CN111968113B - 一种基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于最优传输映射的脑影像二维平面图像映射方法，包括获取待映射的脑影像数据；将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。本发明实现了成熟的二维卷积神经网络模型在三维/四维脑影像数据上的运用，克服了三维/四维脑影像数据缺乏性能优良的深度学习模型的瓶颈，可利用二维卷积神经网络模型进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。
Description
技术领域
本发明涉及脑影像深度学习技术，具体涉及一种基于最优传输映射的脑影像二维平面图像映射方法。
背景技术
脑影像的模式识别是脑科学与信息科学交叉学科领域的重点研究方向之一。发育、老化、长期训练和脑疾病等都伴随有大脑结构或功能的变化。磁共振成像作为一种非侵入式的脑成像手段，可以对脑结构或功能进行测量，构建脑影像的模式分类模型，将为构建个体的脑影像指纹提供方法学支撑。
深度学习是近年兴起的模式识别方法，成功应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。卷积神经网络是目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一，在图像处理领域有出色表现。它是一种前馈神经网络，通常由多个卷积层组成，并通过反向传播算法进行网络权值更新。深度学习在脑影像模式识别领域得到了持续的关注，但是有限的脑影像样本和深度学习所要求的大规模训练样本之间存在巨大的鸿沟，限制了深度学习在脑影像模式识别领域的应用。由于脑影像采集成本高昂，有限时间内无法采集到如计算机视觉与图像识别领域的样本规模，所以亟待从方法学角度为这一鸿沟搭建桥梁。迁移学习很有可能是最优方案之一。一种常用的迁移学习方案是在大型数据集(如2D自然图像数据集ImageNet)上预训练模型，然后在新的数据集上微调模型。但是，脑影像通常是3维或4维体积图像，而当前3维或4维深度学习模型还不成熟。因此，亟需发展一种深度/迁移学习方法框架，将成熟的二维深度卷积神经网络模型应用于3维或4维脑影像的模式识别，从而提高脑影像模式识别的性能。
最优传输映射是一种网格曲面保面元映射方法，能够将任意3维曲面映射到平面上，并保持每个网格的面元基本不变。最优传输映射从本质上来讲是一种保拓扑关系，保面积的曲面映射方法。其实现可以分为两个部分，首先依据黎曼映射定理，存在唯一的保角映射，将3维曲面映射到2维平面，并且保持角度不变，但会带来较大的面积畸变；然后根据最优传输理论将得到的保角网格映射到保面积网格，从而得到从3维曲面到2维平面的保面元映射。
发明内容
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种基于最优传输映射的脑影像二维平面图像映射方法，本发明实现了成熟的二维卷积神经网络模型在三维/四维脑影像数据上的运用，克服了三维/四维脑影像数据缺乏性能优良的深度学习模型的瓶颈，可利用二维卷积神经网络模型进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法，包括：
1)获取待映射的脑影像数据；
2)将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；
3)将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；
4)将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；
5)对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。
可选地，步骤1)中的待映射的脑影像数据为脑结构磁共振成像数据或脑功能磁共振成像数据。
可选地，步骤2)中将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面具体是采用FreeSurfer软件将待映射的脑影像数据重建脑皮层三维网格表面。
可选地，步骤2)中获取三维网格顶点的形态学测量值具体是指获取三维网格顶点的坐标。
可选地，步骤3)包括：
3.1)将两个半脑的皮层三维网格表面上的内墙移除得到半脑曲面的开放边界，所述内墙是指半脑内侧非皮质区域；
3.2)在开放边界上选择四个点作为正方形的四个角，采用最优传输映射将两个半脑皮层三维网格表面分别映射为正方形的二维网格平面；
3.3)对两个半脑的二维网格平面进行等距网格化，得到属于每个网格单元的顶点索引。
可选地，步骤4)包括：
4.1)计算属于各网格单元的所有顶点的度量值的均值，作为该网格单元的属性值；
4.2)对于没有顶点的网格单元，采用其近邻网格单元的属性值进行插值；
4.3)将所有网格单元属性值构成的二维矩阵生成指定格式的二维图像，从而得到脑影像的二维平面图像。
可选地，步骤5)对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习具体是指基于ImageNet预训练的二维卷积神经网络对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。
此外，本发明还提供一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的步骤。
此外，本发明还提供一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
和现有技术相比，本发明具有下述优点：
1、本发明对采集的大脑结构成像使用FreeSurfer进行处理，可以得到重建的脑皮层三维网格表面，采用最优传输映射将三维表面脑影像测量映射为二维平面图像，本发明实现了成熟的二维卷积神经网络模型在三维/四维脑影像数据上的运用，克服了三维/四维脑影像数据缺乏性能优良的深度学习模型的瓶颈。
2、本发明对采集的大脑结构成像使用FreeSurfer进行处理，可以得到重建的脑皮层三维网格表面，采用最优传输映射将三维表面脑影像测量映射为二维平面图像，从而5)对生成的二维平面图像进行二维卷积神经网络的深度/迁移学习，本发明可利用预训练的二维卷积神经网络模型进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。
附图说明
图1是本发明实施例方法的基本流程图。
图2是本发明实施例中人脑结构磁共振成像的原始数据图像。
图3是本发明实施例中个体脑皮层三维网格曲面。
图4是本发明实施例中基于最优传输映射的半脑皮层二维网格平面。
图5是本发明实施例中左右半脑的皮层厚度二维平面图像。
具体实施方式
如图1所示，本实施例基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法包括：
1)获取待映射的脑影像数据；
2)将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；
3)将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；
4)将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；
5)对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。
本实施例中，步骤1)中的待映射的脑影像数据为脑结构磁共振成像数据，如图2所示。此外，步骤1)中的待映射的脑影像数据也可以为脑功能磁共振成像数据。
本实施例中，步骤2)中将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面具体是采用FreeSurfer软件将待映射的脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，得到结果如图3所示。
本实施例中，步骤2)中获取三维网格顶点的形态学测量值具体是指获取三维网格顶点的坐标。此外，也可以根据需要采用其他类型的形态学测量值。
本实施例中，步骤3)包括：
3.1)将两个半脑的皮层三维网格表面上的内墙移除得到半脑曲面的开放边界，该内墙是指半脑内侧非皮质区域；
3.2)在开放边界上选择四个点作为正方形的四个角，采用最优传输映射将两个半脑皮层三维网格表面分别映射为正方形的二维网格平面，如图4所示；
3.3)对两个半脑的二维网格平面进行等距网格化，得到属于每个网格单元的顶点索引。
本实施例中，步骤4)包括：
4.1)计算属于各网格单元的所有顶点的度量值的均值，作为该网格单元的属性值；
4.2)对于没有顶点的网格单元，采用其近邻网格单元的属性值进行插值；
4.3)将所有网格单元属性值构成的二维矩阵生成指定格式(例如常见的jpg、png格式等)的二维图像，从而得到脑影像的二维平面图像，如图5所示。
本实施例中，步骤5)对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习具体是指基于ImageNet预训练的二维卷积神经网络对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习，利用基于ImageNet预训练的二维卷积神经网络进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。
为了验证本实施例基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的有效性，本实施例中采用了如下方法来验证：
I、本实施例针对人脑结构磁共振成像进行分析，首先采用FreeSurfer软件进行处理，得到个体的脑皮层三维网格表面(如图3)，采用配准函数将个体脑皮层三维网格表面映射到fsaverage6标准模板上，该标准皮层模板每个半脑大约4万个顶点，对应的顶点级皮层厚度等形态学测量值对应约为4万个。
II、采用步骤3.1)～3.3)将fsaverage6标准模板映射为二维网格平面(如图4)，然后将该二维平面等距网格化为224*224个单元，构建每个单元的顶点索引。
III、采用步骤4.1)～4.3)将每个被试的顶点级皮层厚度等形态学测量值通过上一步骤建立的索引计算网格单元属性值，并生成二维图像(如图5)。
IV、为了验证方法的性能，利用ImageNet预训练的ResNet152网络进行二分类实验。本实施例针对性别二态性分类共16000人(男性8000人，女性8000人)的同一批被试，计算得到皮层厚度属性的二维平面图像，将ResNet152的全连接层和分类层根据本实施例修改为二分类，并将前面的所有卷积层参数冻结，从而进行迁移学习实验，分类准确率作为评价指标。分类准确率是指基于训练后的分类器，对测试样本类别分类的准确率。本实施例中，对16000个样本进行10折交叉验证，左右半脑皮层厚度的平均分类准确率分别为89.74％和89.94％。
综上所述，目前对于脑影像深度学习的研究才刚刚起步，本实施例基于最优传输映射将脑影像形态学测量映射为二维平面图像，然后利用ImageNet预训练深度神经网络模型进行迁移学习。通过大脑结构性别二态性分类测试，模式分类的判断结果良好，同时该方法扩展性好，可以将其他任何脑结构或功能度量映射为二维图像，并进行深度/迁移学习，为脑影像模式识别提供了一个新的技术路线。
此外，本实施例还提供一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行前述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的步骤。
此外，本实施例还提供一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行前述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行前述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法，其特征在于，包括：
1）获取待映射的脑影像数据；
2）将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；
3）将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；
4）将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；
5）对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习；
步骤1）中的待映射的脑影像数据为脑结构磁共振成像数据或脑功能磁共振成像数据，步骤2）中将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面具体是采用FreeSurfer软件将待映射的脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，步骤2）中获取三维网格顶点的形态学测量值具体是指获取三维网格顶点的坐标；步骤3）包括：
3.1）将两个半脑的皮层三维网格表面上的内墙移除得到半脑曲面的开放边界，所述内墙是指半脑内侧非皮质区域；
3.2）在开放边界上选择四个点作为正方形的四个角，采用最优传输映射将两个半脑皮层三维网格表面分别映射为正方形的二维网格平面；
3.3）对两个半脑的二维网格平面进行等距网格化，得到属于每个网格单元的顶点索引；
步骤4）包括：
4.1）计算属于各网格单元的所有顶点的度量值的均值，作为该网格单元的属性值；
4.2）对于没有顶点的网格单元，采用其近邻网格单元的属性值进行插值；
4.3）将所有网格单元属性值构成的二维矩阵生成指定格式的二维图像，从而得到脑影像的二维平面图像；
步骤5）对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习具体是指基于ImageNet预训练的二维卷积神经网络对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。
2.一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的步骤。
3.一种脑影像二维平面图像映射系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行权利要求1所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行权利要求1所述基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法的计算机程序。
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