目录
前言
课题背景和意义
实现技术思路
一、全监督医学图像分割
二、半监督医学图像分割
三、医学影像分割中的不确定性度量
实现效果图样例
最后
前言
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大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是
🎯基于深度学习的医学影像分割
课题背景和意义
，
目的在于从像素级别准确识别出目标器官、
组织或病变区域
。
不同于自然场景下的图像
，
医学影像往往纹理复杂
，
同时受限于成像技术和成像设备
，
医学影像噪声大，
边界模糊而不易判断
。
除此之外
，
对医学影像进行标注极大依赖于医疗专家的认知和经验
，
因此可用于训练中的标注数据少且存在标注误差。
早期的医学影像分割系统主要基于传统的图像分割算法搭建，如基于边缘检测的分割算法 、基于阈值的分割算法和基于区域的分割算法 。但医学图像通常具有对比度低、组织纹理复杂、边界区域模糊等特点，极大地限制了此类图像分割算法的效果和应用场景。随后，针对特定任务设计手工特征的分割算法很长一段时间成为了医学影像分割的研究主流，然而手工特征的设计极大依赖医生的专业先验知识，而且往往泛化能力差，无法迁移到新的任务场景下。因此在实际应用中基于传统图像分割技术的医学影像分割系统仍然不够成熟，无法获得令人满意的分割效果。
实现技术思路
一、全监督医学图像分割
已经成为处理图像分割任务的主流方法，并被广泛拓展到医学图像分割当中。卷积网络能够通过学习特定的卷积核提取丰富的图像特征，从而生成有效、准确的分割结果。
-
解码器结构
U
-
Net
，这一结构随后被广泛应用于各种医学图像分割任务中。U
-
Net
包括用于特征提取的编码器，以及与之对称、用于恢复空间分辨率并生成分割结果的解码器。
-
Net
通过跳跃连接实现了不同层级的特征融合，提高了分割精度。后进一步对多层特征的融合方式进行改进，提出了 U
-
Net++
，结构如图
2
所示。
U
-
Net++
将
U
-
Net
中简单的跳跃连接替换为卷积层，并且在同分辨率下的不同卷积层、相邻分辨率下的卷积层间添加跳跃连接，从而形成密集连接以强化特征融合。
-
and
-
Excitation Network）
。SENet 提出了压缩-激发（
Squeeze
-
and
-
Excitation
，
SE
）模块以对不同通道的特征进行加权。
Non
-
local
的一系列工作为代表。区别于通道注意力，空间注意力给每个像素计算注意力图以实现全图范围的特征提取，从而有效地弥补了卷积操作因感受野有限导致的全局特征提取能力的不足。
3） 改进卷积计算
区别于WNet，MFNet（Multi-direction Fusion Network）在将三维卷积拆分为伪三维卷积的基础上提出了多方向融合模块，该模块使用三支并行的计算分支，每个分支从不同方向将 3 × 3 × 3卷积拆分为3 × 3 × 1与1 × 3 × 3卷积。相较于WNet，该方法同时从三个方向提取特征并进行融合，避免了多次训练与推理的额外计算开销。
损失函数
Cross Entropy
）损失是图像分割任务中应用最广泛的损失函数，并同时适用于二分类和多分类任务。
损失
Dice
系数为一个常用的指标：
U
-
Net
为代表的经典网络仍然具有相当的竞争力，在众多医学图像分割比赛中具有重要地位。
-
Net的编码器-解码器结构中。例如 ，在卷积 层 与 激 活 函 数 之 间 加 入 批 标 准 化 层（Batch Normalization），可以使网络收敛速度更快、鲁棒性更好、效果更出色。
对于医学影像分割中常见的三维卷积
网络，由于其本身计算开销较大，批尺寸通常严重受限
。对于这类网络，使用
计算不依赖于批尺寸的标准化方法，例如分组标准化
、样本
标准化
和层标准化
，往往可以达到更好的效果。
3）模型融合
二、半监督医学图像分割
i
对输入
x
进行调整生成对应的对抗样本
g
i
(
x
)。
使用带噪的伪标签容易造成模型退化而约束后的伪标签又无法提供足够的信息量，为了平衡两者间的矛盾，定义了深度注意力网络（Deep Attention Network，DAN）以自适应地发现和纠正噪声标签中错误的信息，并且提出了分级蒸馏的方法生成更加可靠的伪标签，最终在多个医学分割任务上有效地提升了网络的性能。
基于一致性正则的算法
Π-
Model
和
Temporal Ensembling的启发下，均值教师算法对两者的思想进行了融合
于此方法在脊髓灰质分割任务上进行了实验。
约束从编码器输出的特征中还原的图像应与真实的图像相似，进而强化编码器的特征提取力。 利用重建的方法构建了多任务注意力机制半监督学习（Multi-task Attention-based Semi-Supervised Learning，MASSL）框架辅助训练。
基于图的算法
G
= (
V
，
E
)
，其中
V
表示数据点，图结构中的边用于描述样本之间局部相似性，相连的样本相似度较高，因而根据流形假设信息可以沿着图的边进行传播，最后将图上所有数据点划分到不相交的子集中完成分类过程。
Generative Adversarial Network
，
GAN
）是 一 种 基 于 对 抗 的 学 习 生 成 模 型 算 法 ，包 含 生 成 器 （generator
）与判别器（
discriminator
），其中生成器用于数据的生成，判别器用于结果的评估。通过研究了两种数据生成方式：变形场生
成器和加性强度场生成器
深度对抗网络（Deep Adversarial Network，DAN）框架，DAN 将对抗网络应用于腺体分割与真菌分割任务，首先在有标记数据上预训练分割网络，在加入无标记数据后定义了判别网络来评价分割网络的预测质量。
三、医学影像分割中的不确定性度量
改变模型初始化参数从而获得不同初始化条件下的训练模型，进一步用获得的多个模型下的预测集成来表征模型不确定性：
传 统 的 神 经 网 络 模 型 可 以 视 为 一 个 条 件 分 布 模 型P( y|x，w)：输入为 x，模型参数 w，输出预测 y 的分布。网络的学习过程是对模型参数w的最大似然估计：
实现效果图样例
基于深度学习的肿瘤图像分割
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