CN109919216B - 一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 - Google Patents
一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109919216B CN109919216B CN201910149285.8A CN201910149285A CN109919216B CN 109919216 B CN109919216 B CN 109919216B CN 201910149285 A CN201910149285 A CN 201910149285A CN 109919216 B CN109919216 B CN 109919216B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- segmenter
- prostate
- image
- segmentation
- training
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法,该方法使用多个病人的前列腺MR图像和对应的人工分割图作为训练数据集,构造包括分割器和判别器的对抗网络,让其进行对抗训练,通过多次迭代更新得到优化后的分割器,然后将待分割的前列腺MR图像输入训练好的分割器中,从而获得最终的分割结果,实现前列腺MR图像的自动分割,为医生分割病人前列腺组织提供参考,能够在一定程度上有效提高医生对前列腺疾病的诊断准确性和工作效率。
Description
技术领域
本发明涉及深度学习方法领域,具体是一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法。
背景技术
前列腺癌是几十年来最常见的癌症之一,对老年男性的健康问题造成了很大的威胁。为了在临床上诊断前列腺癌,以及后续的治疗方案的制定,首先需要医生对病变组织从整个MR图像中分离出来以区分前列腺组织与周围的组织器官。然而经验丰富的放射科医师的手工分割是基于目视检查,逐幅图像的分割,这个过程不仅费时费力,而且不适用于大样本的数据。在计划治疗时,前列腺组织的边界应该越精确越好,然而由于前列腺组织与相邻结构的对比度低,导致其边界难以区分,每位患者的前列腺组织的大小,形状,位置都各不相同,而且在MR图像中属于前列腺组织的区域很小,可用的有效信息较少。因此前列腺MR图像的分割成为一项具有挑战性的工作。
基于对抗学习方法的前列腺组织分割技术,是指用前列腺MR图像训练一个包含分割器和判别器的对抗网络模型,用训练好的模型来对前列腺MR图像进行自动分割,这种自动分割技术应用到临床诊断中,相比于人工分割,耗时更少,精度也更高,使分割效率大幅提升,会更好的辅助医生对病人的病情进行诊断以及更高效率的规划治疗方案。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法,以解决现有技术对前列腺组织分割精度低、耗时高的问题。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:
一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法,其特征在于:构造包括分割器和判别器的对抗网络,将原始前列腺MR图像和对应的人工分割图作为训练数据,对构造的对抗网络进行对抗训练,通过多次迭代更新得到优化后的分割器,然后将待分割的前列腺MR图像输入训练好的分割器中,从而获得最终的分割结果,其步骤如下:
(1)、选取多个病人的前列腺MR图像作为训练数据集,首先将训练数据集包含的不同尺寸的图片通过尺度变化的方式调整为统一的尺寸,然后对训练图片采用水平和垂直翻转以及调节亮度、对比度、饱和度的方式来扩展训练数据集;
(2)、固定分割器,利用损失函数计算出的梯度对判别器进行一步训练,损失函数为对抗损失与在分割器上的BCE损失的和,对抗损失的表达式如下:
BCE损失的表达式如下:
其中,x代表原始的前列腺图片,y代表对应的人工分割标签图,S代表分割器,D代表判别器,表示图像对(x,y)的对数似然的期望。为了使判别器做出正确的判断,需要最大化D(x,y),同时最小化D(x,S(x)),为了防止判别器做出正确的判断,分割器会产生更接近于人工分割标签的分割结果。BCE损失是通过惩罚标签图与输出分割结果之间的距离来定义的,最小化该损失函数也可以使分割器产生更接近于标签的分割结果。因此,最后采用的损失函数为:
其中,λ是均衡两个损失的参数,判别器的的目标是判断分割图是人工分割的标签还是由分割器产生的分割图,其输入是两个图像对,分别是前列腺MR图像+分割器产生的分割结果、前列腺MR图像+对应的人工分割标签。判别器的网络结构包括10个卷积层+BatchNorm层+ReLU激活函数层,4个最大池化层,1个全局平均池化,1个全连接以及Sigmoid激活函数,输出0或者1,0表示图像来自分割器产生的分割结果,1表示图像来自人工分割标签;
(3)、判别器训练完后,固定判别器,激活分割器,使用从判别器传递到分割器的相同损失函数计算出的梯度对分割器进行一步训练。分割器网络由预训练模型、RFB模块和上采样层组成。通过微调预训练模型的参数从训练图像的特征图中提取多级上下文信息,然后将预训练模型产生的特征图送入RFB模块中来提取深度特征的多尺度信息,提高特征的可识别性和鲁棒性。RFB的总体结构是一个多路径的卷积块,每条路径主要由两部分组成:不同卷积核的卷积层和扩张卷积层。多路径的不同大小的卷积核用来提取多尺度信息,每条路径的扩张卷积层具有不同的扩张因子,这种结构的作用是在不改变输出特征图尺寸的情况下,增加输出特征图的感受野。最后,对RFB输出的多尺度特征进行双线性上采样,使低维特征被上采样到与原始输入的前列腺MR图像相同的尺寸,然后得到需要的分割结果;
(4)、重复步骤(2)和(3),整个网络通过一个交替优化分割器和和判别器之间的极大极小方案进行协同训练,经过1000次的迭代得到训练好的网络;
(5)、将待分割的病人的前列腺MR图像输入进步骤(4)中得到的训练好的网络中,由分割器输出分割结果,将此结果与正常的影像学形态进行对比,给出辅助诊断信息,从而应用于前列腺癌的诊断中。
本发明在对已有人工分割图的前列腺MR图像数据进行训练的基础上,对病人的前列腺MR图像进行分割,得到所需的前列腺组织区域,根据分割结果辅助医生对病人的前列腺组织情况进行诊断,提高了诊断准确率和诊断效率,同时减轻了医生的工作量,提高了医生的工作效率,该技术可用于对前列腺癌的辅助诊断。
本发明中,由分割器和判别器组成的对抗网络,通过一个最大—最小化损失函数的对抗训练的过程,同时优化分割器和判别器。分割器在优化过程中尽量产生无法使判别器分辨出来的分割结果,判别器在优化过程中尽量分辨出输入的分割图是来自分割器产生的结果还是人工分割的标签图像。训练过程结束,得到一个最优分割器来对前列腺MR图像进行分割,提高了分割准确率。
本发明使用预训练网络和RFB模块的方法来提取特征。预训练网络可以降低由于训练数据集小而出现的过拟合现象,同时微调预训练网络的参数可以加速模型收敛的速度。RFB模块由于其多分支的结构,可以提取深度特征的多尺度信息,提高特征的分辨性能和鲁棒性。
本发明的有益效果是:
本发明通过多个病人的前列腺MR图像数据和对应的人工分割图,对由分割器和判别器组成的对抗网络进行训练,通过多次迭代更新得到一个稳定的最优分割器,从而实现前列腺MR图像的自动分割,辅助前列腺癌的临床诊断,有效提高分割精度,提高诊断准确率和效率。
附图说明
图1是本发明的实现流程框架图。
图2中的(a)为原始待分割的前列腺MR图像;(b)为(a)对应的人工分割图;(c)为用本发明的方法对(a)处理得到的分割结果图。
图3为六例不同病人的前列腺分割的结果对比。图中灰色线表示人工分割结果,白色线表示本发明的分割结果。经过比较,本发明提出的分割方法非常接近人工分割结果。
具体实施方式
如图1所示,一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法,过程如下:
(1)、选取45个病人的686张前列腺MR图像以及对应的前列腺组织的人工分割图作为训练数据集,首先对数据集进行预处理,将训练数据集包含的不同尺寸的图片通过尺度变化的方式调整为统一的尺寸,然后对训练图片采用水平和垂直翻转以及调节亮度、对比度、饱和度的方式来扩展训练数据集;
(2)、固定分割器,利用损失函数计算出的梯度对判别器进行一步训练,损失函数为对抗损失与在分割器上的BCE损失的和,对抗损失的表达式如下:
BCE损失的表达式如下:
其中,x代表原始的前列腺图片,y代表对应的人工分割标签图,S代表分割器,D代表判别器,表示图像对(x,y)的对数似然的期望。为了使判别器做出正确的判断,需要最大化D(x,y),同时最小化D(x,S(x)),为了防止判别器做出正确的判断,分割器会产生更接近于人工分割标签的分割结果。BCE损失是通过惩罚标签图与输出分割结果之间的距离来定义的,最小化该损失函数也可以使分割器产生更接近于标签的分割结果。因此,最后采用的损失函数为:
其中,λ是均衡两个损失的参数,判别器的的目标是判断分割图是人工分割的标签还是由分割器产生的分割图,其输入是两个图像对,分别是前列腺MR图像+分割器产生的分割结果、前列腺MR图像+对应的人工分割标签。判别器的网络结构包括10个卷积层+BatchNorm层+ReLU激活函数层,4个最大池化层,1个全局平均池化,1个全连接以及Sigmoid激活函数,输出0或者1,0表示图像来自分割器产生的分割结果,1表示图像来自人工分割标签;
(3)、判别器训练完后,固定判别器,激活分割器,使用从判别器传递到分割器的相同损失函数计算出的梯度对分割器进行一步训练。分割器网络由预训练模型、RFB模块和上采样层组成。通过微调预训练模型的参数从训练图像的特征图中提取多级上下文信息,然后将预训练模型产生的特征图送入RFB模块中来提取深度特征的多尺度信息,提高特征的分辨性能和鲁棒性。RFB的总体结构是一个多路径的卷积块,每条路径主要由两部分组成:不同卷积核的卷积层和扩张卷积层。多路径的不同大小的卷积核用来提取多尺度信息,每条路径的扩张卷积层具有不同的扩张因子,这种结构的作用是在不改变输出特征图尺寸的情况下,增加输出特征图的感受野。最后,对RFB输出的多尺度特征进行双线性上采样,使低维特征被上采样到与原始输入的前列腺MR图像相同的尺寸,然后得到需要的分割结果;
(4)、重复步骤(2)和(3),整个网络通过一个交替优化分割器和和判别器之间的极大极小方案进行协同训练,经过1000次的迭代得到训练好的网络;
(5)、将待分割的病人的前列腺MR图像输入进步骤(4)中得到的训练好的网络模型中,由分割器输出分割结果(见附图2(c)),将此结果与正常的影像学形态(见附图2(b))进行对比,给出辅助诊断信息,从而应用于前列腺癌的诊断中。图2(a)为原始待分割的前列腺MR图像,图3为六例不同病人的前列腺分割的结果对比,图2与图3中的图片来自于MICCAI2012数据集。
Claims (1)
1.一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法,其特征在于:构造包括分割器和判别器的对抗网络,将原始前列腺MR图像和对应的人工分割图作为训练数据,对构造的对抗网络进行对抗训练,通过多次迭代更新得到优化后的分割器,然后将待分割的前列腺MR图像输入训练好的分割器中,从而获得最终的分割结果,其步骤如下:
(1)、选取多个病人的前列腺MR图像作为训练数据集,首先将训练数据集包含的不同尺寸的图片通过尺度变化的方式调整为统一的尺寸,然后对训练图片采用水平和垂直翻转以及调节亮度、对比度、饱和度的方式来扩展训练数据集;
(2)、固定分割器,利用损失函数计算出的梯度对判别器进行一步训练,损失函数为对抗损失与在分割器上的BCE损失的和,对抗损失的表达式如下:
BCE损失的表达式如下:
其中,x代表原始的前列腺图片,y代表对应的人工分割标签图,S代表分割器,D代表判别器,表示图像对(x,y)的对数似然的期望;为了使判别器做出正确的判断,需要最大化D(x,y),同时最小化D(x,S(x)),为了防止判别器做出正确的判断,分割器会产生更接近于人工分割标签的分割结果;BCE损失是通过惩罚标签图与输出分割结果之间的距离来定义的,最小化该损失函数使分割器产生更接近于标签的分割结果;因此,最后采用的损失函数为:
其中,λ是均衡两个损失的参数,判别器的目标是判断分割图是人工分割的标签还是由分割器产生的分割图,其输入是两个图像对,分别是前列腺MR图像与分割器产生的分割结果组成的图像 对、前列腺MR图像与对应的人工分割标签组成的图像对;判别器的网络结构包括10个卷积层、BatchNorm层以及ReLU激活函数层,4个最大池化层,1个全局平均池化,1个全连接以及Sigmoid激活函数,输出0或者1,0表示图像来自分割器产生的分割结果,1表示图像来自人工分割标签;
(3)、判别器训练完后,固定判别器,激活分割器,使用从判别器传递到分割器的相同损失函数计算出的梯度对分割器进行一步训练;分割器网络由预训练模型、RFB模块和上采样层组成;通过微调预训练模型的参数从训练图像的特征图中提取多级上下文信息,然后将预训练模型产生的特征图送入RFB模块中来提取深度特征的多尺度信息,提高特征的分辨性能和鲁棒性;RFB的总体结构是一个多路径的卷积块,每条路径由两部分组成:不同卷积核的卷积层和扩张卷积层;多路径的不同大小的卷积核用来提取多尺度信息,每条路径的扩张卷积层具有不同的扩张因子,这种结构的作用是在不改变输出特征图尺寸的情况下,增加输出特征图的感受野;最后,对RFB输出的多尺度特征进行双线性上采样,使低维特征被上采样到与原始输入的前列腺MR图像相同的尺寸,然后得到需要的分割结果;
(4)、重复步骤(2)和(3),整个网络通过一个交替优化分割器和判别器之间的极大极小方案进行协同训练,经过1000次的迭代得到训练好的网络;
(5)将待分割的病人的前列腺MR图像输入进步骤(4)中得到的训练好的网络中,由分割器输出分割结果,将此结果与正常的影像学形态进行对比,给出辅助诊断信息,从而应用于前列腺癌的诊断中。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910149285.8A CN109919216B (zh) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910149285.8A CN109919216B (zh) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109919216A CN109919216A (zh) | 2019-06-21 |
CN109919216B true CN109919216B (zh) | 2021-09-07 |
Family
ID=66962665
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910149285.8A Active CN109919216B (zh) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | 一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109919216B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111209858B (zh) * | 2020-01-06 | 2023-06-20 | 电子科技大学 | 一种基于深度卷积神经网络的实时车牌检测方法 |
CN111754530B (zh) * | 2020-07-02 | 2023-11-28 | 广东技术师范大学 | 一种前列腺超声图像分割分类方法 |
CN113298754B (zh) * | 2021-04-12 | 2024-02-06 | 西安理工大学 | 一种前列腺组织轮廓线控制点的检测方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107909621A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于双生成对抗网络的医学图像合成方法 |
CN108062753A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 重庆理工大学 | 基于深度对抗学习的无监督域自适应脑肿瘤语义分割方法 |
CN108921119A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-11-30 | 电子科技大学 | 一种障碍物实时检测和分类方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10699412B2 (en) * | 2017-03-23 | 2020-06-30 | Petuum Inc. | Structure correcting adversarial network for chest X-rays organ segmentation |
