卷積神經網絡在醫學影像分割上的現狀與挑戰

何炎柏

1引言

當前醫學的診斷給影像處理領域尤其是醫學影像的分割提出了更高的要求。近年來，深度學習在醫學影像處理上取得了顯著成果，其中卷積神經網絡在醫學影像分割上的表現具有代表意義。列舉了用于醫學影像分割的卷積神經網絡架構及其優化的發展歷程，并對深度學習在醫學影像上未來的發展方向與面臨的挑戰進行了展望與討論。

如今醫學影像處理主要集中表現在病變檢測、圖像分割、圖像配準及圖像融合4個方面。其中，醫學影像分割這一新應用領域引起了廣泛關注，尤其是卷積神經網絡在醫學影像分割領域的表現是當前各種圖像分割算法中表現最佳的。自2015年糖尿病視網膜病變監測挑戰賽中，參賽者對于眼底影像病變失明進行識別檢測，其中排名靠前的隊伍使用的大多是卷積神經網絡的方法。同樣，隨著時間的發展，腦部腫瘤分割挑戰賽BraTS中，獲得第一名的參賽者網絡基本架構也是基于卷積神經網絡的編碼器-解碼器架構。本文對于卷積神經網絡在醫學影像分割上的應用與發展進行介紹。

2卷積神經網絡

卷積神經網絡是一個多層的神經網絡，每一層都由多個平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。卷積神經網絡之所以適合計算機視覺應用的神經網絡，是因為它們可以使用局部操作對表征進行了分層抽象。能夠推動卷積架構在計算機視覺領域的成功，主要有兩大關鍵設計思想。

首先是卷積神經網絡利用了圖像的2D結構，并且在相鄰區域內像素高度相關，這就使得卷積神經網絡不需要使用所有像素單元之間的一對一連接，而可以使用分組的局部連接。其次卷積神經網絡架構依賴于特征共享，每個通道（即輸出特征圖）是在所有位置使用同一個過濾器進行卷積而生成的。

3醫學影像分割。

在醫學影像處理與分析領域中，復雜而關鍵的步驟就是醫學影像分割，其目的是將醫學圖像中具有某些特殊含義的部分分割出來，并提取相關特征，為臨床診療和病理學研究提供可靠的依據，輔助醫生做出更為準確的診斷。利用卷積神經網絡等深度學習算法去優化圖像分割算法是當前受到廣泛關注的研究方向。

近年來，卷積神經網絡在醫學影像（MRI、CT、X射線等）分割領域與輔助診斷上取得巨大成功。例如，乳房X射線圖像中腫瘤分割的框架，結合了深度卷積網絡具有優良特征表達能力的特性，將其整合到框架中作為勢函數，用于基于像素點的和像素點之間邊的勢能轉換。卷積神經網絡在醫學影像分割上的準確率是不容置疑的，并且當下依然有大量研究對卷積神經網絡的架構進行優化，意圖繼續提高其準確率。除了對于分割的準確率的關注，診斷速度也是醫學影像處理中的一大關鍵點。研究人員對于卷積神經網絡進行不斷優化，縮短掃描圖像得到結果的時間。在乳腺癌的MRI診斷中，就使用了快速掃描卷積神經網絡（FCNN）的方法診斷。主要是通過將最大池化層重新排列的方法去減少冗余計算，在不減少分割精度的條件下，大幅提高了圖像分割速度，滿足了實時診斷的需求。Olaf Ronneberger等提出的U-Net，是基于FCN的一種語義分割網絡，適合醫學圖像分割。因為其在醫學圖像分割領域的優秀表現，也已經成為大多做醫學影像處理語義分割任務的基本架構，同時也啟發了大量的研究者思考U型分割網絡。針對卷積神經網絡模塊設計，近年也提出利用空洞卷積的特征金字塔用于分割相關問題。

4對于未來挑戰的思考

卷積神經網絡在醫學影像處理上可以很好地輔助醫生進行診斷。其未來的發展方向，大部分集中在網絡結構設計、三維數據分割模型設計和損失函數設計三方面。通過對各種文獻的研讀，發現深度學習在醫學影像處理上也面臨著如下的挑戰。

第一是醫學影像處理對于圖像的精度要求極高。相關的深度學習模型使用時，通常會先對于圖像所得的數據進行預處理，而后搭建相關網絡，當達到特定精度后通過調整參數再繼續運行網絡。若通過調參，模型表現出更佳的性能，則無法判定究竟是得到了更佳性能還是因為過擬合的發生。

第二是醫學影像的獲取來源于醫療設備，而醫學圖像和相關信息的標準，CT/MRI機器的標注或者性能不統一。這可能會導致深度學習訓練好的模型只適用于特定的場景，又因為網絡不具有泛化能力，而容易從圖像中得到錯誤的特征。不過U-Net在對抗過擬合上可以得到一個較均衡的折中點，所以對于該挑戰具有較理想的表現。但是未來制定并實施統一醫學圖像標準，依然是極其必要的。

第三是不同的醫療設備會生成獨特且難以檢測的噪聲模式。這會對于模型推理的準確性造成影響，也使得模型難以應用到不同型號的設備上，從側面加大了收集設備產生數據的困難。

5結束語

從深度學習中的卷積神經網絡的定義與結構出發，介紹了卷積神經網絡在醫學影像分割應用，涉及到FCN、U-Net等網絡架構與應用，最后講述了面臨的挑戰進行分析。當前人工智能的迅猛發展，深度學習與神經網絡作為其兩大核心技術一定可以有更多的突破，并在智能醫療方面起到輔助與支持的作用。