CN111724343A - 一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，用于甲状腺结节的数据集扩充和模型适应能力的扩充，进而通过深度学习技术实现对甲状腺结节的良恶性的准确判断，相对于传统数据增强方法，生成对抗网络在图像生成的效果上有着潜在优势，一定程度上可以解决分类网络中由于数据集较少带来的过拟合问题。
Description
技术领域
本发明属于图像处理与医学的交叉领域，涉及渐进式对抗生成网络和甲状腺结节良恶性的判断，特别涉及一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法。
背景技术
如今，甲状腺疾病已经成为仅次于糖尿病内分泌系统的第二大疾病，并且在逐年增长。甲状腺相关疾病已经严重威胁患者的健康，患病率呈逐年增高的趋势。同时，在现代医学中，随着医学成像技术的不断发展与进步，医学影像已经成为了医生在临床诊断与临床治疗过程中不可忽视的参考依据，而基于超声波技术的彩色多普勒超声技术以其无辐射、简单方便、经济等优势在医学成像技术中应用最广，在甲状腺疾病的诊断中也广泛使用。除此以外，目前常用的甲状腺结节的检查方法还有核素扫描、超声造影、超声引导下细针穿刺活细胞检查等。超声引导下穿刺活检仍是目前诊断甲状腺疾病的“金标准”，但其价格相对较高且有创伤。
而甲状腺超声检查是费用廉价、检测方便、无创伤的、病人容易接受的检查方法，其能够根据结节的形成、边界、钙化点、结节内血流信号及周边淋巴结等情况鉴别结节的良恶性，为术前病情评估及手术方式提供重要参考价值。甲状腺结节的常规声像图表现具有多样性，部分恶性结节的常规超声表现并不典型，且部分良性结节的常规超声表现具有恶性声像图征象，这些情况均会带来一定程度的误诊。在临床的超声检查中如果能够有效地提高甲状腺结节良恶性判断的准确率，那么患者将可以减少多余的检查甚至不进行过度的手术治疗，这将有效地减轻病患的经济压力。
近几年，卷积神经网络的引入使得深度学习领域广受关注，同时，深度学习取得的突破性进展为辅助医生进行医学影像分析提供了良好的机会。深度学习可以自动学习并提取图像的特征，根据学习到的特征，逐渐生成自己的判断准则来对给定的医疗影像图片进行分类。然而，深度学习样本数据集有一个重要的前提：需要有大规模的数据集来支持深度学习的模型训练，才能防止过拟合，提高准确性和鲁棒性。此外，人工标注医学影像数据不仅需要消耗一定的时间成本，而且对医学影像的标注带有一定的主观性，人为的标注过程可能由于审查疲劳等因素而存在标注缺漏，从而导致漏诊。因此，以少量优质的影像数据集为基础，实现医疗影像数据集的数据增强就显得格外重要。常规的数据增强方式包括空间几何变换类、噪声类、模糊类等方法，这些方法对模型的优化只能取得部分效果。
生成对抗网络模型(GenerativeAdversarial Nets)由Goodfellow等人于2014年首次提出，是一种生成式模型，基于无标记的数据自主学习，生成逼真的数据。而生成式对抗网络结构与算法的不断完善，在图像合成方向上表现出巨大的优势。生成对抗网络可通过生成新图像、加入噪声、引入子过程等方式扩展数据集并进一步优化模型，从而提高模型在各种环境下的适应能力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，用于甲状腺结节的数据集扩充和模型适应能力的扩充，进而通过深度学习技术实现对甲状腺结节的良恶性的准确判断，相对于传统数据增强方法，生成对抗网络在图像生成的效果上有着潜在优势，一定程度上可以解决分类网络中由于数据集较少带来的过拟合问题。
本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：
一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述方法的步骤为：
1)学习训练低分辨率图像，生成低分辨率图像；
2)采用平滑过渡的技巧进行转换；
3)增加网络层数，在较高的分辨率下学习训练，生成图像；
4)重复步骤2)、3)多次，直至形成清晰图像；
5)通过实验评估和验证数据集增强网络的效果。
而且，所述步骤1)对低分辨率图像进行训练的具体步骤为：
a、选择4*4像素的低分辨率生成器和判别器；
b、输入对应于512维超平面随机点的潜在向量，在[-1，1]中表示训练和生成的图像；
c、采用LReLU激活函数。
而且，所述步骤2)中转换的具体操作为：当生成器与判别器从低分辨率转成高分辨率的过程中，将高分辨率层的操作看做一种加入权重值的残缺块，权重值α在0到1之间线性变化，可以理解为生成器的输入为两张真实图片分辨率之间进行插值处理；α＝0时，也就是高分辨率层并未加入到网络中，而当α＝1时，也就是网络已经成功加入高分辨率层并成为一般的网络结构模型，而图片的分辨率的加倍与减半由最近邻卷积与平局池化层实现。
而且，所述步骤3)的具体操作为：充分利用上个分辨率训练的结果，导入上个分辨率训练的参数，生成器和鉴别器均增加一层，采用LReLU激活函数，稳定训练当前分辨率。
而且，所述步骤4)中重复步骤2)、3)的次数为5～7次。
而且，所述步骤5)中验证的具体操作为：采用GoogLeNet网络模型，随机初始化网络参数，对甲状腺结节的良恶性进行分类；对比训练集经过随机旋转、随机剪裁、加噪的数据增强方式处理后选择合适的图像加入原数据集与数据集经过渐进生成对抗网络数据增强的分类效果，通过灵敏度、特异性及准确率来评估网络性能，灵敏度、特异性及准确率的计算公式为：
其中：TN代表良性，表示的是分类模型准确的将良性肿瘤图片划分为良性的数量；
TP代表了恶性，表示的是分类模型准确的将恶性肿瘤图片划分为恶性的图片数量；
FP代表假恶性，指的是分类模型错误的把良性肿瘤划分为恶性肿瘤的图片数量；
FN代表假阴性，代表分类模型将恶性肿瘤错误的划分到良性肿瘤类别中的数量。
本发明的优点和有益效果为：
1、本发明一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，在基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据增强网络中，采用渐进式训练过程，使用非常低分辨率的图像开始训练生成器和识别器，并且每次都增加一个更高分辨率的网络层，通过实验效果可以看出，经过渐进式生成对抗网络增强的数据集在分类准确率上比经过随机裁剪旋转、噪音增强的数据集提高了约4％。
2、本发明一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，用于甲状腺结节的数据集扩充和模型适应能力的扩充，进而通过深度学习技术实现对甲状腺结节的良恶性的准确判断，相对于传统数据增强方法，生成对抗网络在图像生成的效果上有着潜在优势，一定程度上可以解决分类网络中由于数据集较少带来的过拟合问题。
附图说明
图1为本发明的网络架构图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述方法的步骤为：
S0101：训练开始于有着一个4*4像素的低分辨率的生成器和判别器，生成器与鉴别器对称，输入的潜在向量对应于512维超平面的随机点，在[-1，1]中表示训练和生成的图像，经过4*4的卷积和3*3的卷积操作，采用LReLU激活函数。
S0201：本发明中，网络是变化的，首先在低分辨率下训练好之后过渡到高分辨率。当生成器与判别器从低分辨率转成高分辨率的过程中，将高分辨率层的操作看做一种加入权重值的残缺块，权重值α在0到1之间线性变化，可以理解为生成器的输入为两张真实图片分辨率之间进行插值处理，例如将4*4像素输入处理为8*8像素输入时，其真实输入如下：
X＝X4pixel*(1-α)+X8pixel*α
α＝0时，也就是高分辨率层并未加入到网络中，而当α＝1时，也就是网络已经成功加入高分辨率层并成为一般的网络结构模型。而图片的分辨率的加倍与减半由最近邻卷积与平局池化层实现。此步骤对于稳定学习过程，将低分辨率学习到的特征传给高分辨率具有重要的作用。
S0301：通过分辨率的提高和时间的推移，学习越来越多的细节，具体步骤如下：通过之前低分辨率学到的特征，加入高分辨率层，采用两次3×3的卷积操作，激活函数选用LReLU，进行高分率的训练过程。
S0401：重复步骤S0201、步骤S0301多次，网络的层数不断增加，本发明采用6层网络，所以重复5次，可根据输出要求进行调整，最后一层需要增加1*1卷积操作。
S0501：通过分类网络验证本发明提出的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强网络的效果，具体步骤如下：采用GoogLeNet网络模型，随机初始化网络参数，对甲状腺结节的良恶性进行分类。对比训练集由经过随机旋转、随机剪裁、加噪的数据增强方式处理后选择合适的图像加入原数据集与数据集经过渐进生成对抗网络数据增强的分类效果，通过灵敏度，特异性和准确率来评估网络性能，灵敏度，特异性和准确率的计算公式为：
TN代表良性，表示的是分类模型准确的将良性肿瘤图片划分为良性的数量；TP代表恶性，表示的是分类模型准确的将恶性肿瘤图片划分为恶性的图片数量；FP代表假恶性，指的是分类模型错误的把良性肿瘤划分为恶性肿瘤的图片数量；FN代表假阴性，代表分类模型将恶性肿瘤错误的划分到良性肿瘤类别中的数量。
为了验证数据样本经过渐进式生成对抗网络增强后，分类网络能提高分类的准确率，进行了三次实验。第一次实验采用GoogLeNet网络模型，随机初始化网络参数，在原始数据集上进行实验；第二次实验只是将数据集改成普通增强的甲状腺数据集；第三次实验同样采用GoogLeNet网络模型在数据集ImageNet上进行预训练，然后利用经过扩充后的甲状腺超声图像进行微调网络，最后利用测试集测试分类结果的准确率。
