通图像而言信噪比低、不同组织的像元值差异小、组织内部像元取值范围大,但是组织图斑多样性少,有点类似遥感领域的各种指数图像,可用超像素分割结合阈值法取得不错的效果。

    回答内容来自tgis-top:【CV现状-3.1】图像分割​zhuanlan.zhihu.com

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