CN109978850A - 一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统 - Google Patents

一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，包括：数据收集模块，用于收集不同模态即多通道的图像数据，并对其中一种模态图像中的感兴趣区域进行标注，并将数据分为训练集与测试集；模型构建模块，用于实现分割模型的构建，并对训练集进行训练；测试模块，用于将测试集数据输入模型进行分割，实现分割测试功能。本发明系统能够快速、准确、有效地实现多模图像感兴趣区域的分割。

Description

一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统
技术领域
本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是指一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统。
背景技术
目前，各种模态成像技术与多分辨率成像技术的应用日益重要与广泛，如多光谱成像、多分辨率光学成像、医学PET-CT成像、PET-MRI成像，以及磁共振T1加权像(MR T1W)、磁共振T2加权像(MR T2W)、质子密度图像(PD)和MR增强影像等，它们从不同角度反映了成像介质的不同信息。
其中，图像中感兴趣区域或目标的分割，是进行影像分析和目标识别的基础。如医学图像中各组织器官的分割、病灶定位，如果依赖人工进行勾画，则存在主观性强、可靠性与重复性差、繁琐耗时等诸多不足。因此，人们纷纷寻求自动分割算法。
在深度学习技术兴起之前，研究者尝试了阈值法、区域增长法、几何形变模型、聚类、统计决策方法等众多传统的图像分割方法，以及通过提取图像特征，再利用人工神经网络、支持向量机等机器学习方法。
然而以上自动分割方法，普遍存在模型复杂、鲁棒性较差、对噪声敏感、特征提取与选择过程繁琐、主观性强等缺点，影响了分割性能与应用。
近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习模型，采用了一种完全“端到端”的多层次分割流程，不仅训练过程中融合特征自动提取与选择，而且建立了由具体到抽象的多层特征体系，类似人脑对事物的认知过程与特性，此外，构建更深的网络结构，采用贪婪无监督逐层训练方法，以避免误差向前向后传播时丢失严重而导致梯度消失或扩散，易陷入局部极小值或不收敛问题。因此，深度学习技术在图像分割、配准、分类识别等方面的应用日益增加。其中，在医学影像的分割中，近年来最有代表性的方法是Ronneberger O,Fischer P,Brox T.U-Net:Convolutional Networks for Biomedical ImageSegmentation[C]//International Conference on Medical Image Computing andComputer-AssistedIntervention.Springer,Cham,2015:234-241.文中提出的采用编码-解码结构并带有跳跃连接的全卷积神经网络U-Net。此后，许多研究者在此基础上进行了改进工作，如Ghafoorian M,Mehrtash A,Kapur T,et al.Transfer Learning forDomainAdaptation in MRI:Application in Brain Lesion Segmentation[J].2017.文中提出利用迁移学习进行脑肿瘤MR图像的分割。虽然这些改进策略能改善分割模型的性能，然而，它们仅局限于单一模态的图像分割。在实际应用中，往往涉及多种模态影像，而不同模态影像对患者器官或病灶所反映的信息不同，包括器官或病灶的解剖位置、运动以及信号差异等，如何有效地利用多模态影像信息，是进一步反映感兴趣区域信息、改善分割模型性能的关键。