分类测试的结果显示，经过数据增强的甲状腺数据集，用GoogLeNet分类模型进行分类的准确率94.375％，未经过数据增强的甲状腺数据集，分类的准确率只有93.125％。但是，经过随机旋转等方式进行的数据增强方式的准确率只有90.625％，从实验二的灵敏度与特异性数据可以看出，两者的数据差距较大，其原因可能是因为在随机裁剪的过程中，有结节的图像信息被删除，网络无法学习到有用的信息，从而使得准确率下降。从三个实验的最终结果来看，经过数据增强的分类准确率明显增加，主要是GoogLeNet网络参数大，数据量不足容易导致网络过拟合。
表1 生成器模型结构表
表2 实验评价指标表
表3 实验分类验证结果表
在表3中，实验证明，经过生成对抗网络数据增强的甲状腺图像可以有效地提高分类网络的准确率，可以避免数据不足而出现过拟合的现象。
本发明在甲状腺超声影像数据较少的情况下，选择使用渐进式对抗生成网络，实现甲状腺数据集的扩展以及模型适应能力的提高。该网络从低分辨的特征开始，网络的层数不断调整，低分辨率层训练稳定后，通过平滑技巧传递给高分辨率网络。本发明经过分类网络验证得到，基于渐进式对抗式学习的超声影像数据集增强的图像效果相对于其他的生成对抗网络方法的图像效果更好；经过渐进式生成对抗网络增强的数据集在分类准确率上比经过随机裁剪旋转、噪音增强的数据集提高了约4％。
尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的，因此，本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。
Claims (6)
1.一种基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述方法的步骤为：
1)学习训练低分辨率图像，生成低分辨率图像；
2)采用平滑过渡的技巧进行转换；
3)增加网络层数，在较高的分辨率下学习训练，生成图像；
4)重复步骤2)、3)多次，直至形成清晰图像；
5)通过实验评估和验证数据集增强网络的效果。
2.根据权利要求1所述的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述步骤1)对低分辨率图像进行训练的具体步骤为：
a、选择4*4像素的低分辨率生成器和判别器；
b、输入对应于512维超平面随机点的潜在向量，在[-1，1]中表示训练和生成的图像；
c、采用LReLU激活函数。
3.根据权利要求1所述的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述步骤2)中转换的具体操作为：当生成器与判别器从低分辨率转成高分辨率的过程中，将高分辨率层的操作看做一种加入权重值的残缺块，权重值α在0到1之间线性变化，可以理解为生成器的输入为两张真实图片分辨率之间进行插值处理；α＝0时，也就是高分辨率层并未加入到网络中，而当α＝1时，也就是网络已经成功加入高分辨率层并成为一般的网络结构模型，而图片的分辨率的加倍与减半由最近邻卷积与平局池化层实现。
4.根据权利要求1所述的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述步骤3)的具体操作为：充分利用上个分辨率训练的结果，导入上个分辨率训练的参数，生成器和鉴别器均增加一层，采用LReLU激活函数，稳定训练当前分辨率。
5.根据权利要求1所述的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述步骤4)中重复步骤2)、3)的次数为5～7次。
6.根据权利要求1所述的基于对抗式学习的甲状腺结节超声影像数据集增强方法，其特征在于：所述步骤5)中验证的具体操作为：采用GoogLeNet网络模型，随机初始化网络参数，对甲状腺结节的良恶性进行分类；对比训练集经过随机旋转、随机剪裁、加噪的数据增强方式处理后选择合适的图像加入原数据集与数据集经过渐进生成对抗网络数据增强的分类效果，通过灵敏度、特异性及准确率来评估网络性能，灵敏度、特异性及准确率的计算公式为：
其中：TN代表良性，表示的是分类模型准确的将良性肿瘤图片划分为良性的数量；TP代表恶性，表示的是分类模型准确的将恶性肿瘤图片划分为恶性的图片数量；FP代表假恶性，指的是分类模型错误的把良性肿瘤划分为恶性肿瘤的图片数量；FN代表假阴性，代表分类模型将恶性肿瘤错误的划分到良性肿瘤类别中的数量。
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