CN107784647A - 基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统，方法包括：数据预处理和扩充；多任务深度卷积网络的搭建；带有任务间约束的监督层的构建；网络的训练；数据测试结果生成。本发明提出的多任务网络含有两个通路，分别实现肝脏和肝脏肿瘤的识别分割；本发明通过通路部分共享的方法来缩小深度卷积网络体积并降低模型学习对训练数据量的要求；本发明通过在共享通路之后连接各自任务相关的特征提取模块和相应输出模块实现多任务输出；关键的是，本发明提出了一种可以利用多任务间几何关联信息的监督学习模块来达到肝脏和肝脏肿瘤分割相互约束的目的。本发明能够准确地识别和分割肝脏及其肿瘤。

Description

基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统

技术领域

本发明涉及一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统，特别涉及通过多任务学习以及任务间关联约束实现图像中复杂目标分割的方法，属于机器学习和医学图像分析领域，具体可应用于但不限于医学图像分割任务等。

背景技术

智能医疗是当前人工智能领域一个热门的应用方向。如果能够让机器自动识别和分析医学图像，那就能帮助医生实现诊疗的精准化和个体化，并降低诊疗风险。这其中，医学图像中目标组织的自动识别和分割是一个关键的子问题。如果交给医生的医学影像已经排除了多余信息或是标注出了重要信息，医生的诊断效率将能得到大大的提高。本专利以腹部CT扫描(电子计算机断层扫描)图像中肝脏及其内部病变组织的自动标注为背景，提出一种新颖且有效的自动识别与分割方法。当前，主要的肝脏分割方法是基于交互的半自动方法，但由于该类方法的不稳定性和交互的敏感性使得其并未得到广泛应用。近年来，基于机器学习，特别是深度学习的方法，在医学图像分割中逐渐得到应用并在一些问题上取得了较好成绩，但该类方法应用在肝脏分割上还有很大缺陷，特别是应用在带有病变的肝脏分割上。其中的难点在于肿瘤组织的灰度表现完全不同于肝脏组织，且病变组织形态和位置有很大不确定性。然而，除了活体肝移植应用外，目前主要的病例都是带有病变的肝脏组织。此外，由于肿瘤分割的困难性，当前缺少能够自动进行肝脏肿瘤分割的方法。

目前，带有病变的肝脏组织分割中容易出现欠分割，即肿瘤组织没有能有效地归为肝脏的一部分；而单独的肿瘤识别和分割很容易将其他组织的病变区域划分进去。因此本发明提出了一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统，和传统的多任务学习不同的是，本发明进一步考虑了肿瘤和肝脏组织的相互几何约束关系，并将该几何约束通过一种新颖的能量损失函数进行建模和学习，从而实现了有效地分割肝脏组织和肝脏肿瘤。

发明内容

本发明要解决的关键技术问题是：如何能够有效地定位、识别并准确地分割肝脏组织；如何能有效地定位、识别并准确地分割肝脏肿瘤；面对多任务分割问题时，如何有效利用各任务间的先验关联信息从而提高各个任务分割效率和效果。在肝脏及其肿瘤分割的过程中，常常会出现以下这些状况：肝脏分割中，由于肝脏中肿瘤与肝脏外形差异大而不被识别分割的情况；肿瘤分割中，由于其他组织也有病变部分而把其他组织病变区域视为肝脏肿瘤的情况；要想达到较好的分割效果，往往要使用先分割出肝脏，再从肝脏中分割出肿瘤的效率较低的串行多任务解决方案。

本发明目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统，来实现肝脏和肝脏肿瘤的同时分割，该网络含有两个通路，分别实现肝脏和肝脏肿瘤的分割。本发明通肝脏和肝脏肿瘤分割任务共享公用特征的方法，即两个任务通路共享前端部分通路，来缩小深度卷积网络体积并降低模型学习对训练数据量的要求，在共享通路之后连接的是各自任务相关的特征提取模块和相应输出模块；进一步，本发明提出一种可以利用多任务关联信息的监督模块，具体来说就是在多个任务输出之间构造用于实现任务间几何关系约束的任务关联损失函数，该任务关联损失与各任务本身对应各自标签得到的任务相关损失共同构成该网络的总损失。本发明提出的多任务卷积网络通过有监督的方式进行训练，具体地，通过将网络总损失进行反向传播的方式进行网络参数的学习和优化。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，包括以下步骤：数据预处理、多任务深度卷积网络的构建、监督层的构建、网络的训练及结果的生成。

