CN109598732B - 一种基于三维空间加权的医学图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，涉及图像处理领域。构造一种U型卷积神经网络，实现端到端的医学图像分割；将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中，得到不同的特征图；提取多个并行网络的特征图并融合，再进行非线性变换，得到每个并行网络各自的体素级权重；将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘，完成特征的重标定；将所有并行网络末端的特征图融合，得到多张概率图，从而得到分割结果。利用变换得到三维空间中权重，再将权重与特征图相乘，以达到特征重标定的目的。相较于传统的深度学习分割模型，该空间加权方式能有效地提高网络中特征图的表征能力，从而取得更好的分割效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于三维空间加权的医学图像分割方法。
背景技术
医学图像分割对于医学临床诊断和治疗有着重要的意义，如脑组织分割、脑肿瘤分割、虹膜分割等。深度学习是机器学习领域中的一系列对数据进行多层抽象的算法，自2006年首次提出“深度学习”以来，其在图像处理领域发挥着越来越关键的作用。将深度学习的方法应用于医学图像分割，对于医学领域的突破也起到了至关重要的作用。
由于很多医学图像为三维数据，但传统的三维图像分割的深度学习网路，如3D U-Net(
Abdulkadir,A.,Lienkamp,S.S.,Brox,T.,Ronneberger,O.,2016.3D U-Net:Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation.SpringerInternational Publishing,Cham,pp.424-432)，其采用编解码网络结构，并将低层网络特征融入到高层网络中，但并没有充分利用到三维空间中的空间信息，从而从一定程度上影响了分割的效果。因此，对深度学习网络中的特征图进行空间加权，提高特征图的表征能力，使所有特征图都各有侧重，才能适应实际应用的需求。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供可改善特征图的表征能力，提高图像分割效果的一种基于三维空间加权的医学图像分割方法。
本发明包括以下步骤：
1)构造一种U型卷积神经网络，实现端到端的医学图像分割；
2)将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中，得到不同的特征图；
3)提取多个并行网络的特征图并融合，再进行非线性变换，得到每个并行网络各自的体素级权重；
4)将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘，完成特征的重标定；
5)将所有并行网络末端的特征图融合，得到多张概率图，从而得到分割结果。
在步骤1)中，所述构造一种U型卷积神经网络是构造单通路网络结构图，单通路网络结构借鉴医学图像领域常用的U型卷积神经网路，其中包含两次池化与上采样过程，使得网络输出图片与原输入图片尺寸大小相同，每一个卷积层都包含BN层、卷积操作以及使用激活函数激活；同时，在训练阶段，通过在网络浅层加入辅助监督层，将监督信息引入网络浅层，使网络浅层有更多的语义信息；最终网络总的损失函数设定为：
其中，X和Y表示输入的训练数据以及分割标签；Θ代表网络的各项参数；对于每一个X，都有一个Y的对应的分割标签Yc，有
pc(X,Θ)代表网络输出结果中每个类别中体素级分类的概率；
表示第α个辅助监督层的输出结果中每个类别中体素级分类的概率，且两个辅助监督层的权重μα均为0.5；在网络中引入
正则化方法，并将正则化系数λ设定为0.0001；ωc代表标签各类别的权重。
在步骤2)中，所述将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中，可将各个模态的医学图像分别作为每条网络的输入，在网络末端再将多条网络的特征图融合，以得到最终的分割概率图，同时，在网络进行空间加权时，也将多条网络融合，使得加权后的各个模态的特征图各有侧重。
在步骤3)中，所述提取多个并行网络的特征图并融合的具体方法可为：首先计算三维特征图沿某个方向上的权重，将多个模态沿该方向连接起来，再将沿该方向上的所有的切片的体素值取平均，使三维图像压缩成一个一维向量，过程的表达式为：
其中，
分别代表MR图像中三个维度上的一维向量，l代表网络的第l层，p为某一层特征图的第p个通道；
