CN109685819A - 一种基于特征增强的三维医学图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,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U型卷积神经网络中,得到不同的特征图;提取多个并行网络的特征图并融合,再进行卷积,得到不同特征图各自的权重图;将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘,完成特征增强过程;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。能有效地增强特征图中有用的信息,抑制冗余信息。同时,相较于其他注意力加权方式,该加权方法考虑到了图像的多模态信息和三维信息,从而获得更好的分割效果。
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特征增强的三维医学图像分割方法。
背景技术
图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的一个基本问题,特别是医学图像分割,近来已经成为医学图像领域最热门的研究方向之一,其对于临床诊断和治疗有重要的意义。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出,是机器学习领域中的一系列对数据进行多层抽象的算法。近几年,深度学习的出现使图像分割的性能大幅提高,将图像分割带入了一个新的发展阶段。
对于深度学习的卷积神经网络来说,网络中的特征图包含着丰富的图像信息,但很多情况下,特征图的某些信息又是多余的,甚至有可能影响到最终的网络输出结果。于是,学术界开始尝试运用注意力机制,增强特征图中某些区域的有用的信息,抑制部分无用的信息,从而提高网络的性能。目前,注意力机制已经成功运用在一些二维的图像处理任务中,例如超分辨率重建、图像去雨去雾、人体行为识别等。然而,空间注意力机制尚未在多模态的三维图像中得到有效的运用。在医学图像分割领域,一些经典的网络如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),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,但并没有运用到空间注意力机制。
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特征增强的三维医学图像分割方法。
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U型卷积神经网络中,得到不同的特征图;
3)提取多个并行网络的特征图并融合,再进行卷积,得到不同特征图各自的权重图;
4)将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘,完成特征增强过程;
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。
在步骤2)中,所述并行的U型卷积神经网络中,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:首先对于网络中的某一层有n张特征图,对于第i张特征图,将所有多路并行网络的第i张特征图提取,如对于MR脑组织分割,其有T1、T1-IR以及T2-FLAIR三种模态,将这三种模态连接,作为三个通道,使用不同的卷积核对其卷积,各自压缩为一个通道,作为不同模态的权重图,过程的表达式为:
其中,代表所得到的不同模态的权重图,l表示其属于第l层的特征图,i表示其属于该层第i张特征图,σ代表使用Sigmoid函数进行激活,Conv3D表示三维卷积操作,其中卷积核大小为9×9×9,表示m模态网络中第l层的第i张特征图。
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公式可为:
其中,fl T1、fl T1-IR、fl T2-FLAIR分别为各个模态第l层的所有的特征图;分别为三个模态的权重图;分别为三个模态加权后的所有的特征图;ReLU代表用ReLU函数进行激活;BN表示经过BN层;Conv3D表示三维卷积操作,其中卷积核大小为3×3×3。
在步骤5)中,所述将所有并行网络末端的特征图融合的具体方法可为:在几条并行网络的末端,将多个模态的特征图融合,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特征增强的三维医学图像分割方法,运用空间注意力机制的思想,创造性地提出利用深度卷积求出每个三维特征图的权重,再将得到的权重图同原有的特征图一一相乘,从而达到特征增强的目的。相较于传统的分割网络,该三维特征增强的方式能有效地增强特征图中有用的信息,抑制冗余信息。同时,相较于其他注意力加权方式,该加权方法考虑到了图像的多模态信息和三维信息,从而获得更好的分割效果。
附图说明
图1为单通路网络结构图。
图2为并行网络结构图。
图3为特征增强流程图。
图4为特征增强前后对比图。在图4中,(a)为T1特征图,(b)为T1-IR特征图,(c)为T2-FLAIR特征图。
图5为有无特征增强分割结果对比图。在图5中,(a)为无特征增强(T1),(b)为有特征增强(T1-IR),(c)为图像标签(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。
根据图2,以MR人脑图像为例,其包含T1、T1-IR、T2-FLAIR三个模态,以这三个模态为输入构造整个分割网络。
根据图3,三维特征增强主要有三个步骤:
步骤1:融合不同模态的特征图,表达式为:
其中,分别代表不同模态的单个通道的特征图,l代表其为第l层特征图,i代表是第i个通道的特征图,表示融合后的三通道的特征图。
步骤2:对融合后的特征图进行卷积,表达式为:
具体步骤如下:
1、对于步骤1中所得到三通道的特征图,使用不同的大小为9×9×9进行卷积,分别得到不同的卷积后的结果。
2、对步骤1得到的结果使用ReLU激活函数激活,得到属于不同模态的权重图。
步骤3:原有的特征图和权重图相乘,最终得到空间加权后的结果,如图4所示。有无特征增强分割结果对比如图5所示。
特征图的计算为:
本发明的创造性包括:首次提出了一种三维特征增强方式,通过将网络中的特征图逐通道提取,融合多个模态的特征图,再使用不同的卷积核得到针对不同模态的权重图,将权重图和对应的特征图相乘,从而得到特征增强后的特征图。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 (6)
1.一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,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)将医学图像的多个模态的图像分别作为输入送入到并行的U型卷积神经网络中,得到不同的特征图;
3)提取多个并行网络的特征图并融合,再进行卷积,得到不同特征图各自的权重图;
4)将并行网络各自的体素级权重与原先的特征图相乘,完成特征增强过程;
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所述一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,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;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l2正则化方法,并将正则化系数λ设定为0.0001。
3.如权利要求1所述一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,其特征在于在步骤2)中,所述并行的U型卷积神经网络中,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1所述一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,其特征在于在步骤3)中,所述提取多个并行网络的特征图并融合的具体方法为:首先对于网络中的某一层有n张特征图,对于第i张特征图,将所有多路并行网络的第i张特征图提取,对于MR脑组织分割,其有T1、T1-IR以及T2-FLAIR三种模态,将这三种模态连接,作为三个通道,使用不同的卷积核对其卷积,各自压缩为一个通道,作为不同模态的权重图,过程的表达式为:
其中,代表所得到的不同模态的权重图,l表示其属于第l层的特征图,i表示其属于该层第i张特征图,σ代表使用Sigmoid函数进行激活,Conv3D表示三维卷积操作,其中卷积核大小为9×9×9,表示m模态网络中第l层的第i张特征图。
5.如权利要求1所述一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,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公式为:
其中,fl T1、fl T1-IR、fl T2-FLAIR分别为各个模态第l层的所有的特征图;分别为三个模态的权重图;分别为三个模态加权后的所有的特征图;ReLU代表用ReLU函数进行激活;BN表示经过BN层;Conv3D表示三维卷积操作,其中卷积核大小为3×3×3。
6.如权利要求1所述一种基于特征增强的三维医学图像分割方法,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,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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