步骤1，数据预处理：收集肝脏和肝脏肿瘤标签的CT扫描图像；对收集到的图像进行预处理：包括调整其灰度到一定范围，下采样图像到合适尺寸以满足网络输入端要求，截取感兴趣的图像区域，对截取到的图像进行形变以扩充训练数据量。

步骤2，多任务深度卷积网络的构建：网络包括数据输入、公用特征提取、任务相关特征提取和任务输出四部分。根据硬件能力，选择输入端分辨率大小和卷积网络的维数；而后根据任务间的相关情况，选择网络各部分的深度；最后确定模块中各层的宽度，激活函数，卷积核的大小，特征跨层连接的方式和布局。或使用现成的端到端深度卷积网络进行多分割任务改造。

步骤2.1，确定网络维数。在硬件有能力即机器显存足够的情况下，优先使用三维卷积网络，否则使用二维网络。

步骤2.2，确定任务相关特征层深度。首先构建单任务端到端肝脏分割网络，具体可以借鉴当前典型网络的经验做法。其次确定网络共享通路部分的深度。原则上，任务间差别较小时，共享通路深度可以设计得比较深。

步骤2.3，确定模块中各层的宽度。原则上应确保网络宽度足够大，防止特征不够而无法描述目标的情况。跨层特征相连的方法一般是将同样大小的卷积层和反卷积层相连，目的是补充细节信息，减小反卷积出现的一些位置细节偏差。

步骤2.4，确定激活函数。一般使用PRELU激活函数以防止误差反向传导中的梯度爆炸或消失问题。

步骤2.5，确定卷积核大小。卷积核的选择一般要保证在卷积到网络卷积部分最高层特征时卷积的视野已经达到全图。以输入为256x256，卷积部分深度为9，中间有四个2x2的下采样层的二维网络为例，一般可以选择大小为5x5，步长为1x1的卷积核。或者使用两个3x3，步长为1x1的卷积核代替，这样可以达到节省参数空间的效果。

步骤3，监督层的构造：在此一种基于多任务的深度卷积网络的有监督训练过程中，其监督层由各自分割任务的损失函数和任务关联损失函数共同构成。

步骤3.1，将各任务标签下采样并裁剪出与网络输入图像成对应关系的目标区域，而后将图像输入网络得到的输出与对应标签真值做比较得到损失，具体可以使用交叉熵损失，DICE损失等或他们的系数大于0的线性组合作为各自任务分割损失。

步骤3.2，任务关联损失函数描述为：

其中，上指标l和t分别表示肝脏和肝脏肿瘤，N为输入图像中像素点总数，为肝脏分割结果中i点属于肝脏的概率，为肝脏肿瘤分割结果中i点属于肿瘤的概率。通过多任务输出层加上SOFTMAX函数可得。

步骤3.3，监督层的总损失表述为：

L_total＝α₁×L_liver+α₂×L_tumor+L_inter

其中L_total为任务的总损失，L_liver为肝脏分割任务相关的损失函数，L_tumor为肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数，L_inter为任务之间的关联损失，α₁,α₂为调节对应所乘项对L_total影响程度的大于0的影响系数。

步骤4，网络的训练：将上一步总损失作为误差利用神经网络反向传导优化算法，通过不断的输入-输出-误差-反向传导误差的网络优化过程，就可以得到一个越来越优的多任务深度卷积分割网络。这其中便涉及到选择合适的批量、步长和训练样本。

步骤4.1，步长选择上，如果步长太大容易导致难以收敛，太小又会导致收敛速度太慢。根据前人经验一般设定在初始10^-4，而后随训练的进行慢慢减小。或者使用人为调控的方法，当发现网络收敛到一定值难以继续收敛时，便可以适当减小步长。

步骤4.2，批数的选择上，当发现经过一段时间迭代后损失仍然震荡强烈，此时就可以加大批量以突出共有特征，加快学习速度减小震荡。

步骤4.3，经过一段时间迭代优化后，若发现有部分样本输出分割效果较好，但另一部分样本由于类型稀少或是特征较少等原因仍然较难识别，此时便可以加大这部分样本的训练比例，或是通过形变加大这部分样本的训练数量。