发明内容
本发明的目的在于克服现有医学图像分割技术的缺点与不足，提出了一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，该系统适用于多种模态的影像，能够快速、准确地实现多模态影像中感兴趣区域的自动分割。
为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，包括：
数据收集模块，用于收集不同模态即多通道的图像数据，并对其中一种模态图像中的感兴趣区域进行标注，并将数据分为训练集与测试集；
模型构建模块，用于实现分割模型的构建，并对训练集进行训练；
测试模块，用于将测试集数据输入模型进行分割，实现分割测试功能。
进一步，所述数据收集模块总共收集M种模态的影像，以I1、I2、…Ik、…IM表示，每一种模态影像数量充足，且表示为N1、N2、…Nk、…NM，对第一种模态图像I1的每一幅图像，由人工标注感兴趣区域作为标注图R1，选取I1和R1构成训练集一(Training Set 1,TRS1)；对其余每种I2、…Ik、…IM模态图像，选取一部分作为训练集二(Training Set 2,TRS2)，剩余部分由人工标注感兴趣区域作为标注图R2、…Rk、…RM，作为测试集(Testing Set,TES)；
所述模型构建模块用于对图像I1和图像Ik构建深度学习分割模型，该深度学习分割模型包括三个输入节点和两个输出节点，输入节点分别为图像I1及其标注图R1、以及图像Ik，输出节点分别为分割的背景和目标区域；
所述模型构建模块包括图像生成及判别模块、2D+3D特征编码模块、2D解码分割模块、分割结果判别模块、特征图判别模块、训练模块，其中：
所述图像生成及判别模块用于构建深度卷积神经网络生成模型即生成器G与判别模型即判别器D1，其中，G包括编码器和解码器两部分，用于由图像I1生成带有图像Ik风格的图像I1→k，而D1用于判别生成器G生成的图像I1→k是否与图像Ik相似；
所述2D+3D特征编码模块用于构建2D+3D卷积神经网络特征编码器(FeatureEncoder，FE)模块，包括2D特征编码器(FE-2D)和3D特征编码器(FE-3D)，其中，2D特征编码器(FE-2D)用于对2D图像I1→k和图像Ik进行2D特征提取，得到两种图像2D特征图FM-2D1→k和FM-2Dk，3D特征编码器(FE-3D)用于对多层3D图像I1→k和图像Ik进行3D特征提取，得到两种图像3D特征图FM-3D1→k和FM-3Dk，并对FM-3D1→k和FM-3Dk提取每张图像特征图，分别与FM-2D1→k和FM-2Dk合并后，得到融合后的2D特征图FM-2D11→k和FM-2D1k；
所述2D解码分割模块用于构建卷积神经网络2D解码分割模块(2D DecoderandSegmentation,DS-2D)，对特征图FM-2D11→k和FM-2D1k进行解码并分割，分别得到图像I1→k和图像Ik的分割结果S1→k和Sk，将S1→k与对应的图像I1的标注图R1进行比较，计算分割损失；
所述分割结果判别模块用于构建卷积神经网络判别模块即判别器D2，D2对2D解码分割模块生成的两种分割结果S1→k与Sk进行判别，即进行形状一致性判别，使两种分割结果具有相似的形状结构；
所述特征图判别模块用于构建卷积神经网络判别模块即判别器D3，D3对2D+3D特征编码模块生成的特征图FM-2D11→k和FM-2D1k进行判别，实现图像I1到图像Ik的特征域迁移；
所述训练模块用于将训练集图像I1及其标注图R1、以及图像Ik输入深度学习分割模型，实现模型的训练过程；
所述测试模块用于将独立测试集TES图像Ik输入模型构建模块的分割网络中，通过2D+3D特征编码模块以及2D解码分割模块，得到图像Ik的分割结果Pk，将其与标注图Rk进行对比，评估测试效果。
本发明与现有技术相比，具有如下优点与有益效果：
1、能充分利用单种模态带标签图像与其它模态图像的解剖结构相似性，指导其它无标签图像进行分割。