分别代表将MR图像的T1、IR、FLAIR三个模态的特征图沿垂直于轴状面、冠状面、矢状面三个方向连接起来，再分别将轴状面、冠状面、矢状面取平均，最终得到三个空间方向垂直的一维向量，式中I、J、K分别代表三维特征图中垂直于矢状面、冠状面、轴状面三个方向的尺寸长度，i、j、k代表三维空间中的体素坐标；
即得到三个一维向量后，再分别对三个向量做两次全连接操作，第一次全连接后将通道数压缩到p/4，第二次全连接再将通道数还原为p；同时，第一次全连接后用ReLU激活函数激活，第二次全连接后用Sigmoid函数激活，具体公式为：
其中，
分别为垂直于轴状面的三个模态的权重向量，σ和δ分别代表ReLU和Sigmoid激活函数；
分别代表使用不同的权重取得不同模态的全连接操作；同理，也可以通过全连接得到另外两个垂直方向上不同模态的权重向量，对于每个模态来说，使用三个垂直方向上的权重向量可以构造一个同特征图大小相同的三维权重图，权重图中每一个体素的权重值由该坐标下三个垂直方向上的权重向量相应的值相乘得到，公式为：
由此得到针对网络中不同模态的特征图的权重。
在步骤4)中，所述将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘的具体方法可为：将步骤2)所得的三维权重和原有的特征图进行体素级相乘，公式为：
其中，
分别为各个模态原有的特征图；
分别为三个模态的权重图；
分别为三个模态加权后的特征图。
在步骤5)中，所述将所有并行网络末端的特征图融合，得到多张概率图，从而得到分割结果的具体方法可为：在几条并行网络的末端，将多个模态的特征图融合起来，再通过卷积的方式，最终得到n张概率图，其中n为分割任务中类别的个数，某一张概率图的某一个体素点的值代表其属于某一类的概率，对所有体素点取其概率最大的那一类别，即得到最终的分割结果。
本发明提出了一种基于三维空间加权的深度学习网络，利用变换得到三维空间中权重，再将权重与特征图相乘，以达到特征重标定的目的。相较于传统的深度学习分割模型，该空间加权方式能有效地提高网络中特征图的表征能力，从而取得更好的分割效果。
附图说明
图1为单通路网络结构图。
图2为三维空间加权流程图。
图3为权重向量计算图。
图4为特征图加权前后对比。在图4中，(a)T1-IR，(b)T1，(c)T2-FLAIR。
图5为分割实验结果。在图5中，(a)无三维空间加权(T1)，(b)有三维空间加权(T1-I)，(c)图像标签(T2-FLAIR)。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述：
根据图1，构造单通路U型卷积神经网络：
该网络结构借鉴医学图像领域常用的U型卷积神经网路，其中包含两次池化与上采样过程，使得网络输出图片与原输入图片尺寸大小相同。每一个卷积层都包含BN层、卷积操作以及使用激活函数激活。同时，在训练阶段，通过在网络浅层加入辅助监督层，将监督信息引入网络浅层，使网络浅层有更多的语义信息。最终网络总的损失函数设定为：
其中，X和Y表示输入的训练数据以及分割标签；Θ代表网络的各项参数；对于每一个X，都有一个Y的对应的分割标签Yc，有
pc(X,Θ)代表网络输出结果中每个类别中体素级分类的概率；
表示第α个辅助监督层的输出结果中每个类别中体素级分类的概率，且两个辅助监督层的权重μα均为0.5；我们在网络中引入
正则化方法，并将正则化系数λ设定为0.0001；ωc代表标签各类别的权重。
根据图2，三维空间加权主要有三个步骤：
步骤1：沿不同方向融合各并行网络的特征图。将融合后的三维数据压缩成各个方向上的一维向量，表达式为：
步骤2：根据图3，计算出各个方向的权重向量，表达式为：
具体步骤如下：
1、对于步骤1中所得到的某个方向上的一维向量(如
)，用不同的权重分多路对其进行全连接操作，其中全连接前一维向量长度为3p，全连接后压缩为长度3p/4的一维向量。
2、对1得到的一维向量使用ReLU激活函数激活。
3、对2得到的一位向量再进行一次全连接操作，全连接后得到的一维向量长度为p。
4、对3得到的一维向量使用Sigmoid激活函数激活，得到最终的权重向量。
步骤3：计算各个网络的权重图，并将原有的特征图和权重图相乘，最终得到空间加权后的结果。权重图的计算公式为：
权重图中每一个体素的值由三个方向上的权重向量对应坐标的值相乘得到。将得到的权重图同原有的特征图相乘，即得到三维空间加权后的特征图，如图4所示。无空间加权和使用空间加权后的分割结果如图5所示。
本发明的创造性包括：首次提出了一种三维空间加权方式，通过计算特征图三个维度上的权重向量，得到各个特征图的权重信息，再将权重图和特征图相乘，从而得到空间加权后特征图。该加权方法，相较于无加权的深度学习模型，能使网络中的特征图各有侧重，提高特征图的表征能力，得到更好的图像分割结果。
Claims (5)
1.一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，其特征在于包括以下步骤：