US10624558B2 (en) * | 2017-08-10 | 2020-04-21 | Siemens Healthcare Gmbh | Protocol independent image processing with adversarial networks |
-
2019
- 2019-02-28 CN CN201910149285.8A patent/CN109919216B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107909621A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-04-13 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 一种基于双生成对抗网络的医学图像合成方法 |
CN108062753A (zh) * | 2017-12-29 | 2018-05-22 | 重庆理工大学 | 基于深度对抗学习的无监督域自适应脑肿瘤语义分割方法 |
CN108921119A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-11-30 | 电子科技大学 | 一种障碍物实时检测和分类方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Generative Adversarial Training for MRA Image Synthesis Using Multi-Contrast MRI;Sahin Olut等;《arXiv》;20180413;第1-10页 * |
StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-domain Image-to-Image Translation;Yunjey Choi等;《2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》;20181217;第8789-8797页 * |
前列腺磁共振图像分割的反卷积神经网络方法;詹曙等;《医学图像处理》;20170430;第22卷(第4期);第516-522页 * |
基于图像云模型语义标注的条件生成对抗网络;杜秋平等;《模式识别与人工智能》;20180430;第31卷(第4期);第379-388页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN109919216A (zh) | 2019-06-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109063710B (zh) | 基于多尺度特征金字塔的3d cnn鼻咽癌分割方法 | |
CN111798462B (zh) | 一种基于ct图像的鼻咽癌放疗靶区自动勾画方法 | |
CN111091527B (zh) | 一种病理组织切片图像中病变区域自动检测方法及系统 | |
CN112465827B (zh) | 一种基于逐类卷积操作的轮廓感知多器官分割网络构建方法 | |
CN111161273B (zh) | 一种基于深度学习的医学超声图像分割方法 | |
WO2021203795A1 (zh) | 一种基于显著性密集连接扩张卷积网络的胰腺ct自动分割方法 | |
CN107240102A (zh) | 基于深度学习算法的恶性肿瘤计算机辅助早期诊断方法 | |
WO2023071531A1 (zh) | 一种基于深度形状学习的肝脏ct自动分割方法 | |
CN108257135A (zh) | 基于深度学习方法解读医学图像特征的辅助诊断系统 | |
CN110120048B (zh) | 结合改进U-Net和CMF的三维脑肿瘤图像分割方法 | |
CN110415230B (zh) | 一种基于深度学习的ct切片图像语义分割系统及方法 | |
CN109919216B (zh) | 一种用于计算机辅助诊断前列腺癌的对抗学习方法 | |
CN109727253A (zh) | 基于深度卷积神经网络自动分割肺结节的辅助检测方法 | |
CN106056596B (zh) | 基于局部先验信息和凸优化的全自动三维肝脏分割方法 | |
CN110008992B (zh) | 一种用于前列腺癌辅助诊断的深度学习方法 | |
CN110675411A (zh) | 基于深度学习的宫颈鳞状上皮内病变识别算法 | |
CN106780453A (zh) | 一种基于深度信任网络实现对脑肿瘤分割的方法 | |
CN102737382A (zh) | 一种前列腺超声图像自动精确分割方法 | |
CN112750137B (zh) | 基于深度学习的肝脏肿瘤分割方法及系统 | |
CN112785603A (zh) | 一种基于Unet和超像素的脑组织分割方法 | |
CN114972254A (zh) | 一种基于卷积神经网络的宫颈细胞图像分割方法 | |
Yonekura et al. | Improving the generalization of disease stage classification with deep CNN for glioma histopathological images | |
CN113160120A (zh) | 基于多模态融合与深度学习的肝脏血管分割方法及系统 | |
CN110570430B (zh) | 基于体配准的眼眶骨组织分割方法 | |
CN117036288A (zh) | 一种面向全切片病理图像的肿瘤亚型诊断方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |