深度學習技術在醫學圖像分割中的應用

邱越 李秋秋 王瑛 何宇騰

摘要：隨著人工智能的發展，深度學習技術在醫學圖像分割的應用越來越多。文章綜述了深度學習在醫學圖像分割中常用的框架和應用，促進智能成像和深度學習在疾病早期診斷領域的應用。

關鍵詞：深度學習;醫學圖像;圖像分割

中圖分類號：TP393? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）10-0074-02

1 背景

在過去的幾十年里，醫學成像技術，如計算機斷層掃描 （CT）、超聲、X 射線、磁共振成像（MRI）、正電子發射斷層掃描 （PET）和乳房 X 線照相術已被用于疾病的早期檢測、診斷和治療[1]。在臨床上，主要由人類專家如放射科醫生等進行醫學圖像判讀。然而，鑒于醫學圖像的廣泛差異和人類專家的潛在疲勞，急需計算機輔助醫學圖像的診斷。近年來，隨著人工智能的發展，開發計算機輔助方法幫助放射科醫生進行圖像分析和診斷，成為醫學成像研究和開發的重要方向。

醫學圖像分割，從背景醫學圖像（如 CT 或 MRI 圖像） 中識別器官或病變的像素，即提供有關這些器官的形狀和體積的關鍵信息，是醫學圖像分析中最具挑戰性的任務之一。 許多研究人員通過應用現有技術提出了各種自動分割系統[2]。

2 深度學習

深度學習是計算機人工智能的子領域，可以視為對傳統人工神經網絡的改進，由多個層構建。深度神經網絡可以發現分級特征表示，可以從較低級別的特征中導出更高級別的特征，尤其是卷積網絡，已迅速成為醫學圖像分割的首選方法。

2.1 醫學圖像常用的分割框架

深度學習已經發展成為熱門的研究領域，有多種算法。這些算法幾乎涵蓋了圖像處理的所有方面，本文主要集中在醫學圖像分割方面。圖像分割可以看作是將圖像的每個像素分類為一個實例的過程，其中每個實例對應一個類[3]。目前流行的語義圖像分割架構包括 CNN、FCN、SegNet、U-Net、PSPNet 和 Mask R-CNN 等。

2.2.1 卷積神經網絡

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN） 是一種包含卷積計算，且具有深度結構的前饋神經網絡，是深度學習最重要的一種算法。它可以用于目標檢測和圖像分類[4]。其良好的圖片處理能力源于其多卷積核和多層處理的特性，多卷積核使CNN能夠充分提取圖像特征，每個卷積核都對輸入圖像進行卷積處理，將原始圖像轉換為特征圖像，不同卷積核生成的不同圖像可以理解為該輸入圖像的不同通道。而多層處理是指將圖片不斷卷積和池化，最后在全連接層進行分類。在圖像處理中，一層卷積往往只學到了局部的特征，層數越多，學到的特征越全局化，多層處理使得低級的特征組合形成更高級的特征表示，從而達到良好的分類效果，如圖1所示。

2.2.2 全卷積網絡

全卷積網絡（Fully Convolutional Network，FCNs）[5]缺乏完全連接的層，只包含一個卷積層的層次結構。與CNNs不同，CNNs用于在本地聚合信息以進行全局預測，FCNs可以用于從每個像素學習表示，因此，有可能能夠檢測到在整個圖像中可能稀疏發生的元素或特征。這個屬性使FCNs能夠做出像素級的預測，與CNNs相比，FCNs更具有優勢：它能從整個圖像中進行重復特征學習，圖2為全卷積網絡模型。

2.2.3 Unet

Unet[6]（圖3） 最初由 Ronneberger 等人提出， 該模型建立在 FCN 的優雅架構之上。除了將網絡深度增加到 19 層之外，Unet 還受益于網絡不同階段之間跳過連接的卓越設計。所提出的結構由分析和綜合兩條路徑組成。分析路徑遵循CNN的結構。合成路徑，通常稱為擴展階段，由一個上采樣層和一個反卷積層組成。 Unet 最重要的特性是分析路徑到擴展路徑中等分辨率層間的快捷連接。這些連接為反卷積層提供了必要的高分辨率特征。

3 深度學習在醫學圖像分割上的應用

隨著深度學習的發展，計算機視覺使用大量的深度學習對各種醫學圖像進行分割。Hosseini-Asl等人[7]在阿爾茨海默氏病的早期診斷中，提出了一種基于增強AlexNet的深度學習方法。 根據阿爾茨海默氏病的特點，研究了如何精確定位海馬體。他們將海馬體的分割與主流深度學習網絡進行了比較，包括 FCN、Unet、SegNet、Unet-3D 和 Mask-RCNN。 Chen等人[8]應用深度神經網絡分割左心房和心房瘢痕。作者采用了一個多視圖CNN的遞歸注意模塊融合互補視圖的特征，以獲得更好的分割精度。Zhang等人[9]建立了“肺癌早期計算機診斷系統”，對肺癌病理切片進行檢測，可以檢測出肺癌的幾種主要類型。

4 結論

深度學習是醫學圖像分析的強大工具之一。它已成功應用于目標檢測、分割和分類。在本文中，筆者首先綜述了應用于醫學圖像分割最流行的網絡框架和應用。深度學習不僅可以找到病灶區域，還可以對病變區域進行分割。深度學習在體現自身優勢的同時，也存在一定不足，深度學習在醫學領域的發展依賴于醫學大數據的積累，每個深度學習模型都需要海量數據進行訓練。此外，深度學習可以量化人類無法檢測到的圖像信息，從而輔助臨床決策，還可以將多個數據流聚集到功能強大的綜合診斷系統中，系統涵蓋射線照相圖像、基因組學、病理學、電子健康記錄等。總之，深度學習方法在醫學領域中發揮的作用將越來越重要。

參考文獻：

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[7] Hosseini-Asl E，Ghazal M，Mahmoud A，et al.Alzheimer's disease diagnostics by a 3D deeply supervised adaptable convolutional network[J].Frontiers in Bioscience （Landmark Edition），2018，23（3）：584-596.

[8] Chen J， Yang G， Gao Z， Ni H， Firmin D， others Multiview two-task recursive attention model for left atrium and atrial scars segmentation. In： Frangi AF， Schnabel JA， Davatzikos C， Alberola-López C， Fichtinger G， editors. 21st International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention—MICCAI 2018， Vol. 11071. Granada： Springer; （2018）. p. 455–63.

[9] He K M，Zhang X Y，Ren S Q，et al.Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2015，37（9）：1904-1916.

【通聯編輯：唐一東】

收稿日期：2021-12-15

作者簡介：邱越（2000—） ，女，云南昆明人，本科在讀，主要研究方向為醫工交叉;李秋秋（2000—） ，女，云南易門縣人，本科在讀，主要研究方向為醫工交叉;王瑛（2000—） ，女，寧夏固原人，本科在讀，主要研究方向為醫工交叉;何宇騰（2000—） ，男，云南玉溪人，本科在讀，主要研究方向為醫工交叉。