1)构造一种U型卷积神经网络，实现端到端的医学图像分割；
2)将医学图像的T1、IR、FLAIR三个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中，得到不同的特征图；
3)提取多个并行网络的特征图并融合，再进行非线性变换，得到每个并行网络各自的体素级权重；
所述提取多个并行网络的特征图并融合的具体方法为：首先计算三维特征图沿某个方向上的权重，将多个模态沿该方向连接起来，再将沿该方向上的所有的切片的体素值取平均，使三维图像压缩成一个一维向量，过程的表达式为：
其中，
分别代表MR图像中轴状面、冠状面、矢状面上的一维向量，l代表网络的第l层，p为某一层特征图的第p个通道；
分别代表将MR图像的T1、IR、FLAIR三个模态的特征图沿垂直于轴状面、冠状面、矢状面三个方向连接起来，再分别将轴状面、冠状面、矢状面取平均，最终得到三个空间方向垂直的一维向量，式中I、J、K分别代表三维特征图中垂直于矢状面、冠状面、轴状面三个方向的尺寸长度，i、j、k代表三维空间中的体素坐标；
即得到三个一维向量后，再分别对三个向量做两次全连接操作，第一次全连接后将通道数压缩到p/4，第二次全连接再将通道数还原为p；同时，第一次全连接后用ReLU激活函数激活，第二次全连接后用Sigmoid函数激活，具体公式为：
其中，
分别为垂直于轴状面的三个模态的权重向量，σ和δ分别代表ReLU和Sigmoid激活函数；
分别代表使用不同的权重取得不同模态的全连接操作；同理，通过全连接得到另外两个垂直方向上不同模态的权重向量，对于每个模态来说，使用三个垂直方向上的权重向量构造一个同特征图大小相同的三维权重图，权重图中每一个体素的权重值由该坐标下三个垂直方向上的权重向量相应的值相乘得到，公式为：
其中，
分别为三个模态的权重图；
由此得到针对网络中不同模态的特征图的权重；
4)将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘，完成特征的重标定；
5)将所有并行网络末端的特征图融合，得到多张概率图，从而得到分割结果。
2.如权利要求1所述一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，其特征在于在步骤1)中，所述构造一种U型卷积神经网络是构造单通路网络结构图，单通路网络结构借鉴医学图像领域常用的U型卷积神经网路，其中包含两次池化与上采样过程，使得网络输出图片与原输入图片尺寸大小相同，每一个卷积层都包含BN层、卷积操作以及使用激活函数激活；同时，在训练阶段，通过在网络浅层加入辅助监督层，将监督信息引入网络浅层，使网络浅层有更多的语义信息；最终网络总的损失函数设定为：
其中，X和Y表示输入的训练数据以及分割标签；Θ代表网络的各项参数；对于每一个X，都有一个Y的对应的分割标签Yc，有
pc(X，Θ)代表网络输出结果中每个类别中体素级分类的概率；
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正则化方法，并将正则化系数λ设定为0.0001；ωc代表标签各类别的权重。
3.如权利要求2所述一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，其特征在于在步骤2)中，所述将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的深度学习网络中，是将各个模态的医学图像分别作为每条网络的输入，在网络末端再将多条网络的特征图融合，以得到最终的分割概率图，同时，在网络进行空间加权时，也将多条网络融合，使得加权后的各个模态的特征图各有侧重。
4.如权利要求3所述一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，其特征在于在步骤4)中，所述将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘的具体方法为：将步骤2)所得的三维权重和原有的特征图进行体素级相乘，公式为：
其中，
分别为各个模态原有的特征图；
分别为三个模态的权重图；
分别为三个模态加权后的特征图。
5.如权利要求4所述一种基于三维空间加权的医学图像分割方法，其特征在于在步骤5)中，所述将所有并行网络末端的特征图融合，得到多张概率图，从而得到分割结果的具体方法为：在几条并行网络的末端，将多个模态的特征图融合起来，再通过卷积的方式，最终得到n张概率图，其中n为分割任务中类别的个数，某一张概率图的某一个体素点的值代表其属于某一类的概率，对所有体素点取其概率最大的那一类别，即得到最终的分割结果。
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