CN107392895A - 一种基于卷积循环网络的3d血管结构提取方法 - Google Patents

一种基于卷积循环网络的3d血管结构提取方法 Download PDF

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Abstract

本发明中提出的一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法，其主要内容包括：实验数据、综合数据、卷积神经网络(CNN)构架、卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)，其过程为，使用临床数据和合成数据进行实验，实际数据使用高分辨率荧光多光子显微镜，在小鼠中使用腹腔模型成像，获得图像来描绘脉管系统，添加噪声模拟实际情况，将CNN网络与卷积LSTM网络结合，卷积长短期存储器单元使用深配置和浅配置组合和训练网络，使用加权二进制交叉熵损失测试训练结果。本发明能够从复杂的显微镜图像中提取真正的3D血管结构，减少了在三维中卷积的复杂性；大大减少了模型参数的数量，具有更广泛的视图，而且能提取更丰富的特征。

Description

一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及了一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法。
背景技术
在诊断和治疗脑血管疾病的临床实践中，借助计算机对三维脑血管图像进行处理，为医生提供一个能够在任意角度下观察血管的三维结构，帮助医生对病人做出更为准确的诊断和治疗。一般通过摄取脉管系统等的图像来观察它们的情况，因此所获得的图像的质量好坏都会影响医生的判断。然而由于血管分支众多，形态细小，并且随着人们对血管形态绘制的要求越来越细，如何得到血管结构的准确描述已经成为一个非常棘手的问题。之前的脉管系统的3D重建方法会使体素尺寸高度各向异性，大大降低细节分辨能力。
本发明提出了一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法，使用临床数据和合成数据进行实验，实际数据使用高分辨率荧光多光子显微镜，在小鼠中使用腹腔模型进行成像，获得图像来描绘脉管系统，添加噪声模拟实际情况，将卷积神经网络网络与卷积长期短期存储器网络相结合，卷积长期短期存储器单元使用深配置和浅配置组合和训练网络，使用加权二进制交叉熵损失测试训练结果。本发明能够从复杂的显微镜图像中提取真正的3D血管结构，减少了在三维中卷积的复杂性；大大减少了模型参数的数量，具有更广泛的视图，而且能提取更丰富的特征。
发明内容
针对细节分辨能力低的问题，本发明的目的在于提供一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法，使用临床数据和合成数据进行实验，将CNN网络与卷积LSTM网络相结合，卷积长期短期存储器单元使用深配置和浅配置组合和训练网络，使用加权二进制交叉熵损失测试训练结果。
为解决上述问题，本发明提供一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法，其主要内容包括：
(一)实验数据；
(二)综合数据；
(三)卷积神经网络(CNN)构架；
(四)卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)。
其中，所述的实验数据，使用临床数据和合成数据进行实验，实际数据使用高分辨率荧光多光子显微镜，在小鼠中使用腹腔模型进行成像，获得图像来描绘脉管系统；使用标记的基于血液池的药物和具有荧光标记的(心脏、血管、淋巴管、浆液膜腔的)内皮的转基因小鼠模型，评估肿瘤脉管系统的功能。
进一步地，所述的切片，通过在每个切片上产生脉管系统的手动分割来得到骨骼，然后使用软件包，以3D为中心线提取，手动分割；然后使用软件包手动修剪和改进提取的骨架；训练数据集包括25个大小为512×512×70的手动分割的切片，然后再重新分割，形成较小的图像堆栈训练集；切片是从4个不同的肿瘤中取出的。
其中，所述的综合数据，合成数据由多个中空的管状结构组成，紧密包装并用各向异性体素尺寸表示，与实际数据相当；首先通过在整个体积中迭代地生长中心线来生成血管；然后通过将该骨架扩展成一些随机选择的半径(选择以反映实际数据中可见的大小的范围)来产生分割掩模；然后生成两个距离图d1和d2，分别表示距离最近的前景和最近背景的距离；然后从这些距离图生成内皮荧光标记：
E＝exp(-d1/σ1)exp(-d2/σ2) (1)
其中，调整σ1和σ2，给出类似数据的定性外观；由于各向异性，该算法必须重建3D分支结构。
进一步地，所述的噪声，添加高斯噪声，其方差被调整到真实图像中的背景噪声；再添加椒盐噪声和泊松噪声来模拟荧光显微镜中存在的检测器噪声；还添加了切片“抖动”来模拟由于小鼠呼吸而存在于实际数据中的切片没对准的情况；
以这种方式生成了20个图像体积，大小为512×512×40；每个体积分为128×128×16的切片；测试在20个分离体积上进行，与训练体积相同。
其中，所述的卷积神经网络(CNN)构架，对于网络的CNN部分，在每个池级别使用具有2个卷积层的网络架构；每个卷积层之后是批次归一化层，然后是整流线性单元(LReLU)，其定义如下：
ReLU通过在负数部分保持小斜率，同时保留分段恒定梯度，使ReLU激活更有效率。
进一步地，所述的单元，下抽样单元(U1)为图像提供了更广泛的视图；在粗粒度视图中，U0单元提取丰富的特征；然后通过对U2单元进行上采样，同时将这些新函数与相应缩放的U1单元的特征相连。
进一步地，所述的S形函数，在通过S形函数激活之前，使用1×1卷积减少最终特征图：
产生与输入图像相同的空间尺寸的特征图；使用3×3内核执行所有卷积；最大汇集在2×2区域上执行，并且采用步幅2进行上采样；权重由均匀分布初始化。
其中，所述的卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)，每个ConvLSTM层使用20个单元；“深”配置堆叠了两个单元，其次是最大的池层；接下来是两个单元，随后是一个上采样层，随后是最后两个单元，然后将其输出通过1×1卷积，以在S形激活之前压缩特征以提供最终输出；“浅”配置只使用一个ConvLSTM单元；然后组合和训练网络。
进一步地，所述的测试训练结果，针对不同的损失函数测试训练结果；二进制交叉熵损失由下式给出：
一个方块的系数损失为：
这里，δ是在|x|＝|y|＝0的情况下保持损失良好的小的正值；
而一个类似于像素的损失加权，如下式所示：
W＝(1-β)y*gσ+β (7)
其中，gσ表示具有标准偏差的高斯内核σ，*表示内核卷积运算符；β表示类别失衡的比例。
附图说明
图1是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的系统框架图。
图2是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的综合数据。
图3是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的卷积神经网络构架。
图4是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的卷积长期短期存储器单元。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
图1是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的系统框架图。主要包括实验数据，综合数据，卷积神经网络(CNN)构架，卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)。
实验数据，使用临床数据和合成数据进行实验，实际数据使用高分辨率荧光多光子显微镜，在小鼠中使用腹腔模型进行成像，获得图像来描绘脉管系统；使用标记的基于血液池的药物和具有荧光标记的(心脏、血管、淋巴管、浆液膜腔的)内皮的转基因小鼠模型，评估肿瘤脉管系统的功能。
通过在每个切片上产生脉管系统的手动分割来得到骨骼，然后使用软件包，以3D为中心线提取，手动分割；然后使用软件包手动修剪和改进提取的骨架；训练数据集包括25个大小为512×512×70的手动分割的切片，然后再重新分割，形成较小的图像堆栈训练集；切片是从4个不同的肿瘤中取出的。
图2是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的综合数据。合成数据由多个中空的管状结构组成，紧密包装并用各向异性体素尺寸表示，与实际数据相当；首先通过在整个体积中迭代地生长中心线来生成血管；然后通过将该骨架扩展成一些随机选择的半径(选择以反映实际数据中可见的大小的范围)来产生分割掩模；然后生成两个距离图d1和d2，分别表示距离最近的前景和最近背景的距离；然后从这些距离图生成内皮荧光标记：
E＝exp(-d1/σ1)exp(-d2/σ2) (1)
其中，调整σ1和σ2，给出类似数据的定性外观；由于各向异性，该算法必须重建3D分支结构。
添加高斯噪声，其方差被调整到真实图像中的背景噪声；再添加椒盐噪声和泊松噪声来模拟荧光显微镜中存在的检测器噪声；还添加了切片“抖动”来模拟由于小鼠呼吸而存在于实际数据中的切片没对准的情况；
以这种方式生成了20个图像体积，大小为512×512×40；每个体积分为128×128×16的切片；测试在20个分离体积上进行，与训练体积相同。
图3是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的卷积神经网络构架。对于网络的CNN部分，在每个池级别使用具有2个卷积层的网络架构；每个卷积层之后是批次归一化层，然后是整流线性单元(LReLU)，其定义如下：
ReLU通过在负数部分保持小斜率，同时保留分段恒定梯度，使ReLU激活更有效率。
下抽样单元(U1)为图像提供了更广泛的视图；在粗粒度视图中，U0单元提取丰富的特征；然后通过对U2单元进行上采样，同时将这些新函数与相应缩放的U1单元的特征相连。
在通过S形函数激活之前，使用1×1卷积减少最终特征图：
产生与输入图像相同的空间尺寸的特征图；使用3×3内核执行所有卷积；最大汇集在2×2区域上执行，并且采用步幅2进行上采样；权重由均匀分布初始化。
图4是本发明一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法的卷积长期短期存储器单元。每个ConvLSTM层使用20个单元；“深”配置堆叠了两个单元，其次是最大的池层；接下来是两个单元，随后是一个上采样层，随后是最后两个单元，然后将其输出通过1×1卷积，以在S形激活之前压缩特征以提供最终输出；“浅”配置只使用一个ConvLSTM单元；然后组合和训练网络。
针对不同的损失函数测试训练结果；二进制交叉熵损失由下式给出：
一个方块的系数损失为：
这里，δ是在|x|＝|y|＝0的情况下保持损失良好的小的正值；
而一个类似于像素的损失加权，如下式所示：
W＝(1-β)y*gσ+β (7)
其中，gσ表示具有标准偏差的高斯内核σ，*表示内核卷积运算符；β表示类别失衡的比例。
对于本领域技术人员，本发明不限制于上述实施例的细节，在不背离本发明的精神和范围的情况下，能够以其他具体形式实现本发明。此外，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。因此，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

Claims (10)

1.一种基于卷积循环网络的3D血管结构提取方法，其特征在于，主要包括实验数据(一)；综合数据(二)；卷积神经网络(CNN)构架(三)；卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)(四)。
2.基于权利要求书1所述的实验数据(一)，其特征在于，使用临床数据和合成数据进行实验，实际数据使用高分辨率荧光多光子显微镜，在小鼠中使用腹腔模型进行成像，获得图像来描绘脉管系统；使用标记的基于血液池的药物和具有荧光标记的(心脏、血管、淋巴管、浆液膜腔的)内皮的转基因小鼠模型，评估肿瘤脉管系统的功能。
3.基于权利要求书2所述的切片，其特征在于，通过在每个切片上产生脉管系统的手动分割来得到骨骼，然后使用软件包，以3D为中心线提取，手动分割；然后使用软件包手动修剪和改进提取的骨架；训练数据集包括25个大小为512×512×70的手动分割的切片，然后再重新分割，形成较小的图像堆栈训练集；切片是从4个不同的肿瘤中取出的。
4.基于权利要求书1所述的综合数据(二)，其特征在于，合成数据由多个中空的管状结构组成，紧密包装并用各向异性体素尺寸表示，与实际数据相当；首先通过在整个体积中迭代地生长中心线来生成血管；然后通过将该骨架扩展成一些随机选择的半径(选择以反映实际数据中可见的大小的范围)来产生分割掩模；然后生成两个距离图d1和d2，分别表示距离最近的前景和最近背景的距离；然后从这些距离图生成内皮荧光标记：
E＝exp(-d1/σ1)exp(-d2/σ2) (1)
其中，调整σ1和σ2，给出类似数据的定性外观；由于各向异性，该算法必须重建3D分支结构。
5.基于权利要求书4所述的噪声，其特征在于，添加高斯噪声，其方差被调整到真实图像中的背景噪声；再添加椒盐噪声和泊松噪声来模拟荧光显微镜中存在的检测器噪声；还添加了切片“抖动”来模拟由于小鼠呼吸而存在于实际数据中的切片没对准的情况；
以这种方式生成了20个图像体积，大小为512×512×40；每个体积分为128×128×16的切片；测试在20个分离体积上进行，与训练体积相同。
6.基于权利要求书1所述的卷积神经网络(CNN)构架(三)，其特征在于，对于网络的CNN部分，在每个池级别使用具有2个卷积层的网络架构；每个卷积层之后是批次归一化层，然后是整流线性单元(LReLU)，其定义如下：
ReLU通过在负数部分保持小斜率，同时保留分段恒定梯度，使ReLU激活更有效率。
7.基于权利要求书6所述的单元，其特征在于，下抽样单元(U1)为图像提供了更广泛的视图；在粗粒度视图中，U0单元提取丰富的特征；然后通过对U2单元进行上采样，同时将这些新函数与相应缩放的U1单元的特征相连。
8.基于权利要求书7所述的S形函数，其特征在于，在通过S形函数激活之前，使用1×1卷积减少最终特征图：
<mrow> <mi>&amp;sigma;</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>x</mi> </mrow> </msup> </mrow> </mfrac> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>3</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
产生与输入图像相同的空间尺寸的特征图；使用3×3内核执行所有卷积；最大汇集在2×2区域上执行，并且采用步幅2进行上采样；权重由均匀分布初始化。
9.基于权利要求书1所述的卷积长期短期存储器单元(ConvLSTM)(四)，其特征在于，每个ConvLSTM层使用20个单元；“深”配置堆叠了两个单元，其次是最大的池层；接下来是两个单元，随后是一个上采样层，随后是最后两个单元，然后将其输出通过1×1卷积，以在S形激活之前压缩特征以提供最终输出；“浅”配置只使用一个ConvLSTM单元；然后组合和训练网络。
10.基于权利要求书9所述的测试训练结果，其特征在于，针对不同的损失函数测试训练结果；二进制交叉熵损失由下式给出：
一个方块的系数损失为：
这里，δ是在|x|＝|y|＝0的情况下保持损失良好的小的正值；
而一个类似于像素的损失加权，如下式所示：
W＝(1-β)y*gσ+β (7)
其中，gσ表示具有标准偏差的高斯内核σ，*表示内核卷积运算符；β表示类别失衡的比例。
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