CN113012168B - 一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤mri图像分割方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法。是为了解决由于脑胶质瘤位置的随机性，大小的多样性、形状的不规则性及边界的高度模糊性导致难以分割的问题。本发明包括如下步骤：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码‑解码结构；对模型的训练与分割。本发明用于脑胶质瘤MRI图像分割。

Description

一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法
技术领域
本发明涉及一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法。
背景技术
脑疾病是当前对人类健康构成最大威胁的疾病之一，其中，脑胶质瘤是最常见的脑组织恶性肿瘤，它具有不同的侵略性和多种多样的组织亚区，发病率高，危害非常大，致死、致残率高，MRI成像技术被广泛应用到对人体各个组织器官的成像诊断中，然而由于脑胶质瘤位置的随机性，大小的多样性、形状的不规则性及边界的高度模糊性，如何更高效、精确地从MRI图像中分割脑胶质瘤已经成为医学上的一个难点。
发明内容
为了解决上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，以克服现有技术中的缺陷。
为了实现上述目的，本发明提供了一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；
步骤二：对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构；
编码结构；
将网络的输入分为四个通道，分别输入病人四个模态的脑胶质瘤MRI图像数据，将每个模态的数据分别进行特征的提提取，在每一层相同的卷积层，将四个模态学习到的特征进行融合，通过残差连接，输出到解码结构对应的卷积层中；
解码结构：
利用双线性插值方法，此部分的每一层卷积层，不会接收来自上一层的特征信息，会接收来自编码部分对应卷积层四个模态特征的融合，并将特征进一步进行融合；
步骤三：对模型的训练与分割；
将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割。
所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，所述的步骤二的具体过程为：
对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构，在卷积神经网络模型中，每个卷积块包括2-3组卷积层、激活函数和实例归一化的组合，激活函数采用泄露修正线性单元，左半部分梯度部位0，输入值落在此半部分，泄漏率为10-2，泄露修正线性单元表达如下：
Figure BDA0002990404820000021
式中：xi----代表每一个输入数据；
a-----代表泄漏率；
每一个卷积块的后面加入了一个Dropout层；
m是一个输入样本的数量，xi代表每一个输入数据，xi经过归一化后得到
Figure BDA0002990404820000022
yi是将输出归一化后得到的结果，
Figure BDA0002990404820000023
代表方差，μB代表均值，β代表偏移参数，γ代表缩放参数，首先计算当前一个Batch中输入的平均值μB和
Figure BDA0002990404820000024
接着将每一个输入特征xi进行标准归一化，再利用偏移参数β和缩放参数γ对标准化的输入进行作用得到最终结果：
Figure BDA0002990404820000025
Figure BDA0002990404820000026
Figure BDA0002990404820000027
Figure BDA0002990404820000028
训练时，前向传播过程中模型会保存当前Batch的均值μB和方差
Figure BDA0002990404820000029
输出不改变；后向传播过程中会结合保存的均值μB和方差
Figure BDA00029904048200000210
进行链式求导，根据计算得到的梯度确定当前的学习率。
所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，所述的步骤三的具体过程为：将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割，其权重设为背景：坏死核：水肿：增强型脑胶质瘤等于1:5:2:3，将标准标注分为四类，标签0代表背景，标签1代表坏死核和非增强型胶质瘤，标签2代表瘤周水肿，标签4代表增强型胶质瘤，4种标签根据划分代表胶质瘤的三个亚区，(1)全部胶质瘤；(2)胶质瘤核心区，由坏死组织、非增强胶质瘤和增强胶质瘤组成；(3)胶质瘤增强区，仅有增强型胶质瘤组成。
所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，所述的步骤一中对图像数据进行中心裁剪，裁剪的大小为224*224*155。
本发明的有益效果：
1、本发明通过对图像进行预处理，进行偏差校正，消除了图像中的强度梯度进行磁场校正，避免由于图像数据质量不佳导致不必要的误导。
2、本发明通过三维网络模型能更好的捕捉每一个体素的空间信息及其周围的每一个体素的空间分布特征，三维网络模型在全部胶质瘤、胶质瘤核和增强型胶质瘤三个亚区得到的dice系数分别为0.884、0.795和0.769，分别提升了0.007、0.021和0.012。
附图说明
图1为本发明三维网络模型的结构示意图；
图2为数据预处理后的结构示意图；
图3为直方图均衡化后的对比图；
图4为切割成的数据块的结构示意图
图5为分割结果结构示意图之一；
图6为分割结果结构示意图之二；
图7为分割结果结构示意图之三。
具体实施方式
为了能够进一步了解本发明的结构、特征及其他目的，现结合所附较佳实施例附以附图详细说明如下，本附图所说明的实施例仅用于说明本发明的技术方案，并非限定本发明。
具体实施方式一、本实施方式所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；
步骤二：对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构；
编码结构；
将网络的输入分为四个通道，分别输入病人四个模态的脑胶质瘤MRI图像数据，将每个模态的数据分别进行特征的提提取，在每一层相同的卷积层，将四个模态学习到的特征进行融合，通过残差连接，输出到解码结构对应的卷积层中；
解码结构：
利用双线性插值方法，此部分的每一层卷积层，不会接收来自上一层的特征信息，会接收来自编码部分对应卷积层四个模态特征的融合，并将特征进一步进行融合；
步骤三：对模型的训练与分割；
将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割。
具体实施方式二、本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法的进一步说明，所述的步骤二的具体过程为：
对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构，在卷积神经网络模型中，每个卷积块包括2-3组卷积层、激活函数和实例归一化的组合，激活函数采用泄露修正线性单元，左半部分梯度部位0，输入值落在此半部分，泄漏率为10-2，泄露修正线性单元表达如下：
Figure BDA0002990404820000041
式中：xi----代表每一个输入数据；
a-----代表泄漏率；
每一个卷积块的后面加入了一个Dropout层；
m是一个输入样本的数量，xi代表每一个输入数据，xi经过归一化后得到
Figure BDA0002990404820000042
yi是将输出归一化后得到的结果，
Figure BDA0002990404820000043
代表方差，μB代表均值，β代表偏移参数，γ代表缩放参数，首先计算当前一个Batch中输入的平均值μB和
Figure BDA0002990404820000044
接着将每一个输入特征xi进行标准归一化，再利用偏移参数β和缩放参数γ对标准化的输入进行作用得到最终结果：
Figure BDA0002990404820000051
Figure BDA0002990404820000052
Figure BDA0002990404820000053
Figure BDA0002990404820000054
训练时，前向传播过程中模型会保存当前Batch的均值μB和方差
Figure BDA0002990404820000055
输出不改变；后向传播过程中会结合保存的均值μB和方差
Figure BDA0002990404820000056
进行链式求导,根据计算得到的梯度确定当前的学习率。
具体实施方式三、本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法的进一步说明，所述的步骤三的具体过程为：将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割，其权重设为背景：坏死核：水肿：增强型脑胶质瘤等于1:5:2:3，将标准标注分为四类，标签0代表背景，标签1代表坏死核和非增强型胶质瘤，标签2代表瘤周水肿，标签4代表增强型胶质瘤，4种标签根据划分代表胶质瘤的三个亚区，(1)全部胶质瘤；(2)胶质瘤核心区，由坏死组织、非增强胶质瘤和增强胶质瘤组成；(3)胶质瘤增强区，仅有增强型胶质瘤组成。
具体实施方式四、本实施方式是对具体实施方式一所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法的进一步说明，所述的步骤一中对图像数据进行中心裁剪，裁剪的大小为224*224*155。
需要声明的是，上述发明内容及具体实施方式意在证明本发明所提供技术方案的实际应用，不应解释为对本发明保护范围的限定。本领域技术人员在本发明的精神和原理内，当可作各种修改、等同替换或改进。本发明的保护范围以所附权利要求书为准。

Claims (4)

1.一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤一：利用直方图均衡化方法对脑胶质瘤MRI图像数据进行处理，对图像数据进行中心裁剪，并对图像进行归一化，归一化后对图像切成64*64*64的块；
步骤二：对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构；
编码结构；
将网络的输入分为四个通道，分别输入病人四个模态的脑胶质瘤MRI图像数据，将每个模态的数据分别进行特征的提取，在每一层相同的卷积层，将四个模态学习到的特征进行融合，通过残差连接，输出到解码结构对应的卷积层中；
解码结构：
利用双线性插值方法，此部分的每一层卷积层，不会接收来自上一层的特征信息，会接收来自编码部分对应卷积层四个模态特征的融合，并将特征进一步进行融合；
步骤三：对模型的训练与分割；
将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割。
2.如权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，其特征在于，所述的步骤二的具体过程为：
对三维卷积神经网络模型进行搭建，采用编码-解码结构，在卷积神经网络模型中，每个卷积块包括2-3组卷积层、激活函数和实例归一化的组合，激活函数采用泄露修正线性单元，左半部分梯度部位0，输入值落在此半部分，泄漏率为10-2，泄露修正线性单元表达如下：
Figure FDA0003828212990000011
式中：xi----代表每一个输入数据；
a-----代表泄漏率；
每一个卷积块的后面加入了一个Dropout层；
m是一个输入样本的数量，xi代表每一个输入数据，xi经过归一化后得到
Figure FDA0003828212990000012
yi是将输出归一化后得到的结果，
Figure FDA0003828212990000013
代表方差，μB代表均值，β代表偏移参数，γ代表缩放参数，首先计算当前一个Batch中输入的平均值μB和
Figure FDA0003828212990000014
接着将每一个输入特征xi进行标准归一化，再利用偏移参数β和缩放参数γ对标准化的输入进行作用得到最终结果：
Figure FDA0003828212990000021
Figure FDA0003828212990000022
Figure FDA0003828212990000023
Figure FDA0003828212990000024
训练时，前向传播过程中模型会保存当前Batch的均值μB和方差
Figure FDA0003828212990000025
输出不改变；后向传播过程中会结合保存的均值μB和方差
Figure FDA0003828212990000026
进行链式求导,根据计算得到的梯度确定当前的学习率。
3.如权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，其特征在于，所述的步骤三的具体过程为：将模型放在Nvidia1080TiGPU上进行训练，训练完成后进行测试并标注，并对图像进行分割，其权重设为背景：坏死核：水肿：增强型脑胶质瘤等于1:5:2:3，将标准标注分为四类，标签0代表背景，标签1代表坏死核和非增强型胶质瘤，标签2代表瘤周水肿，标签4代表增强型胶质瘤，4种标签根据划分代表胶质瘤的三个亚区，(1)全部胶质瘤；(2)胶质瘤核心区，由坏死组织、非增强胶质瘤和增强胶质瘤组成；(3)胶质瘤增强区，仅有增强型胶质瘤组成。
4.如权利要求3所述的一种基于卷积神经网络的脑胶质瘤MRI图像分割方法，其特征在于，所述的步骤一中对图像数据进行中心裁剪，裁剪的大小为224*224*155。
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