CN113269765B - 可扩张卷积神经网络训练方法及ct影像分割模型构建方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法。该可扩张卷积神经网络训练方法为：对原始图像进行下采样获得不同尺度的训练样本，将所述训练样本按尺寸从小到大先后于可扩张卷积神经网络中进行卷积计算并训练可扩张卷积核参数；每种尺寸的训练样本训练完成后，扩张可扩张卷积核，并继承前次训练得到的结果对可扩张卷积核进行精细训练。采用这种大尺寸数据训练过程依赖小尺寸数据训练结果的训练方式，构成多步骤训练的级联关系，能够显著的加快网络模型的训练速度，不需要额外准备预训练数据，训练过程适用于各种不同维度的网络模型，且能够在不使用预训练模型的前提下提升网络模型的分割精度。

Description

可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法
技术领域
本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法。
背景技术
CT影像分析在当今临床医学的诊断和治疗过程中有着至关重要的作用。随着CT照相技术和相应的算法性能的提升，临床医生对CT影像分析的依赖与日俱增。然而CT影像诊断具有较强的专业性，即使很简单的影像判读也需要专业的影像医师花费较长的时间完成CT图像分析、勾画、最终形成报告。人工操作使得CT诊断的经济成本和时间成本难以进一步降低。在CT影像诊断流程中目标勾画是影像诊断的基本依据也是诊断报告的重要组成部分。随着计算机视觉算法性能的提升，研究者尝试使用图像分割算法来替代人工目标勾画。特别是基于卷积神经网络模型的高性能图像分割算法的应用，越来越多的医生和研究者意识到基于计算机算法的自动CT影像分割方法能够进一步加快CT影像目标勾画和诊断速度进而降低成本，这使得基于机器视觉算法的CT影像分割算法具有很强的临床应用及转化价值。
以胰腺分割为例，当下胰腺分割性能最好的方法是基于卷积神经网络的分割模型。现有的胰腺分割网络模型结构越来越复杂，参数规模越来越大。更多的参数有利于像素分类问题的求解，能够解决更加复杂的像素分类问题，从而实现更加精细的目标分割。但网络规模的扩大也会导致网络训练的困难。缺乏适当训练方法的大规模网络模型非常容易过拟合。其表现为在训练集上具有非常好的分割效果，但在测试集上容易发生严重的误分割。
发明内容
为了克服上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的是提供一种可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种可扩张卷积神经网络训练方法，对原始图像进行下采样获得不同尺度的训练样本，将所述训练样本按尺寸从小到大先后于可扩张卷积神经网络中进行卷积计算并训练可扩张卷积核参数；每种尺寸的训练样本训练完成后，扩张可扩张卷积核，并继承前次训练得到的结果对可扩张卷积核进行精细训练。
采用这种大尺寸数据训练过程依赖小尺寸数据训练结果的训练方式，构成多步骤训练的级联关系，能够显著的加快网络模型的训练速度，不需要额外准备预训练数据，训练过程适用于各种不同维度的网络模型，且能够在不使用预训练模型的前提下提升网络模型的分割精度。
该可扩张卷积神经网络训练方法的优选方案：获得的不同尺度训练样本包括1/4尺寸的训练样本、1/2尺寸的训练样本和原始尺寸训练样本；
所述可扩张卷积核在1/4尺寸的训练样本中进行3×3的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；
当可扩张卷积核在1/4尺寸的训练样本中完成训练后，可扩张卷积核放大2倍继承在1/4尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在1/2尺寸的训练样本中进行6*6的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；
当可扩张卷积核在1/2尺寸的训练样本中完成训练后，可扩张卷积核再放大2倍继承在1/2尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在原始尺寸训练样本中进行12*12的卷积计算并训练可扩张卷积核参数。
优选的，对原始图像下采样以及可扩张卷积核上采样都是以整数为倍数。
优选的，图像下采样方法为：
首先通过高斯平滑过滤图像噪声，高斯卷积核为：
Figure BDA0003101660090000031
其中，s、t分别为卷积位置坐标，u为高斯函数方差，高斯卷积平滑的图像xs,u(i,j)＝g(i,j,u)*x(i,j)，其中，x为被分割图像，i、j为xs,u与x的坐标，i∈[0,N],j∈[0,M]；
之后对平滑的图像下采样：x1/n(i1/n,j1/n)＝xs(ni1/n,nj1/n)，其中，i1/n、j1/n为下采样图像x1/n中的坐标，
Figure BDA0003101660090000032
n为放大倍数。
可扩张卷积核的扩张算法为：
将扩张n倍的可扩张卷积核记为Kn(s,t)，
Figure BDA0003101660090000033
K为原始尺寸的卷积核，可扩张卷积核扩张仅在卷积核每一个通道内，通道数不变。该可扩张卷积核的扩张算法简单，执行速度快。
本发明还提出了一种CT影像分割模型构建方法，包括以下步骤：
采集CT影像，并随机分为训练集、验证集和测试集；
搭建卷积神经网络；
分割模型训练，训练过程按上述的可扩张卷积神经网络训练方法进行；
分割模型验证。
采用该方法构建CT影像分割模型能简化大规模网络分割模型的训练流程，提升大规模网络分割模型的性能。
本发明的有益效果是：
1.本发明所提供的可扩张卷积神经网络训练方法及CT影像分割模型构建方法不需要额外的预训练数据就能够抑制大规模网络训练时遇到的过拟合问题，特别适用于对大规模胰腺的分割，能提升大规模胰腺分割模型的性能；
2.该训练方法简化了大规模网络分割模型的训练流程，提升模型训练速度，加快模型迭代，降低胰腺分割模型的训练成本；
3.适用于各种维度(二维和三维)的网络模型，不需要为不同维度的模型准备对应维度的预训练数据。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是可扩展卷积核放大过程示意图；
图2是级联训练过程中各阶段的分割结果示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
本发明提供了一种可扩张卷积神经网络训练方法，具体为：对原始图像进行下采样获得不同尺度的训练样本，将所述训练样本按尺寸从小到大先后于可扩张卷积神经网络中进行卷积计算并训练可扩张卷积核参数；每种尺寸的训练样本训练完成后，扩张可扩张卷积核，并继承前次训练得到的结果对可扩张卷积核进行精细训练。在对原始图像下采样以及可扩张卷积核上采样都是以整数为倍数。在训练过程中，可扩张卷积核与训练样本尺寸同比例放大，且放大次数不受限制，可根据具体情况而定，比如根据下采样获得的训练样本的尺度种类数而定，如果存在三种尺度的训练样本，那么就放大三次。
以具体实例为例，可扩张卷积神经网络使用可扩张卷积核，可扩张卷积核在不同尺度的图像中的训练过程如图1所示。
可扩张卷积神经网络训练过程为：原始图像经过下采样获得不同尺度的训练样本，这里获得的不同尺度的训练样本包括1/4尺寸的训练样本、1/2尺寸的训练样本和原始尺寸训练样本。
如图1所示，可扩张卷积核先在1/4尺寸的训练样本中进行3×3的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；当可扩张卷积核在1/4尺寸的训练样本中完成训练后，训练过程将使用1/2尺寸的训练样本继续进行训练，可扩张卷积核放大2倍继承在1/4尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在1/2尺寸的训练样本下进行精细训练，当可扩张卷积核在1/2尺寸的训练样本中完成训练后，可扩张卷积核放大2倍继承在1/2尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在原始尺寸训练样本下进行精细训练。
本实施例中所采用的图像下采样与可护张卷积核上采样都是以整数为倍数。其中图像下采样首先通过高斯平滑减轻图像噪声，与图像下采样对应的是可扩张卷积核上采样。
具体的，图像下采样方法为：图像下采样首先通过高斯平滑过滤图像噪声，高斯卷积核为：
Figure BDA0003101660090000061
其中，s、t分别为卷积位置坐标，u为高斯函数方差，高斯卷积平滑的图像xs,u(i,j)＝g(i,j,u)*x(i,j)，其中，x为被分割图像，i、j为xs,u与x的坐标，i∈[0,N],j∈[0,M]；
之后对平滑的图像下采样：x1/n(i1/n,j1/n)＝xs(ni1/n,nj1/n)，其中，i1/n、j1/n为下采样图像x1/n中的坐标，
Figure BDA0003101660090000062
n为放大倍数。
可扩张卷积核扩张算法为：
将原始尺寸的卷积核记为K，一般为k*k的矩阵，一般为3*3，放大的卷积核记为Kn，将扩张n倍的可扩张卷积核记为Kn(s,t)，
Figure BDA0003101660090000063
可扩张卷积核扩张仅在卷积核每一个通道内，通道数不变。可扩张训练过程使用原始图像下采样的结果训练不同尺度的可护张卷积核。
特别的，该可扩张卷积神经网络训练方法特别适用于对胰腺的分割，如图2所示，图中展示了训练过程各阶段对胰腺的分割结果，其中最左侧的分割结果为256*256图像中可扩张卷积神经网络训练完成时的分割结果，中间的分割结果为可扩张卷积神经网络在可扩张卷积核扩大2倍后分割512*512图像的分割结果，最右侧为可扩张卷积神经网络在512*512图像中微调后的分割结果。没有在放大后的图像上进行训练，放大卷积核后的网络能够直接分割得到结果。
本申请还提出了一种CT影像分割模型构建方法的实施例，包括以下步骤：
首先采集CT影像，并随机分为训练集、验证集和测试集。
搭建卷积神经网络。这里的卷积神经网络为可扩张卷积神经网络。
分割模型训练，训练过程按上述的可扩张卷积神经网络训练方法进行。
分割模型验证。
可采用该CT影像分割模型构建方法构建得到的CT影像分割模型实现对CT影像的分割，特别适用于对胰腺的分割。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种CT影像分割模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集CT影像，并随机分为训练集、验证集和测试集；
搭建卷积神经网络；
分割模型训练，训练过程为：
对原始图像进行下采样获得不同尺度的训练样本，获得的不同尺度训练样本包括1/4尺寸的训练样本、1/2尺寸的训练样本和原始尺寸训练样本；将所述训练样本按尺寸从小到大先后于可扩张卷积神经网络中进行卷积计算并训练可扩张卷积核参数；每种尺寸的训练样本训练完成后，扩张可扩张卷积核，并继承前次训练得到的结果对可扩张卷积核进行精细训练；
具体地，
所述可扩张卷积核在1/4尺寸的训练样本中进行3×3的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；
当可扩张卷积核在1/4尺寸的训练样本中完成训练后，可扩张卷积核放大2倍继承在1/4尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在1/2尺寸的训练样本中进行6*6的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；
当可扩张卷积核在1/2尺寸的训练样本中完成训练后，可扩张卷积核再放大2倍继承在1/2尺寸的训练样本中训练得到的结果，并在原始尺寸训练样本中进行12*12的卷积计算并训练可扩张卷积核参数；
分割模型验证。
2.根据权利要求1所述的CT影像分割模型构建方法，其特征在于，可扩张卷积核与训练样本尺寸同比例放大。
3.根据权利要求1所述的CT影像分割模型构建方法，其特征在于，对原始图像下采样以及可扩张卷积核上采样都是以整数为倍数。
4.根据权利要求1所述的CT影像分割模型构建方法，其特征在于，：
图像下采样方法为：
首先通过高斯平滑过滤图像噪声，高斯卷积核为：
Figure FDA0003849320200000021
其中，s、t分别为卷积位置坐标，u为高斯函数方差，高斯卷积平滑的图像xs,u(i,j)＝g(i,j,u)*x(i,j)，其中，x为被分割图像，i、j为xs,u与x的坐标，i∈[0,N],j∈[0,M]；
之后对平滑的图像下采样：x1/n(i1/n,j1/n)＝xs(ni1/n,nj1/n)，其中，i1/n、j1/n为下采样图像x1/n中的坐标，
Figure FDA0003849320200000022
n为放大倍数。
5.根据权利要求1所述的CT影像分割模型构建方法，其特征在于，可扩张卷积核的扩张算法为：
将扩张n倍的可扩张卷积核记为Kn(s,t)，
Figure FDA0003849320200000023
K为原始尺寸的卷积核，可扩张卷积核扩张仅在卷积核每一个通道内，通道数不变。
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