CN112348830B - 基于改进3D U-Net的多器官分割方法 - Google Patents
基于改进3D U-Net的多器官分割方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种基于改进3D U‑Net的多器官分割方法，包括以下步骤：(a)预处理待分割图像数据集；(b)基于待分割图像特征，构建基于3D U‑Net的多器官分割网络，并利用空间金字塔池化提取下采样层特征图的多尺度信息并与上采样层提取的特征信息通过快捷连接进行融合；(c)将预处理后的数据集划分为训练集，验证集，并利用改进后的3D U‑Net网络进行训练；(d)利用训练后的网络对测试集进行分割处理，并对分割后的图像进行后处理操作，得到最终的分割结果。本发明通过改进3D U‑Net网络的结构和损失函数，有效得解决了由于多器官尺度不均衡而引起的小器官分割精度较低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于改进3D U-Net的多器官分割方法。
背景技术
近年来，人体器官发生癌变的概率居高不下，当前，治疗癌变器官的主要手段是通过放疗实现的。而放疗需要精确地分割图像中的危及器官(Organs in risk，OARs)，以区分正常器官和病灶，防止放疗手段对正常器官造成损伤。
以往，医学图像中的多器官的分割都是通过专业训练的放射科医师来完成的，但是，专业且富有经验的放射科医师的培养需要耗费大量时间和精力，而且依赖于人工分割的方法也会耗费大量的时间，错过最佳的治疗时期。
因此，设计一种端到端并且自动实现多器官自动分割的方法成为亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于改进3D U-Net的多器官分割方法。
为解决上述问题，本发明提供一种基于改进3D U-Net的多器官分割方法，包括：
(a)预处理待分割图像数据集，以得到预处理后的数据集；
(b)基于待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3DU-Net的多器官分割网络包括：下采样层和上采样层；并利用空间金字塔池化提取下采样层的特征图的多尺度特征的信息并与上采样层提取的特征信息进行融合，得到改进后的3DU-Net网络；
(c)将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并利用所述训练集和验证集对改进后的3D U-Net网络进行训练，得到训练后的网络；
(d)利用训练后的网络对测试集进行分割处理，并对分割后的图像进行后处理操作，得到多器官图像的分割结果。
进一步的，在上述方法中，步骤(a)包括：
(a1)归一化处理图像数据集，得到归一化后的数据集；
(a2)裁剪掉归一化后的数据集中每个标签数据中的没有像素点的边框，以得到预处理后的数据集。
进一步的，在上述方法中，步骤(b)包括：
(b1)根据待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3DU-Net的多器官分割网络包括：4个下采样层构成的编码器和4个上采样层构成的解码器；
(b2)利用空间金字塔池化层完成图像信息的多尺度特征提取，并利用最大池化运算，构建所述基于3D U-Net的多器官分割网络的下采样层；
(b3)利用空间金字塔池化层对快捷连接的特征图进行运算，提取多尺度特征的信息并融合上采样层提取的特征信息；
(b4)定义改进型3D U-Net分割模型的损失函数为hybrid loss，hybrid loss的公式如下：
其中，
pn(c)表示体素n预测结果为c类的概率，gn(c)表示体素n为c类的参考标准(groundtruth)。
进一步的，在上述方法中，步骤(c)包括：
(c1)将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
(c2)用随机梯度下降算法和学习率衰减优化梯度下降过程，利用所述训练集和验证集训练改进后的3D U-Net网络，将改进后的3D U-Net网络作为模型；
(c3)按照模型在验证集上的性能，保存模型的权重，若当前迭代次数的模型在验证集上的表现更好，则用当前模型的权重代替已保存的模型权重，否则，继续训练并验证模型权重，以得到训练后的网络。
进一步的，在上述方法中，步骤(d)包括：
(d1)利用测试集和前向传播算法验证训练后的网络的分割后的结果以及训练后的网络的性能；
(d2)利用最大连通域算法去除分割后的结果中的孤立的噪点。
与现有技术相比，本发明通过改进3D U-Net的模型结构提升了多尺度器官的分割精度，通过改进损失函数，解决了分割数据集样本不均衡的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例的基于改进3D U-Net的多器官分割方法的流程图；
图2为本发明一实施例的一种多器官分割方法的3D U-Net模型结构图；
图3为本发明一实施例的一种多器官分割方法的空间金字塔池化模型图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供一种基于改进3D U-Net的多器官分割方法，包括：
(a)预处理待分割图像数据集，以得到预处理后的数据集；
(b)基于待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3DU-Net的多器官分割网络包括：下采样层和上采样层；并利用空间金字塔池化提取下采样层的特征图的多尺度特征的信息并与上采样层提取的特征信息进行融合，得到改进后的3DU-Net网络；
(c)将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并利用所述训练集和验证集对改进后的3D U-Net网络进行训练，得到训练后的网络；
(d)利用训练后的网络对测试集进行分割处理，并对分割后的图像进行后处理操作，得到多器官图像的分割结果。
在此，本发明通过改进3D U-Net网络的结构和损失函数，有效得解决了由于多器官尺度不均衡而引起的小器官分割精度较低的问题。本发明结合深度学习技术，实现了对多器官的自动分割，有效地解决了人工分割的缺点，提高了多器官的分割速度和精度。
本发明的基于改进3D U-Net的多器官分割方法一实施例中，步骤(a)包括：
(a1)归一化处理图像数据集，得到归一化后的数据集；
(a2)裁剪掉归一化后的数据集中每个标签数据中(即mask图像)的没有像素点的边框，以得到预处理后的数据集。
本发明的基于改进3D U-Net的多器官分割方法一实施例中，步骤(b)包括：
(b1)根据待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3DU-Net的多器官分割网络包括：4个下采样层构成的编码器和4个上采样层构成的解码器；
(b2)利用空间金字塔池化层完成图像信息的多尺度特征提取，并利用最大池化运算，构建所述基于3D U-Net的多器官分割网络的下采样层；
(b3)利用空间金字塔池化层对快捷连接(shortcut connection)的特征图进行运算，提取多尺度特征的信息并融合上采样层提取的特征信息；
(b4)结合Focal loss和Dice loss，定义改进型3D U-Net分割模型的损失函数为hybrid loss，hybrid loss的公式如下：
其中，
pn(c)表示体素n预测结果为c类的概率，gn(c)表示体素n为c类的参考标准(groundtruth)。
本发明的基于改进3D U-Net的多器官分割方法一实施例中，步骤(c)包括：
(c1)将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
(c2)用随机梯度下降(SGD)算法和学习率衰减优化梯度下降过程，利用所述训练集和验证集训练改进后的3D U-Net网络，将改进后的3D U-Net网络作为训练模型；
(c3)按照模型在验证集上的性能，保存模型的权重，若当前迭代次数的模型在验证集上的表现更好，则用当前模型的权重代替已保存的模型权重，否则，继续训练并验证模型权重，以得到训练后的网络。
本发明的基于改进3D U-Net的多器官分割方法一实施例中，步骤(d)包括：
(d1)利用测试集和前向传播算法验证训练后的网络的分割后的结果以及训练后的网络的性能；
(d2)利用最大连通域算法去除分割后的结果中的孤立的噪点。
优选的，步骤(b2)包括
(b21)分别用4*4*4,2*2*2,1*1*1的池化核心对下采样层卷积运算后得到的特征进行最大池化运算，构建空间金字塔池化层；
(b22)对金字塔池化层提取的多尺度特征通过上采样运算调整特征图的尺寸并进行融合；
(b23)对上采样运算得到的特征图，利用最大池化运算，实现下采样运算。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明可以显著地提升了多器官分割的精度和速度，尤其是提高了针对小器官的分割精度，能够为病灶的放疗提供帮助。
下面参照附图，对本发明的具体实施方案做出更为详细的说明：
如图1所示，本发明通过构建端对端的神经网络模型，能够完成多器官的自动分割。首先，对数据集图像进行预处理；完成3D U-Net模型基本结构的搭建，并利用空间金字塔池化改进3D U-Net模型；并将预处理后的数据分为训练集，验证集和测试集训练改进的3D U-Net模型；最后，评估经过多个迭代训练后的改进3D U-Net模型的性能，并完成分割后图像的后处理。
如图2所示，首先构建基本的3D U-Net的模型；整个模型的结构是一个编码器-解码器的结构；编码器由4个下采样层组成，每个特征提取层包含两个3*3*3的卷积层，每个卷积层都包含一个线性修正单元组成(Relu)的激活函数和批量归一化(BatchNormalization，BN)运算；下采样层由能够实现多尺度特征提取的空间金字塔池化层和能实现下采样运算的最大池化层(max pooling)组成；模型的解码器模块是由4个上采样层构成，每个上采样层包含两个3*3*3卷积运算层和Relu激活函数构成，并且通过的反卷积运算实现上采样运算；最后再通过空间金字塔池化运算的特征图通过快捷连接(shortcutconnection)，将编码器与解码器连接起来，以实现图像多尺度信息的特征融合。
如图3所示：首先，对输入特征分别进行4*4*4，2*2*2和1*1*1的池化运算，得到金字塔模式的池化特征层；最后，对经过池化运算后的特征层进行上采样运算，以便得到大小一致的特征图并进行特征融合。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。
Claims (4)
1.一种基于改进3D U-Net的多器官分割方法，其特征在于，包括：
(a)预处理待分割图像数据集，以得到预处理后的数据集；
(b)基于待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3D U-Net的多器官分割网络包括：下采样层和上采样层；并
利用空间金字塔池化提取下采样层的特征图的多尺度特征的信息并与上采样层提取的特征信息进行融合，得到改进后的3D U-Net网络；
(c)将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，并利用所述训练集和验证集对改进后的3D U-Net网络进行训练，得到训练后的网络；
(d)利用训练后的网络对测试集进行分割处理，并对分割后的图像进行后处理操作，得到多器官图像的分割结果；
步骤(b)包括：
(b1)根据待分割的图像特征，构建基于3D U-Net的多器官分割网络，所述基于3D U-Net的多器官分割网络包括：4个下采样层构成的编码器和4个上采样层构成的解码器；
(b2)利用空间金字塔池化层完成图像信息的多尺度特征提取，并利用最大池化运算，构建所述基于3D U-Net的多器官分割网络的下采样层；
(b3)利用空间金字塔池化层对快捷连接的特征图进行运算，提取多尺度特征的信息并融合上采样层提取的特征信息；
(b4)定义改进型3D U-Net分割模型的损失函数为hybrid loss，hybrid loss的公式如下：
其中，
pn(c)表示体素n预测结果为c类的概率，gn(c)表示体素n为c类的参考标准。
2.如权利要求1所述的基于改进3D U-Net的多器官分割方法，其特征在于，步骤(a)包括：
(a1)归一化处理图像数据集，得到归一化后的数据集；
(a2)裁剪掉归一化后的数据集中每个标签数据中的没有像素点的边框，以得到预处理后的数据集。
3.如权利要求1所述的基于改进3D U-Net的多器官分割方法，其特征在于，步骤(c)包括：
(c1)将数据集划分为训练集、验证集和测试集；
(c2)用随机梯度下降算法和学习率衰减优化梯度下降过程，利用所述训练集和验证集训练改进后的3D U-Net网络，将改进后的3D U-Net网络作为训练模型；
(c3)按照模型在验证集上的性能，保存模型的权重，若当前迭代次数的模型在验证集上的表现更好，则用当前模型的权重代替已保存的模型权重，否则，继续训练并验证模型权重，以得到训练后的网络。
4.如权利要求1所述的基于改进3D U-Net的多器官分割方法，其特征在于，步骤(d)包括：
(d1)利用测试集和前向传播算法验证训练后的网络的分割后的结果以及训练后的网络的性能；
(d2)利用最大连通域算法去除分割后的结果中的孤立的噪点。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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