2、采用的半监督学习策略，仅需对单种模态图像勾画感兴趣区域，其它模态图像无需标注感兴趣区域，减少感兴趣区域的繁重勾画。
3、不需要进行预配准，对不同模态图像的位置差异具有自适应性。
4、本发明系统中通过构建三个判别模块，分别为图像生成及判别模块、特征图判别模块以及分割结果判别模块，从图像、特征以及分割结果图三个方面实现源图像到目标图像的域迁移，提高系统性能。
5、采用了一种2D与3D相融合的特征编码策略，既充分利用医学图像3D空间中的拓扑结构信息，提高系统性能，又能发挥2D空间在速度与占用内存空间方面的优势。
6、本发明系统在训练和测试时均不需要复杂的数据预处理过程，仅需提供单种模态图像及对应的目标区域的标签，以及其它模态的图像，有监督与无监督分割、生成对抗网络的训练均在深度学习模型中实现，一旦训练完成，即可快速、直接和准确地分割出其它模态图像的目标区域。
附图说明
图1是本发明系统结构框图。
图2是本发明系统网络结构图。
图3是鼻咽癌肿瘤分割实施例的示意图。
图4是肝脏分割实施例的示意图。
具体实施方式
下面以鼻咽癌肿瘤多模MR影像以及多b值肝脏MR影像的分割为例对本发明作进一步说明。
实施例1(鼻咽癌肿瘤多模MR图像分割)
如图1至图3所示，本实施例所提供的多模态医学影像半监督深度学习分割系统，包括数据收集模块、模型构建模块、测试模块。
所述数据收集模块收集鼻咽癌肿瘤的多模MR图像，包括T1W、T2W以及T1C三种模态数据，并对T1W模态每张图像的肿瘤区域进行标注。
总共收集了T1W、T2W、T1C三种模态的鼻咽癌MR影像数据，400个被试每种模态共2800张图像，选取T1W模态图像让临床医生标注肿瘤区域后有相应的标注图。选取所有被试的T1W图像及肿瘤区域标签R1作为训练集(Training Set 1,TRS1)。然后，选取所有被试中十分之九的T2W图像和T1C图像作为训练集二(Training Set 2,TRS2)，剩余十分之一由人工标注肿瘤区域后有相应的标注图，作为测试集(Testing Set,TES)，即360个被试共2480张T2W和T1C图像作为TRS2，40个被试共320张T2W和T1C图像及对应标注图像作为TES。
所述模型构建模块包括图像生成及判别模块、2D+3D特征编码模块、2D解码分割模块、分割结果判别模块、特征图判别模块、训练模块。
所述图像生成及判别模块以构建图像T2W的分割模型为例，T1C图像分割模型构建过程与之相似，不再赘述。构建深度卷积神经网络生成模型即生成器G，G包括编码器和解码器两部分，用于由图像T1W生成带有图像T2W风格的图像IT1W→T2W；构建深度卷积神经网络判别模型即判别器D1，D1用于判别生成器G生成的图像IT1W→T2W是否与图像T2W相似。
所述2D+3D特征编码模块构建2D+3D卷积神经网络特征编码器(FeatureEncoder，FE)模块，包括2D特征编码器(FE-2D)和3D特征编码器(FE-3D)，2D特征编码器(FE-2D)对2D图像IT1W→T2W和图像T2W进行2D特征提取，得到两种图像2D特征图FM-2DT1W→T2W和FM-2D2，3D特征编码器(FE-3D)对相邻层3D图像IT1W→T2W和图像T2W进行3D特征提取，得到两种图像3D特征图FM-3DT1W→T2W和FM-3D2，对FM-3DT1W→T2W和FM-3D2提取每张图像特征图，分别与FM-2DT1W→T2W和FM-2D2合并后，得到2D特征图FM-2D1T1W→T2W和FM-2D12。
所述2D解码分割模块构建卷积神经网络解码2D分割模块(DecoderandSegmentation,DS-2D)，对2D+3D特征编码模块生成的两种图像特征图FM-2D1T1W→T2W和FM-2D12进行解码并分割，分别得到图像IT1W→T2W和图像T2W的分割结果ST1W→T2W和S2。将ST1W→T2W与对应的图像T1W的标注图进行比较，计算分割损失。
所述分割结果判别模块构建卷积神经网络判别模块即判别器D2，D2对2D解码分割模块生成的两种分割结果ST1W→T2W与S2进行判别，即进行形状一致性判别，使两种分割结果具有相似的形状结构。
所述特征图判别模块构建卷积神经网络判别模块即判别器D3，D3对2D+3D特征编码模块生成的特征图FM-2D1T1W→T2W和FM-2D12进行判别，实现图像T1W到图像T2W的特征域迁移。
所述训练模块用于将训练集TRS1中图像T1W及其标注图R1、以及训练集TRS2中图像T2W输入深度学习分割模型，实现模型的训练过程。
所述测试模块将独立测试集TES中的T2W图像输入模型构建模块构建的半监督分割网络中，通过2D+3D特征编码模块进行2D+3D特征编码以及2D解码分割模进行2D特征解码分割后，得到图像T2W的分割结果P2，将分割结果与测试集TES中T2W图像对应的标注图进行比较，评估分割效果。
实施例2(多b值肝脏MR图像分割)
如图4所示，与实施例1不同的是本实施例的数据收集模块，收集多b值肝脏MR图像，包括b＝0,10,25三种b值数据，分别记为b0，b10，b25图像，并对b0图像每张图像的肝脏区域进行标注。
总共收集了b0，b10，b25三种b值的肝脏MR影像数据，180个被试每种b值共3600张图像，选取b0图像让临床医生标注肝脏区域后有相应的标注图。选取所有被试的b0图像及肝脏区域标签R0作为训练集一(Training Set 1,TRS1)。然后，选取所有被试中十分之九的b10图像和b25图像作为训练集二(Training Set2,TRS2)，剩余十分之一由人工标注肝脏区域后有相应的标注图，作为测试集(Testing Set,TES)，即162个被试共3240张b10和b25图像作为TRS2，18个被试共360张b10和b25图像及对应标注图像作为TES。
所述图像生成及判别模块以构建图像b25的分割模型为例，b10图像分割模型构建过程与之相似，不再赘述。构建深度卷积神经网络生成模型即生成器G，G包括编码器和解码器两部分，用于由图像b0生成带有图像b25风格的图像Ib0→b25；构建深度卷积神经网络判别模型即判别器D1，D1用于判别生成器G生成的图像Ib0→b25是否与图像b25相似。
所述2D+3D特征编码模块构建2D+3D卷积神经网络特征编码器(FeatureEncoder，FE)模块，包括2D特征编码器(FE-2D)和3D特征编码器(FE-3D)，2D特征编码器(FE-2D)对2D图像Ib0→b25和图像b25进行2D特征提取，得到两种图像2D特征图FM-2Db0→b25和FM-2D25，3D特征编码器(FE-3D)对相邻层3D图像Ib0→b25和图像b25进行3D特征提取，得到两种图像3D特征图FM-3Db0→b25和FM-3D25，对FM-3Db0→b25和FM-3D25提取每张图像特征图，分别与FM-2Db0→b25和FM-2D25合并后，得到2D特征图FM-2D1b0→b25和FM-2D125。
所述2D解码分割模块构建卷积神经网络2D解码分割模块(DecoderandSegmentation,DS)，对2D+3D特征编码模块生成的两种图像特征图FM-2D1b0→b25和FM-2D125进行解码并分割，分别得到图像Ib0→b25和图像b25的分割结果Sb0→b25和S25。将Sb0→b25与对应的图像b0的标注图进行比较，计算分割损失，从而实现分割训练。
所述分割结果判别模块构建卷积神经网络判别模块即判别器D2，D2对2D解码分割模块生成的两种分割结果Sb0→b25与S25进行判别，即进行形状一致性判别，使两种分割结果具有相似的形状结构。
所述特征图判别模块构建卷积神经网络判别模块即判别器D3，D3对2D+3D特征编码模块生成的特征图FM-2D1b0→b25和FM-2D125进进行判别，实现图像b0到图像b25的特征域迁移。
所述训练模块用于将训练集TRS1中图像b0及其标注图R0、以及训练集TRS2中图像b25输入深度学习分割模型，实现模型的训练过程。
所述测试模块将独立测试集TES中的b25图像输入模型构建模块构建的半监督分割网络中，通过2D+3D特征编码模块进行2D+3D特征编码以及2D解码分割模块进行2D特征解码分割后，得到图像T2W的分割结果P25，将分割结果与测试集TES中b25图像对应的标注图进行比较，评估分割效果。
上所述实施例只为本发明之较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，故凡依本发明之形状、原理所作的变化，均应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (2)

1.一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，其特征在于，包括：
数据收集模块，用于收集不同模态即多通道的图像数据，并对其中一种模态图像中的感兴趣区域进行标注，并将数据分为训练集与测试集；
模型构建模块，用于实现分割模型的构建，并对训练集进行训练；
测试模块，用于将测试集数据输入模型进行分割，实现分割测试功能。
2.根据权利要求1所述的一种多模态医学影像半监督深度学习分割系统，其特征在于：所述数据收集模块总共收集M种模态的影像，以I1、I2、…Ik、…IM表示，每一种模态影像数量充足，且表示为N1、N2、…Nk、…NM，对第一种模态图像I1的每一幅图像，由人工标注感兴趣区域作为标注图R1，选取I1和R1构成训练集一；对其余每种I2、…Ik、…IM模态图像，选取一部分作为训练集二，剩余部分由人工标注感兴趣区域作为标注图R2、…Rk、…RM，作为测试集；
所述模型构建模块用于对图像I1和图像Ik构建深度学习分割模型，该深度学习分割模型包括三个输入节点和两个输出节点，输入节点分别为图像I1及其标注图R1、以及图像Ik，输出节点分别为分割的背景和目标区域；
所述模型构建模块包括图像生成及判别模块、2D+3D特征编码模块、2D解码分割模块、分割结果判别模块、特征图判别模块、训练模块，其中：
所述图像生成及判别模块用于构建深度卷积神经网络生成模型即生成器G与判别模型即判别器D1，其中，G包括编码器和解码器两部分，用于由图像I1生成带有图像Ik风格的图像I1→k，而D1用于判别生成器G生成的图像I1→k是否与图像Ik相似；
所述2D+3D特征编码模块用于构建2D+3D卷积神经网络特征编码器模块，包括2D特征编码器和3D特征编码器，其中，2D特征编码器用于对2D图像I1→k和图像Ik进行2D特征提取，得到两种图像2D特征图FM-2D1→k和FM-2Dk，3D特征编码器用于对多层3D图像I1→k和图像Ik进行3D特征提取，得到两种图像3D特征图FM-3D1→k和FM-3Dk，并对FM-3D1→k和FM-3Dk提取每张图像特征图，分别与FM-2D1→k和FM-2Dk合并后，得到融合后的2D特征图FM-2D11→k和FM-2D1k；
所述2D解码分割模块用于构建卷积神经网络2D解码分割模块，对特征图FM-2D11→k和FM-2D1k进行解码并分割，分别得到图像I1→k和图像Ik的分割结果S1→k和Sk，将S1→k与对应的图像I1的标注图R1进行比较，计算分割损失；
所述分割结果判别模块用于构建卷积神经网络判别模块即判别器D2，D2对2D解码分割模块生成的两种分割结果S1→k与Sk进行判别，即进行形状一致性判别，使两种分割结果具有相似的形状结构；
所述特征图判别模块用于构建卷积神经网络判别模块即判别器D3，D3对2D+3D特征编码模块生成的特征图FM-2D11→k和FM-2D1k进行判别，实现图像I1到图像Ik的特征域迁移；
所述训练模块用于将训练集图像I1及其标注图R1、以及图像Ik输入深度学习分割模型，实现模型的训练过程；
所述测试模块用于将独立测试集图像Ik输入模型构建模块的分割网络中，通过2D+3D特征编码模块以及2D解码分割模块，得到图像Ik的分割结果Pk，将其与标注图Rk进行对比，评估测试效果。
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