CN113256646B - 一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法，通过区域连通性模型调整无标签数据一致性损失的权重，降低了教师模型(teacher model)的不可靠性和噪声效应。使学生模型(student model)在区域连通性的基础上，能更可靠地从教师模型中逐步学习。本发明解决了网络训练需要大量人工标注的困难，有效地利用了未标注的数据，分割性能上得到了较好提升。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能和医学图像处理领域，是一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法。
背景技术
近年来，脑血管疾病严重威胁人类的生命健康，其已经成为神经外科中极高致死率的疾病之一。在实际临床环境中，快速精准地掌握患者脑血管的空间结构信息，对于病情诊断和治疗至关重要。现有对脑血管进行分割重建的方法可分为两类，一是传统的半自动分割方法，如阈值法、基于跟踪的方法、基于聚类的方法和基于模型的分割方法等，二是以深度学习为代表，基于人工智能的分割算法。由于深度学习在医学图像分割上性能强大，基于深度学习的医学图像分割相关研究迅速增长。
然而由于脑血管位置特殊、结构精细复杂，获取良好手工标注的训练数据需要耗费专业医生大量时间与精力，而且严重依赖于专业知识和经验，因此存在着大量主观差异。所以，获取大量标注数据开展深度学习研究来分割脑血管成本高昂，而大量未标记的数据未被得到良好的应用，不符合实际临床应用中的急迫需求。
近年，随着半监督学习在图像分类中的成功应用，在医学图像处理中利用丰富的未标注数据进行学习也得到了巨大的发展。在普通深度学习网络中，当标注的训练数据较少时模型训练容易出现过拟合，但半监督方法有效利用了未标注的数据。半监督网络训练只需要少量带有标签的样本和大量无标签的样本，通过利用未标注的数据信息，模型能够从未标注的数据中进行可靠的学习。因此在脑血管分割领域，半监督技术是一个开拓性的、有价值的发展趋势。
发明内容
现有的基于深度学习的脑血管分割方法，需要大量良好标记的数据对神经网络进行训练，然而标注数据需要耗费专业医生大量时间与精力，为了减少人工标注的工作量，充分利用未标注数据的信息，本发明提出了一种半监督学习的脑血管分割方法。
本发明在Mean-Teacher半监督网络模型的基础上，提出了一种结合区域连通性模型(Region-connectivity-based model)的半监督脑血管分割方法，本发明通过区域连通性模型(Region-connectivity-based model)，对无标签数据一致性损失的权重进行约束，降低了教师模型(teacher model)的不可靠性和噪声效应，使学生模型(student model)在区域连通性的基础上，能更可靠地从教师模型中逐步学习。本方法有效利用了未标注数据，取得了良好的分割效果。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1数据准备，过程如下：
对数据集使用FSL中的BET工具去除颅骨，并且采取零均值化和单位方差对数据进行标准化，所采用的数据集包含两个部分，一部分由经验丰富的脑血管专家手工标注血管区域，另一部分无标注的数据集；
步骤2半监督脑血管分割网络的构建
搭建基于区域连通性模型的半监督学习网络框架，包含教师模型、学生模型以及区域连通性模型，所述教师模型和学生模型均采用U-Net作为骨干网络，学生模型和教师模型交替更新；在每一步中，学生模型通过最小化已标注数据分割损失和教师模型与学生模型分割一致性损失的加权和来学习教师模型，区域连通性模型用来控制分割损失和一致性损失的权重；
步骤3参数设置
所述步骤2中分割结果的区域连通性差异阈值为T，设置网络学习率为0.01，每1000次迭代除以10；设置batch size为4；输入2个有标注和2个无标注的数据；对教师模型和学生模型的输入添加乘性噪声和加性噪声，并在网络主干处添加两个dropout rate为0.5的Dropout层；
步骤4网络训练
采用学生模型和教师模型交替更新来进行训练，教师模型的参数由学生网络的参数经过指数移动平均值EMA计算得到，同时学生模型根据预测值与真实标签的分割损失采用梯度下降计算得到学生模型的参数；
指数移动平均值EMA的公式如下：
θ′t＝αθ′t-1+(1-α)θt (4)
其中，t代表训练步骤，θ′t是当前步骤中教师模型的网络参数，θ′t-1是上个步骤中教师模型的网络参数，θt是当前步骤中学生模型的网络参数，α代表EMA衰变；
最后生成的训练样本训练该网络模型，然后将待分割MRA影像输入到构建好的网络模型，从而生成对应模态的目标分割脑血管图像。
进一步，所述的步骤2中，半监督脑血管分割网络的构建包含以下步骤：
2.1基于区域连通性的网络模块
判断单体素26个相邻点的连通性，以血管体素为种子点根据区域生长法得到不连通区域数，将学生模型与教师模型输出之间的区域连通性的差异定义为DRC，其公式如下：
其中R(.)表示获取不连通区域个数的函数，B表示批大小，f(xi；θ)和f(xi；θ′)表示学生和教师模型的输出，θ和θ′表示学生和教师模型的噪声；
2.2混合损失函数的计算
半监督分割网络的总损失函数L定义如下：
L＝LS+ωLC
网络总体损失函数L由两个不同的损失函数项构成，LS代表有监督的损失函数，将交叉熵损失和Dice系数联合作为损失函数；LC代表无监督的一致性损失，采用了均方误差MSE作为损失函数；
定义T为学生网络和教师网络分割结果的区域连通性差异阈值，并采取如下方式计算权重ω：
其中，W定义如下：
如果教师模型和学生模型输出分割结果的区域连通性差异较大，表明教师模型的分割结果不可靠且有噪声；在模型刚开始训练时，一致性损失权重ω较高，随着训练的继续，学生模型能够从相对确定到不确定的输入中逐步学习，权重ω降低；当权重ω越高时，总体网络损失以一致项损失项为主，避免了网络陷入退化解，防止无法对未标记数据进行有意义的目标预测。
本发明的有益效果为：通过区域连通性调整一致性损失的权重，解决了网络训练需要大量人工标注的困难，有效地利用了未标注的数据，分割性能上得到了较好提升。
附图说明
图1为本发明实施方案的流程示意图。
图2为基于区域连通性模型的半监督学习网络框架。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施和附图，对本发明做进一步补充说明。
参照图1和图2，一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法，能够解决了网络训练需要大量人工标注的困难，有效地利用了未标注的数。
所述基于半监督学习的脑血管图像分割方法包括以下步骤：
步骤1数据准备，过程如下：
脑血管系统在颅内体积中所占比例较小，本发明为了消除无关背景区域(非血管区域)的干扰，同时减少数据中无效区域造成的计算负担，加快模型的处理速度；本发明对数据集使用FSL中的BET工具去除颅骨，并且采取零均值化和单位方差对数据进行标准化；所采用的数据集包含两个部分，一部分由经验丰富的脑血管专家手工标注血管区域，另一部分无标注的数据集。
步骤2半监督脑血管分割网络的构建
搭建基于区域连通性模型的半监督学习网络框架，包含教师模型(teachermodel)和学生模型(student model)两个模型以及区域连通性模型，两个模型采用U-Net作为骨干网络。学生模型和教师模型交替更新；在每一步中，学生模型通过最小化已标注数据分割损失和教师模型与学生模型分割一致性损失的加权和来学习教师模型；区域连通性模型用来控制分割损失和一致性损失的权重；
进一步，所述步骤2中，半监督脑血管分割网络的构建包含以下步骤：
2.1基于区域连通性的网络模块
由于教师模型的预测结果存在噪声且不可靠，本发明提出了基于区域连通性的网络模型来确定一致性损失的权重，目的是使学生模型得到优化和更可靠的监督，进而提高教师模型的质量。
本发明判断单体素26个相邻点的连通性，以血管体素为种子点根据区域生长法得到不连通区域数。将学生模型与教师模型输出之间的区域连通性的差异定义为DRC，其公式如下：
其中R(.)表示获取不连通区域个数的函数，B表示批大小，f(xi；θ)和f(xi；θ′)表示学生和教师模型的输出，θ和θ′表示学生模型和教师模型的噪声；
2.2混合损失函数的计算
本发明半监督分割网络的总损失函数L定义如下：
L＝LS+ωLC
网络总体损失函数L由两个不同的损失函数项构成，LS代表有监督的损失函数，将交叉熵损失和Dice系数联合作为损失函数；LC代表无监督的一致性损失，采用了均方误差MSE作为损失函数；
本发明定义T为学生网络和教师网络分割结果的区域连通性差异阈值，并采取如下方式计算权重ω：
其中，W定义如下：
如果教师模型和学生模型输出分割结果的区域连通性差异较大，表明教师模型的分割结果不可靠且有噪声；在模型刚开始训练时，一致性损失权重ω较高，随着训练的继续，学生模型能够从相对确定到不确定的输入中逐步学习，权重ω降低。当权重ω越高时，总体网络损失以一致项损失项为主，避免了网络陷入退化解，防止无法对未标记数据进行有意义的目标预测。
步骤3参数设置，过程如下：
本发明所述步骤2中，分割结果的区域连通性差异阈值为T，需根据多次实验选取最合适的值。同时本发明设置网络学习率为0.01，每1000次迭代除以10；设置batch size为4；输入2个有标注和2个无标注的数据。同时，本发明对教师模型和学生模型的输入添加乘性噪声和加性噪声，并在网络主干处添加两个dropout rate为0.5的Dropout层；
步骤4网络训练，过程如下：
本发明采用学生模型和教师模型交替更新来进行训练，教师网络的参数由学生网络的参数经过指数移动平均值EMA计算得到，同时学生网络根据预测值与真实标签的分割损失采用梯度下降计算得到学生网络的参数；
指数移动平均值EMA的公式如下：
θ′t＝αθ′t-1+(1-α)θt (4)
其中，t代表训练步骤，θ′t是当前步骤中教师模型的网络参数，θ′t-1是上个步骤中教师模型的网络参数，θt是当前步骤中学生模型的网络参数，α代表EMA衰变；
最后生成的训练样本训练该网络模型，然后将待分割MRA影像输入到构建好的网络模型，从而生成对应模态的目标分割图像。
Claims (1)
1.一种基于半监督学习的脑血管图像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1数据准备，过程如下：
对数据集使用FSL中的BET工具去除颅骨，并且采取零均值化和单位方差对数据进行标准化，所采用的数据集包含两个部分，一部分由经验丰富的脑血管专家手工标注血管区域，另一部分无标注的数据集；
步骤2半监督脑血管分割网络的构建，过程如下：
搭建基于区域连通性模型的半监督学习网络框架，包含教师模型、学生模型以及区域连通性模型，所述教师模型和学生模型均采用U-Net作为骨干网络，学生模型和教师模型交替更新；在每一步中，学生模型通过最小化已标注数据分割损失和教师模型与学生模型分割一致性损失的加权和来学习教师模型，区域连通性模型用来控制分割损失和一致性损失的权重；
步骤3参数设置，过程如下：
所述步骤2中分割结果的区域连通性差异阈值为T，设置网络学习率为0.01，每1000次迭代除以10；设置batch size为4；输入2个有标注和2个无标注的数据；对教师模型和学生模型的输入添加乘性噪声和加性噪声，并在网络主干处添加两个dropout rate为0.5的Dropout层；
步骤4网络训练，过程如下：
采用学生模型和教师模型交替更新来进行训练，教师模型的参数由学生网络的参数经过指数移动平均值EMA计算得到，同时学生模型根据预测值与真实标签的分割损失采用梯度下降计算得到学生模型的参数；
指数移动平均值EMA的公式如下：
θ′t＝αθ′t-1+(1-α)θt (4)
其中，t代表训练步骤，θ′t是当前步骤中教师模型的网络参数，θ′t-1是上个步骤中教师模型的网络参数，θt是当前步骤中学生模型的网络参数，α代表EMA衰变；
最后生成的训练样本训练该分割网络，然后将待分割MRA影像输入到构建好的网络模型，从而生成对应模态的目标分割脑血管图像；
所述的步骤2中，半监督脑血管分割网络的构建包含以下步骤：
2.1基于区域连通性的网络模块
判断单体素26个相邻点的连通性，以血管体素为种子点根据区域生长法得到不连通区域数，将学生模型与教师模型输出之间的区域连通性的差异定义为DRC，其公式如下：
其中R(.)表示获取不连通区域个数的函数，B表示批大小，f(xi；θ)和f(xi；θ′)表示学生和教师模型的输出，θ和θ′表示学生和教师模型的噪声；
2.2混合损失函数的计算
半监督分割网络的总损失函数L定义如下：
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网络总体损失函数L由两个不同的损失函数项构成，LS代表有监督的损失函数，将交叉熵损失和Dice系数联合作为损失函数；LC代表无监督的一致性损失，采用了均方误差MSE作为损失函数；
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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