CN110533668B - 基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法 - Google Patents

基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，能够提升病灶分割结果的准确性。其主要的思路为：获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，获得b0图像和DWI图像并计算出表观扩散系数ADC真值图像；构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、DWI图像以及ADC真值图像输入到卷积神经网络中进行迭代训练，卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络；采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。

Description

基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法
技术领域
本发明涉及医学图像分割技术领域，具体涉及基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法。
背景技术
脑梗塞是一种急性脑血管疾病，其发病可能引起长期残疾甚至死亡。自动化的脑梗塞病灶分割方法对于临床中脑梗塞的干预起到重要的推动作用。现有的方法采用脑部弥散加权磁共振成像(Diffusion Weighted Imaging，DWI)进行自动化的脑梗塞病灶分割。这些方法基于深度学习理论，设计卷积神经网络模型。但是，现有方法通常采用交叉熵、Dice系数等作为训练指标，不能保证基于自动分割结果的后续统计分析的一致性。例如对病灶体积、表观扩散系数(Apparent Diffusion Coefficient，ADC)等指标的分析可能存在偏差。这些统计指标的准确获取对于后续的脑梗塞干预方案设计具有重要的意义。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，能够提升病灶分割结果的准确性。
为达到上述目的，本发明的技术方案为：
获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，预处理后以磁敏感参数b＝0时的脑部弥散加权磁共振图像为b0图像，以磁敏感参数b≠0时的脑部弥散加权磁共振图像为DWI图像，根据b0图像和DWI图像计算出表观扩散系数ADC真值图像。
构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、DWI图像以及ADC真值图像输入到卷积神经网络中进行迭代训练，卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络。
采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。
进一步地，获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，具体为：
针对脑补弥散加权磁共振图像进行去骨和灰度归一化操作。
进一步地，根据b0图像和DWI图像计算出表观扩散系数ADC真值图像，具体为：
其中b0图像和DWI图像均为三维图像，其中每个体素对应一个ADC值。
即体素i的ADC值为：
Figure BDA0002148721340000021
其中，S0i表示b0图像体素i的灰度值，Sbi表示DWI图像的灰度值，b表示DWI图像对应的磁敏感参数b值，i为体素序号。
针对每个体素均计算其ADC值，获得三维的ADC真值图像。
进一步地，卷积神经网络的网络结构采用三维U-Net网络。
进一步地，卷积神经网络中的每一次迭代过程中，针对输入图像进行卷积操作和最终的sigmoid激活，得到分割概率图。
进一步地，体积误差损失函数为：
Figure BDA0002148721340000022
其中，lossvol表示体积误差损失函数，volgt表示病灶标注图像中的病灶体积，Si表示卷积神经网络的分割概率图中体素i的概率值。
ADC值误差损失函数为：
Figure BDA0002148721340000031
其中，lossADC表示ADC值误差损失函数，
Figure BDA0002148721340000032
表示病灶标注图像中病灶内的ADC均值，ADCi表示ADC真值图像中体素i的ADC值。
进一步地，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化具体为：
对四项损失函数进行求和，并使用Adam优化器进行优化，更新卷积神经网络中卷积核的权重和偏置。
有益效果：
本发明提供的基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，能够针对现有的脑梗塞病灶自动分割方法存在的局限性，将病灶的统计特征引入损失函数，从而降低自动分割得到的病灶的统计特征的偏差。此外，该统计信息还能为网络训练提供更丰富的约束信息，提高网络分割结果准确性；同时本发明中，在Dice系数损失函数和交叉熵损失函数的基础上，加入体积误差损失函数和ADC值误差损失函数作为额外约束项，对网络的分割结果和真实标注之间的体积误差以及ADC值误差进行约束，与只使用Dice系数损失函数和交叉熵损失函数相比较，该方法能提高分割结果的Dice系数，并降低体积相对误差和ADC值相对误差。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法流程图；
图2为本发明实施例中最终分割结果的对比图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，其主要的思路为：获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，预处理后以磁敏感参数b＝0时的脑部弥散加权磁共振图像为b0图像，以磁敏感参数b≠0时的脑部弥散加权磁共振图像为DWI图像，根据b0图像和DWI图像计算出表观扩散系数ADC真值图像；构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、DWI图像以及ADC真值图像输入到卷积神经网络中进行迭代训练，卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据卷积神经网络的分割结果和病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络；采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。
具体地，如图1所示，本发明实施例采用如下步骤执行该方法：
步骤一、获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理。预处理包括对图像进行去骨和灰度归一化操作。其中，去骨的部分是借助磁共振处理软件FSL中的BET算法实现的。
灰度归一化根据以下公式实现：
Figure BDA0002148721340000051
其中，Inorm表示归一化之后的图像，I表示原图像，
Figure BDA0002148721340000054
表示原图像中大脑部分的灰度平均值，σbrain表示原图像中大脑部分的灰度值标准差。
步骤二、根据b0图像和DWI图像计算ADC真值图像。具体为：
其中b0图像和DWI图像均为三维图像，其中每个体素对应一个ADC值。
即体素i的ADC值为：
Figure BDA0002148721340000052
其中，S0i表示b0图像体素i的灰度值，Sbi表示DWI图像的灰度值，b表示DWI图像对应的磁敏感参数b值，i为体素序号。