步骤5，结果的生成：对测试数据，使用训练好的多任务分割模型进行多任务分割，得到各任务分割结果；对各分割结果按照原图尺寸和区域信息进行恢复，得原图最终多任务分割结果。

一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，包括：

数据预处理模块，用于对带有肝脏和肝脏肿瘤标签的CT扫描图像进行预处理；包括调整灰度到预设范围、下采样图像到预设尺寸、截取感兴趣的图像区域及对截取到的图像区域进行形变以扩充训练数据量；

多任务深度卷积网络构建模块，用于构建包括数据输入模块、公用特征提取模块、任务相关特征提取模块、任务输出模块的多任务深度卷积网络；

监督模块构建模块，用于对所述多任务深度卷积网络进行有监督的训练，构建由肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数共同构成的监督层；

网络训练模块，用于将肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数构成的总损失函数作为误差，利用神经网络反向传导优化算法，通过不断的输入-输出-误差-反向传导误差的网络优化过程，训练所述多任务深度卷积网络；

分割结果生成模块，用于使用训练好的多任务深度卷积分割网络对测试数据进行肝脏和肝脏肿瘤分割，得到肝脏和肝脏肿瘤分割结果；根据图像原大小和截取区域信息恢复分割结果。

所述数据输入模块用于接收整张图像或图像中的部分截取区域，所述任务输出模块用于输出整张图像的肝脏分割和肝脏肿瘤分割结果。

所述公用特征提取模块和任务特征相关提取模块包括卷积层、池化层、反卷积层。

本发明具有如下有益效果：

(1)提高分割器分割精准度；

(2)解决多任务中肝脏欠分割，肿瘤过分割的问题；

(3)适用范围广泛，只要是多任务间存在关联关系，就可以使用该方法；

(4)通过特征的共享，加快分割器学习速度；

(4)能够将串行任务改为并行任务，从而极大缩短总任务完成时间；

(5)通过大量共有层缩小多任务网络总体积；

(6)充分利用了任务间关联的先验信息。

以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法及系统不局限于实施例。

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是本发明的多任务深度卷积网络构建示意图；

图3是本发明以V-Net网络为基础构造的端到端分割网络；

图4是本发明方法和对照方法训练出的模型的最终分割结果比较图一；

图5是本发明方法和对照方法训练出的模型的最终分割结果比较图二。

具体实施方式

下面结合图示和具体实施例对本发明进行进一步说明,应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例中，任务目标是训练分割器使之可以有效地在CT扫描(电子计算机断层扫描)图像数据上进行肝脏及肝脏肿瘤分割。实施例采用基于V-Net的多任务卷积网络作为具体分割网络，使用训练数据为21237个带标签的肝脏部分CT扫描垂直方向切片，其中有些切片图像中没有病变组织，带病变组织的切片中病变部分大小不一。

参见图1所示，本实施例方法的具体步骤如下：

步骤1，数据收集和预处理

步骤1.1，数据收集

通过各方途径，共收集到151个带有肝脏和肝脏肿瘤标签的CT扫描影像来训练模型。

步骤1.2，灰度范围截取、图像缩放与兴趣区域采集

根据观察，当灰度范围截取-100至250时，图像中各组织区分度较大且保有其大部分细节，因此将图像灰度在该范围内截取，而后线性变换到[0,1]空间中。进行兴趣区域采集，即根据原本的三维扫描图像的标签，找到肝脏区域，将肝脏区域块截取下来，并按照原图像方向信息翻转到正确位置。考虑到硬件能力限制，实施例使用二维的卷积网络。因此在截取翻转好后的三维图像垂直方向上切一层层512x512的切片进行保存，最终切片总数为21237个。图像缩放上,为保证网络计算时显存足够用，将原本512x512大小的图像下采样到256x256作为网络输入。

步骤1.3，对样本进行形变操作以扩充训练数据量

对每个投入网络作为训练数据的样本，以50％的概率进行基于B-样条(B-Spline)的弹性形变以扩充训练数据集。

步骤2，多任务深度卷积网络的构建

参见图2所示，构建的多任务深度卷积网络包括数据输入、公用特征提取、任务相关特征提取和任务输出四部分。根据硬件能力，选择输入端分辨率大小和卷积网络的维数；而后根据任务间的相关情况，选择网络各部分的深度；最后确定模块中各层的宽度，激活函数，卷积核的大小，特征跨层连接的方式和布局。或使用现成的端到端深度卷积网络进行多分割任务改造。

参见图3所示，本实施例中，以V-Net网络为基础构造端到端多任务深度卷积分割网络。

为确保网络宽度足以承载肝脏和肝脏肿瘤两方面信息，将第一层特征数设为48，而后以下采样层为大层界限，在卷积部分每大层特征数翻倍增长，直至第五大层达到768个特征图。激活函数设为PRELU，然后使用跨层信息连接方法和对应点求和方法保存局部信息到高层。实施例将最后一个5x5卷积层之前的所有特征层都作为公用特征，然后在最后一层中分为两个方向卷积，分别卷积为两个任务相关特征层，分别代表肝脏分割的前景和背景以及肝脏肿瘤分割的前景和背景。

步骤3，监督层的构建

构造监督层是为了使用监督层的总损失作为网络总误差以便通过神经网络的误差反向传导算法优化网络。总损失有两部分：任务相关损失和任务关联损失。表达式为：

L_total＝α₁*L_liver+α₂*L_tumor+L_inter

其中，L_total为任务的总损失，L_liver为肝脏分割任务相关损失函数，L_tumor为肝脏肿瘤分割任务相关损失函数，L_inter为任务之间的关联损失，α₁,α₂为调节对应所乘项对L_total影响程度的大于0的影响系数。

实施例使用Tensorflow作为网络搭建学习框架，使用DICE损失和交叉熵损失之和作为任务相关损失，取影响系数α₁＝α₂＝2>1，保证优先提取各任务自身特征，而后再在此基础上用关联损失进行修正。最终使用的损失函数表述为：

其中，和为肝脏分割的DICE损失和交叉熵损失，和为肝脏肿瘤分割的DICE损失和交叉熵损失，L_inter为关联损失，L_total为总损失。其中，DICE损失表达式为：

其中，L^DICE为DICE损失，N为输入图像总点数，_i为分割结果中i点属于前景的概率，g_i为标签中i点的值(属于前景为1，属于背景为0)。

实施例中为DICE损失和L_inter的表达式上下各添上极小项ε＝10^-7以确保当目标图像在目标分割任务中，标签为全前景或全背景时DICE损失仍然适用，或是当图像中只有肝脏没有肝脏肿瘤时，或是连肝脏都没有时任务关联损失也仍然适用。DICE损失和L_inter就表示为：

步骤4,网络的训练

实施例在GPU(Graphics Processing Unit:显示芯片)为2x K40c(12G)的服务器上运行，批量大小为5，基础学习率为10^-4，使用Adam(adaptive moment estimation:自适应矩估计)优化方法优化网络参数。当网络经过近1.5×10⁴次左右优化后大部分样本损失大小收敛达到基本不变。此时将学习率调整为2×10^-5，并挑选总损失大于-4的样本以批量为1的大小进行先形变再训练，进一步优化网络。当网络总迭代次数约为3×10⁴时损失大小达到进一步降低收敛，优化完毕。

步骤5，结果的生成

使用测试数据进行测试：先将测试数据按训练中同样方法进行预处理，而后输入训练好的网络中得到肝脏分割和肝脏肿瘤分割的结果，最后根据图像原大小和截取区域信息恢复分割结果。

为测试本方法性能，实施例在对照试验中使用单独分割方法进行肝脏及其肿瘤识别与分割，使用的网络为本实施例多任务网络的原型V-Net。

参见图4所示，由图中方框部分可知：未加关联损失时，非肝脏部分有病变特征，容易被误识别成肝脏病变区；另外结合交叠视图可知，在分割肝脏部分由于没有添加关联信息，出现了肿瘤边缘和肝脏边缘不一致的情况。而加了关联损失后则没有出现这种现象。因此可以看出加了关联损失后肿瘤分割前景明显局限到肝脏分割前景内，效果好于未加关联损失。参见图5所示，可知关联信息可以促成网络将肝脏肿瘤识别为肝脏的一部分，效果好于未加关联损失。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进，将声明所示损失函数用在其他网络中等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，其特征在于，包括：

对带有肝脏和肝脏肿瘤标签的CT扫描图像进行预处理；包括调整灰度到预设范围、下采样图像到预设尺寸、截取感兴趣的图像区域及对截取到的图像区域进行形变以扩充训练数据量；

构建包括数据输入、公用特征提取、任务相关特征提取、任务输出四部分的多任务深度卷积网络；

对所述多任务深度卷积网络进行有监督的训练，构建由肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数共同构成的监督层；

将肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数构成的总损失函数作为误差，利用神经网络反向传导优化算法，通过不断的输入-输出-误差-反向传导误差的网络优化过程，训练所述多任务深度卷积网络；

使用训练好的多任务深度卷积分割网络对测试数据进行肝脏和肝脏肿瘤分割，得到肝脏和肝脏肿瘤分割结果；根据图像原大小和截取区域信息恢复分割结果。

2.根据权利要求1所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，其特征在于，所述多任务深度卷积网络以整张图像或图像中的部分截取区域为输入，输出整张图像的肝脏分割和肝脏肿瘤分割结果；所述多任务深度卷积网络为三维网络或二维网络。

3.根据权利要求1所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，其特征在于，所述公用特征提取和任务特征相关提取包括卷积层、池化层和反卷积层。

4.根据权利要求1所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，其特征在于，所述肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数L_inter定义为：

<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>int</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>l</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

其中，上指标l和t分别表示肝脏和肝脏肿瘤，N为输入图像中像素点总数，为肝脏分割结果中i点属于肝脏的概率，为肝脏肿瘤分割结果中i点属于肿瘤的概率。

5.根据权利要求4所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割方法，其特征在于，监督层中用于刻画预测结果和标准分割结果的误差的总损失函数为：

L_total＝α₁×L_liver+α₂×L_tumor+L_inter

其中，L_total为任务的总损失函数，L_liver为肝脏分割任务相关的损失函数，L_tumor为肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数，L_inter为任务之间的关联损失，α₁,α₂为非负的权重因子。

6.一种基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，其特征在于，包括：

数据预处理模块，用于对带有肝脏和肝脏肿瘤标签的CT扫描图像进行预处理；包括调整灰度到预设范围、下采样图像到预设尺寸、截取感兴趣的图像区域及对截取到的图像区域进行形变以扩充训练数据量；

多任务深度卷积网络构建模块，用于构建包括数据输入模块、公用特征提取模块、任务相关特征提取模块、任务输出模块的多任务深度卷积网络；

监督模块构建模块，用于对所述多任务深度卷积网络进行有监督的训练，构建由肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数共同构成的监督层；

网络训练模块，用于将肝脏分割任务相关的损失函数、肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数、肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数构成的总损失函数作为误差，利用神经网络反向传导优化算法，通过不断的输入-输出-误差-反向传导误差的网络优化过程，训练所述多任务深度卷积网络；

分割结果生成模块，用于使用训练好的多任务深度卷积分割网络对测试数据进行肝脏和肝脏肿瘤分割，得到肝脏和肝脏肿瘤分割结果；根据图像原大小和截取区域信息恢复分割结果。

7.根据权利要求6所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，其特征在于，所述数据输入模块用于接收整张图像或图像中的部分截取区域，所述任务输出模块用于输出整张图像的肝脏分割和肝脏肿瘤分割结果。

8.根据权利要求6所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，其特征在于，所述公用特征提取模块和任务特征相关提取模块包括卷积层、池化层、反卷积层。

9.根据权利要求6所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，其特征在于，所述肝脏分割任务和肝脏肿瘤分割任务关联损失函数L_inter定义为：

<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>int</mi> <mi>e</mi> <mi>r</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>l</mi> </msubsup> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>/</mo> <mrow> <mo>(</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mi>i</mi> <mi>N</mi> </munderover> <msubsup> <mi>p</mi> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>

其中，上指标l和t分别表示肝脏和肝脏肿瘤，N为输入图像中像素点总数，为肝脏分割结果中i点属于肝脏的概率，为肝脏肿瘤分割结果中i点属于肿瘤的概率。

10.根据权利要求9所述的基于多任务深度卷积网络的肝脏及其肿瘤分割系统，其特征在于，监督层中用于刻画预测结果和标准分割结果的误差的总损失函数为：

L_total＝α₁×L_liver+α₂×L_tumor+L_inter

其中，L_total为任务的总损失函数，L_liver为肝脏分割任务相关的损失函数，L_tumor为肝脏肿瘤分割任务相关的损失函数，L_inter为任务之间的关联损失，α₁,α₂为非负的权重因子。