针对每个体素均计算其ADC值，获得三维的ADC真值图像。
步骤三、搭建卷积神经网络并进行训练。
卷积神经网络的构建是通过基于Python语言的PyTorch平台实现的。网络结构基于医学图像分割任务中常用的三维U-Net网络。在每一次迭代过程中，网络接收批量大小为2的输入图像，经过卷积操作和最终的sigmoid激活，得到分割概率图，作为分割结果。接下来，通过预先定义的损失函数计算分割结果与标注之间的各项损失，分别是分割结果与病灶标注图像之间的Dice系数损失和交叉熵损失、分割结果的体积与病灶标注图像的体积之间的误差损失函数、分割结果的ADC值与病灶标注图像的ADC真值之间的误差损失函数。其中后两项损失分别对分割结果施加了体积约束和ADC值约束。
体积误差损失函数为：
Figure BDA0002148721340000053
其中，lossvol表示体积误差损失函数，volgt表示病灶标注图像中的病灶体积，Si表示卷积神经网络的分割概率图中体素i的概率值；
ADC值误差损失函数为：
Figure BDA0002148721340000061
其中，lossADC表示ADC值误差损失函数，
Figure BDA0002148721340000062
表示病灶标注图像中病灶内的ADC均值，ADCi表示ADC真值图像中体素i的ADC值。
然后对以上四项损失进行求和，并使用Adam优化器进行优化，卷积网络中卷积核的权重和偏置将会被更新。在经历了数次迭代过程之后，网络训练结束，将用于下一步的测试。
第四步，对训练好的卷积神经网络进行测试。将训练好的网络用于测试集上，得到分割概率图。该概率图可以通过阈值操作得到二值化的分割掩膜。通过对比自动化的分割掩膜与人工标注的病灶标注图像，可以定量的衡量脑梗塞病灶分割的质量，并将这些结果与未加统计约束损失函数的网络输出结果进行比较，如图2和表1所示。
图2中，第一列展示了未加入统计约束的网络分割结果，第二列展示了加入统计约束的网络分割结果，第三列代表真实标注。可视化结果表明加入体积约束损失和ADC值约束损失对于分割性能的提升有帮助。
表1展示了三种定量的衡量指标，各自定义如下：
Figure BDA0002148721340000063
Figure BDA0002148721340000064
Figure BDA0002148721340000065
其中，Dice用于计算网络的分割掩膜S与病灶标注图像G的重叠率；Errorv代表自动分割的病灶掩膜体积volseg与标注病灶体积volgt之间的相对误差；Errord代表自动分割的病灶中ADC均值
Figure BDA0002148721340000071
与标注病灶中ADC均值
Figure BDA0002148721340000072
之间的相对误差。
表1定量衡量指标
网络模型 Dice Error<sub>v</sub> Error<sub>d</sub>
未加统计约束 0.693902 0.525884 0.099680
加入统计约束 0.719024 0.265241 0.080959
从表1可得，体积约束损失和ADC值约束损失的加入可以提升分割准确性，且减小了自动分割结果与真实标注之间的体积相对误差和ADC值相对误差，利于后续进行统计特征的分析。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于统计约束损失函数的脑梗塞病灶自动分割方法，其特征在于，该方法具体为：
获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，预处理后以磁敏感参数b＝0时的脑部弥散加权磁共振图像为b0图像，以磁敏感参数b≠0时的脑部弥散加权磁共振图像为DWI图像，根据b0图像和DWI图像计算出表观扩散系数ADC真值图像；
构建卷积神经网络，取手工标注的病灶标注图像、所述DWI图像以及ADC真值图像输入到所述卷积神经网络中进行迭代训练，所述卷积神经网络中预先定义四项损失函数，包括Dice系数损失函数、交叉熵损失函数、体积误差损失函数以及ADC值误差损失函数；在每一次迭代过程中，根据所述卷积神经网络的分割结果和所述病灶标注图像对四项损失函数进行优化；迭代训练结束后获得训练好的卷积神经网络；
采用训练好的卷积神经网络对脑部弥散加权磁共振图像进行脑梗塞病灶的自动分割。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取脑部弥散加权磁共振图像进行预处理，具体为：
针对所述脑补弥散加权磁共振图像进行去骨和灰度归一化操作。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据b0图像和DWI图像计算出表观扩散系数ADC真值图像，具体为：
其中b0图像和DWI图像均为三维图像，其中每个体素对应一个ADC值；
即体素i的ADC值为：
Figure FDA0002148721330000011
其中，S0i表示b0图像体素i的灰度值，Sbi表示DWI图像的灰度值，b表示DWI图像对应的磁敏感参数b值，i为体素序号；
针对每个体素均计算其ADC值，获得三维的ADC真值图像。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络的网络结构采用三维U-Net网络。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所述卷积神经网络中的每一次迭代过程中，针对输入图像进行卷积操作和最终的sigmoid激活，得到分割概率图。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述体积误差损失函数为：
Figure FDA0002148721330000021
其中，lossvol表示体积误差损失函数，volgt表示所述病灶标注图像中的病灶体积，Si表示所述卷积神经网络的分割概率图中体素i的概率值；
所述ADC值误差损失函数为：
Figure FDA0002148721330000022
其中，lossADC表示ADC值误差损失函数，
Figure FDA0002148721330000023
表示所述病灶标注图像中病灶内的ADC均值，ADCi表示所述ADC真值图像中体素i的ADC值。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述卷积神经网络的分割结果和所述病灶标注图像对四项损失函数进行优化具体为：
对四项损失函数进行求和，并使用Adam优化器进行优化，更新所述卷积神经网络中卷积核的权重和偏置。
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GR01 Patent grant
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20191203

Assignee: Pusheng (Beijing) Information Technology Co.,Ltd.

Assignor: BEIJING INSTITUTE OF TECHNOLOGY

Contract record no.: X2023110000100

Denomination of invention: Automatic segmentation method for cerebral infarction lesions based on statistical constraint loss function

Granted publication date: 20210921

License type: Common License

Record date: 20230904

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract