基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法

鄧忠豪 陳曉東

摘 要：在傳統(tǒng)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法中，存在檢測(cè)敏感度低，假陽性數(shù)量大的問題。針對(duì)這一問題，提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法。首先，有目的性地簡(jiǎn)化傳統(tǒng)的全卷積分割網(wǎng)絡(luò);然后，創(chuàng)新地加入對(duì)部分CNN層的深監(jiān)督并使用改進(jìn)的加權(quán)損失函數(shù)，獲得高質(zhì)量的候選肺結(jié)節(jié)，保證高敏感度;其次，設(shè)計(jì)了基于多尺度上下文信息的三維深度CNN來增強(qiáng)對(duì)圖像的特征提取;最后，將訓(xùn)練得到的融合分類模型用于候選結(jié)節(jié)分類，以達(dá)到降低假陽率的目的。所提算法使用了LUNA16數(shù)據(jù)集，并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的性能。在檢測(cè)階段，當(dāng)每個(gè)CT檢測(cè)出的候選結(jié)節(jié)數(shù)為50.2時(shí)，獲得的敏感度為94.3%，與傳統(tǒng)的全卷積分割網(wǎng)絡(luò)相比提升了4.2個(gè)百分點(diǎn);在分類階段，競(jìng)爭(zhēng)性能指標(biāo)達(dá)到0.874。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠有效提高檢測(cè)敏感度和降低假陽率。

關(guān)鍵詞：肺結(jié)節(jié)檢測(cè);深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);深監(jiān)督;加權(quán)損失函數(shù);多尺度

Abstract：In traditional pulmonary nodule detection algorithms， there are problems of low detection sensitivity and large number of false positives. To solve these problems， a pulmonary nodule detection algorithm based on deep Convolutional Neural Network （CNN） was proposed. Firstly， the traditional full convolution segmentation network was simplified on purpose. Then， in order to obtain high-quality candidate pulmonary nodules and ensure high sensitivity， the deep supervision of partial CNN layers was innovatively added and the improved weighted loss function was used. Thirdly， three-dimensional deep CNNs based on multi-scale contextual information were designed to enhance the feature extraction of images. Finally， the trained fusion classification model was used for candidate nodule classification to achieve the purpose of reducing false positive rate. The performance of algorithm was verified through comparison experiments on LUNA16 dataset. In the detection stage， when the number of candidate nodules detected by each CT （Computed Tomography） is 50.2， the sensitivity of this algorithm is 94.3%， which is 4.2 percentage points higher than that of traditional full convolution segmentation network. In the classification stage， the competition performance metric of this algorithm reaches 0.874. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the detection sensitivity and reduce the false positive rate.

Key words： pulmonary nodule detection; deep Convolutional Neural Network （CNN）; deep supervision; weighted loss function; multi-scale

0 引言

肺癌是世界上發(fā)病率和死亡率最高的癌癥之一。肺癌的早期無癥狀表現(xiàn)將導(dǎo)致患者可能錯(cuò)過最佳治療時(shí)間，為了有效地防止這種情況的出現(xiàn)，需要提前進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢測(cè)。NLST（National Lung Screening Trial）實(shí)驗(yàn)表明，使用低劑量胸部CT（Computed Tomography）對(duì)高危人群進(jìn)行每年3次的檢查，7年后肺癌的死亡率降低了20%，CT掃描也是目前在肺癌篩查中使用最多的方法。由于CT掃描技術(shù)的發(fā)展和快速增長的需求，放射科醫(yī)生所需分析的數(shù)據(jù)量大幅度增加，導(dǎo)致工作量增大和診斷難度的提高，因此，計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)逐漸發(fā)展起來，用它來輔助放射科醫(yī)生分析CT圖像，幫助提高肺癌篩查的速度和準(zhǔn)確率。

隨著人工智能在醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域的發(fā)展，計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)發(fā)展迅速。用于肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)可以分為兩部分：1）檢測(cè)候選肺結(jié)節(jié);2）去除假陽性（候選結(jié)節(jié)分類）。檢測(cè)候選肺結(jié)節(jié)部分，從CT圖像中盡可能多地檢測(cè)出真實(shí)結(jié)節(jié)，保證檢測(cè)敏感度;去除假陽性部分，從所有候選結(jié)節(jié)中對(duì)真實(shí)結(jié)節(jié)和假陽性結(jié)節(jié)進(jìn)行良惡性二分類。

為了提高檢測(cè)敏感度和降低假陽率，Murphy等[1]利用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺手工提取特征的方法，引入曲率特征和形狀指數(shù)用來計(jì)算所有體素，得到滿足閾值的可疑種子體素，這些種子體素覆蓋在候選結(jié)節(jié)周圍，再使用滯后閾值法得到候選結(jié)節(jié)，最后使用2個(gè)K-最近鄰分類器來降低假陽率。Lopez等[2]通過專門設(shè)計(jì)的濾波函數(shù)檢測(cè)候選結(jié)節(jié)，然后利用基于小型手工特征集的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)結(jié)節(jié)分類。

使用人工設(shè)計(jì)特征的結(jié)節(jié)檢測(cè)方法存在一定缺陷，因?yàn)樗偸羌僭O(shè)肺結(jié)節(jié)存在某一特點(diǎn)（比如：形狀、大小、紋理等），但這些表層特征缺乏鑒別力，因?yàn)榉谓Y(jié)節(jié)的形狀、大小、紋理等特征具有高可變性，很難識(shí)別真實(shí)結(jié)節(jié)和假陽性結(jié)節(jié)。隨著深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）在圖像領(lǐng)域的巨大成功，從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到高級(jí)特征，這些高級(jí)特征的表達(dá)能力得到了廣泛的認(rèn)可。在最近的研究中，Li等[3]針對(duì)單個(gè)二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的局限性提出了將輸入數(shù)據(jù)以滑動(dòng)窗口為229×229的大小進(jìn)行采樣，然后縮小為12×12、32×32、60×60的尺寸輸入到三種對(duì)應(yīng)的二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)結(jié)果由這3個(gè)不同網(wǎng)絡(luò)的輸出經(jīng)過邏輯與操作之后得到。呂曉琪等[4]為了提高分類準(zhǔn)確率設(shè)計(jì)了一個(gè)三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的輸入尺寸是以候選結(jié)節(jié)為中心的32×32×8的結(jié)節(jié)塊，該方法驗(yàn)證了三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更加充分地利用肺結(jié)節(jié)的三維空間信息，有效地降低假陽率。Dou等[5]為了解決由于結(jié)節(jié)的高可變性所造成的識(shí)別敏感度低的問題，引入3個(gè)不同尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并融合候選結(jié)節(jié)在這3個(gè)尺度下的分類概率，作為最終結(jié)果。基于深度學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法[3-8]取得更好的性能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)的高效特征能夠更有效區(qū)分真實(shí)結(jié)節(jié)和非結(jié)節(jié)。值得一提的是，雖然三維的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)在臨床實(shí)踐中已經(jīng)廣泛流行，但是三維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像的應(yīng)用中還處在初級(jí)階段，只有少量的用于三維數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出[4-5，8-11]，而利用圖像的空間維度的上下文信息可以有效地提高分類準(zhǔn)確率，因此，設(shè)計(jì)出一個(gè)理想的三維卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的分類性能來說至關(guān)重要。

UNet[12]是候選結(jié)節(jié)檢測(cè)常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括23個(gè)卷積層，這些卷積層包含卷積、最大值池化、反卷積、全卷積的操作，是一種編碼—解碼的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。UNet分割網(wǎng)絡(luò)在結(jié)構(gòu)上有3個(gè)重要的特點(diǎn)：下采樣、上采樣和跨層連接。淺層抓取簡(jiǎn)單特征，通過下采樣，由于感受野的增大，抓取到更深層、抽象的特征;上采樣的作用是還原位置信息;跨層連接則整合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層抓取的不同分辨率、不同強(qiáng)度語義的特征及位置信息。同時(shí)，跨層連接不增加額外的時(shí)間和計(jì)算量，但是，在特定的數(shù)據(jù)集下，UNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的4次下采樣并非效果最好。Zhou等[13]提出UNet++網(wǎng)絡(luò)，在傳統(tǒng)UNet的基礎(chǔ)上增加了更多的上采樣，將不同層次的特征通過特征疊加的方式整合，并在不同層次的語義分割結(jié)果上均加入深監(jiān)督[14]。

本文提出了改進(jìn)的UNet++網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的候選結(jié)節(jié)提取部分。首先精簡(jiǎn)了UNet++的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由4次下采樣減小到3次，然后，對(duì)于深監(jiān)督的L1、L2、L3[13]的分割結(jié)果，僅取L2和L3分割結(jié)果的平均值，舍棄L1的結(jié)果。L2的分割結(jié)果更側(cè)重于找到更多候選結(jié)節(jié)，提高敏感度;L3的分割結(jié)果則更加準(zhǔn)確，去除了L2的部分假陽結(jié)節(jié)，降低了假陽率。由于L2的下采樣次數(shù)較少，L3的較高感受野能獲取在L2下無法正確分割的真實(shí)結(jié)節(jié)。結(jié)合L2和L3的分割結(jié)果，提高了檢測(cè)敏感度，并為第二階段的結(jié)節(jié)分類任務(wù)提供更多高質(zhì)量的候選結(jié)節(jié)。最后，為了進(jìn)一步提高檢測(cè)敏感度，改進(jìn)基于Dice系數(shù)[15]的損失函數(shù)。使用以上改進(jìn)的算法，候選結(jié)節(jié)的檢測(cè)敏感度達(dá)到94.3%。

在候選結(jié)節(jié)二分類階段，本文設(shè)計(jì)了兩個(gè)獨(dú)立的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入是不同尺寸的候選結(jié)節(jié)三維塊。這一階段，充分利用結(jié)節(jié)在空間維度上的信息，更有利于鑒別真實(shí)結(jié)節(jié)和難以識(shí)別的非結(jié)節(jié)?？紤]到不同肺結(jié)節(jié)的直徑大小、形狀和位置信息存在的差異，使用兩個(gè)三維卷積網(wǎng)絡(luò)，然后融合這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的分類結(jié)果，使得分類模型更有魯棒性，獲得了0.874的平均敏感度分?jǐn)?shù)。

綜上所述，本文提出了改進(jìn)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)框架，具體可分為兩個(gè)階段：候選結(jié)節(jié)檢測(cè)和假陽性去除。改進(jìn)的算法框架結(jié)構(gòu)如圖1所示。

本文算法使用的數(shù)據(jù)集是LUNA16（LUng Nodule Analysis 2016）[16]，并取得了良好的表現(xiàn)性能。

1 改進(jìn)的基于UNet++的候選結(jié)節(jié)檢測(cè)

候選結(jié)節(jié)檢測(cè)是肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的重要步驟之一，目的是在CT圖像的檢測(cè)任務(wù)中限制候選結(jié)節(jié)數(shù)目，并保證高敏感度。在這一階段，使用改進(jìn)的UNet++網(wǎng)絡(luò)提取候選結(jié)節(jié)，輸入是經(jīng)過肺實(shí)質(zhì)分割之后的二維圖像，加入深監(jiān)督和改進(jìn)的損失函數(shù)，綜合兩層輸出的結(jié)果，得到最終的分割結(jié)果。

敏感度（Sensitivity）是檢測(cè)系統(tǒng)中最重要的指標(biāo)之一，計(jì)算公式如下：

其中：TP（True Positive）表示真正例即真實(shí)結(jié)節(jié)數(shù)，F(xiàn)N（False Negative）表示假反例。

本文針對(duì)LUNA16數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)，對(duì)傳統(tǒng)UNet++網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了以下三個(gè)改進(jìn)：1）精簡(jiǎn)了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（圖1 Stage1），并使用3個(gè)堆疊的卷積操作組成了圖1 Stage1的卷積塊結(jié)構(gòu);2）加入深監(jiān)督時(shí)，舍棄對(duì)L1的網(wǎng)絡(luò)輸出的監(jiān)督，僅整合L2和L3的輸出結(jié)果;3）改進(jìn)基于Dice系數(shù)的損失函數(shù)。

1.1 改進(jìn)UNet++網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)的UNet++網(wǎng)絡(luò)[13]分無深監(jiān)督和深監(jiān)督兩個(gè)模式：無深監(jiān)督就是僅輸出最后一個(gè)卷積層的結(jié)果;深監(jiān)督模式則是加入了對(duì)4個(gè)子網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果的監(jiān)督。

而本文使用的語義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如圖1中的Stage1所示。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使用了簡(jiǎn)化的UNet++，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型也是解碼—編碼的U型結(jié)構(gòu)，核心思想是特征的再利用。首先通過下采樣提取圖像特征，每次下采樣之后都伴隨上采樣，并將它與前面所有同分辨率的特征圖作疊加。L2、L3表示了分別在經(jīng)過不同的編碼—解碼的U型拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)后再加入1×1的卷積，得到的兩個(gè)分割結(jié)果。L2、L3中的數(shù)字，代表了經(jīng)過的下采樣的次數(shù)。圖1 Stage1中的卷積塊的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

設(shè)計(jì)的一個(gè)卷積塊由3個(gè)堆疊的3×3卷積層組成，n表示當(dāng)前使用的卷積核的數(shù)量，順著下采樣（圖1 Stage1）的箭頭向下，使用的卷積核數(shù)量n分別為32，64，128和256。同時(shí)，用到批量標(biāo)準(zhǔn)化[17]操作，用于加速訓(xùn)練和防止模型過擬合，用ReLU（Rectified Linear Unit）作為激活函數(shù)。與傳統(tǒng)的UNet的2個(gè)堆疊卷積層相比，使用3個(gè)堆疊層可以更有效地整合特征信息;剪去UNet++的第4個(gè)下采樣過程[13]，是為了讓模型能夠抓取更多候選結(jié)節(jié)，盡可能多地保留真實(shí)結(jié)節(jié)，為假陽性去除階段提供具有高敏感度的數(shù)據(jù)，以提高整個(gè)算法框架的性能。

1.2 基于深監(jiān)督的整合算法

與傳統(tǒng)UNet++的深監(jiān)督不同，圖1 Stage1中，網(wǎng)絡(luò)最后的分割結(jié)果由L2和L3兩部分的均值確定。輸入的圖像經(jīng)過3個(gè)下采樣、6個(gè)上采樣及圖中對(duì)應(yīng)的跨層連接操作，得到特征圖，再通過1×1的卷積核得到一個(gè)分割結(jié)果L3。同樣，L2是經(jīng)過2個(gè)下采樣、3個(gè)上采樣的U型結(jié)構(gòu)后得到。在訓(xùn)練的過程中，監(jiān)督L2和L3，并選擇在驗(yàn)證集上表現(xiàn)最好的模型。L2和L3的分割結(jié)果側(cè)重點(diǎn)不同，L2獲得的分割結(jié)果是較為粗略的，對(duì)真實(shí)結(jié)節(jié)的鑒別能力較弱，但它對(duì)一些較為復(fù)雜的結(jié)節(jié)和難鑒別的非結(jié)節(jié)的同時(shí)提取，可以有效保證敏感度。L3的結(jié)果側(cè)重于分割準(zhǔn)確度，能夠精確定位和識(shí)別真實(shí)結(jié)節(jié)。對(duì)L2和L3的輸出取平均，能夠保證敏感度和準(zhǔn)確度，可以減小第二階段假陽性去除的難度。分割網(wǎng)絡(luò)最終的輸出結(jié)果如式（2）所示：

對(duì)L2使用深監(jiān)督，而不是重新訓(xùn)練一個(gè)更小的只有2個(gè)下采樣的U型網(wǎng)絡(luò)模型，是因?yàn)榧羧?fù)雜的層結(jié)構(gòu)之后，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特征太過簡(jiǎn)單，對(duì)肺結(jié)節(jié)的識(shí)別能力較弱;相反，L2的輸出結(jié)果在訓(xùn)練過程中，受到更深層的神經(jīng)元的損失函數(shù)在反向傳播中的影響，能使L2分割結(jié)果綜合更多高效的特征，與L3的互相影響之下，使得加入了深監(jiān)督的模型對(duì)肺結(jié)節(jié)有更強(qiáng)的鑒別能力。

舍棄L1[13]，是因?yàn)長1學(xué)到的特征較淺，對(duì)真實(shí)結(jié)節(jié)的鑒別能力不夠，不利于提高敏感度，因此，僅選擇L2和L3的分割進(jìn)行聚合。

1.3 改進(jìn)基于Dice系數(shù)的損失函數(shù)

檢測(cè)階段的主要任務(wù)是保證檢測(cè)敏感度，盡可能多地保留真實(shí)結(jié)節(jié)且能排除非結(jié)節(jié)。訓(xùn)練階段，輸入是二維512×512的肺實(shí)質(zhì)圖像，這些圖像是從原數(shù)據(jù)集中的CT掃描件通過橫向切割并加以預(yù)處理得到的。輸出結(jié)果是相同大小的像素級(jí)別的分類結(jié)果，即輸入數(shù)據(jù)的每個(gè)像素值屬于結(jié)節(jié)的概率分布情況，然后設(shè)定閾值即可得到分割結(jié)果。利用本文前面提到的改進(jìn)后的UNet++網(wǎng)絡(luò)，在特征提取和特征整合方面更加全面，能夠更加準(zhǔn)確地區(qū)分血管等其他非結(jié)節(jié)區(qū)域。結(jié)節(jié)的平均直徑在約10mm，在像素級(jí)分類任務(wù)中，真實(shí)結(jié)節(jié)區(qū)域像素屬于正樣本，其他區(qū)域像素屬于負(fù)樣本，因此存在嚴(yán)重的正負(fù)樣本不平衡的問題，約為1∶2600。傳統(tǒng)方法是使用Dice系數(shù)的損失函數(shù)，如式（3）所示：

其中：Y和Y^表示真實(shí)標(biāo)簽和像素級(jí)預(yù)測(cè)值，N表示batch的大小，k表示第k個(gè)圖像?；贒ice系數(shù)的損失函數(shù)在訓(xùn)練準(zhǔn)確度上表現(xiàn)很好，但是使用Dice損失函數(shù)，會(huì)出現(xiàn)模型為追求高Dice（損失函數(shù)里取負(fù)Dice），而使部分真實(shí)結(jié)節(jié)被“舍棄”。為了更充分地檢測(cè)并保留真實(shí)結(jié)節(jié)，排除由于模型和目標(biāo)（損失）函數(shù)等原因而導(dǎo)致的無法檢測(cè)出一些難以鑒別的真實(shí)結(jié)節(jié)這一情況，本文對(duì)基于Dice的損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。

從檢測(cè)任務(wù)的目的入手，為了讓模型可以得到更多候選結(jié)節(jié)，并提高敏感度，本文設(shè)計(jì)的損失函數(shù)的計(jì)算公式如下：

式（4）是本文在候選結(jié)節(jié)檢測(cè)階段使用的損失函數(shù)，與式（3）的損失函數(shù)相比，減少了預(yù)測(cè)值所占的權(quán)重，目的是使模型在保證分割準(zhǔn)確度的同時(shí)，適當(dāng)?shù)卦黾涌晒┻x擇送入下一步分類的候選結(jié)節(jié)數(shù)量。

經(jīng)過以上的候選結(jié)節(jié)檢測(cè)階段，為下一階段的分類任務(wù)提供了精選的候選結(jié)節(jié)的信息，其中包括結(jié)節(jié)位置信息、直徑大小和概率等。

2 多尺度三維卷積融合分類模型

在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的假陽性去除階段，設(shè)計(jì)使用了多尺度的候選結(jié)節(jié)三維塊作為輸入，訓(xùn)練兩個(gè)對(duì)應(yīng)尺度下的分類網(wǎng)絡(luò)模型，并采用融合后的分類分?jǐn)?shù)作為最終分類結(jié)果。

2.1 多尺度的三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

上一階段完成了對(duì)肺結(jié)節(jié)的候選結(jié)節(jié)檢測(cè)與提取，使用的是二維肺實(shí)質(zhì)分割之后的圖像，是因?yàn)榭紤]到訓(xùn)練過程中時(shí)間和內(nèi)存的代價(jià);但是，對(duì)于已經(jīng)提取到的候選結(jié)節(jié)，目標(biāo)可以縮小到只有肺結(jié)節(jié)大小的范圍，這時(shí)，如果再用結(jié)節(jié)的二維像素信息作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練二維的分類器，就無法充分利用CT掃描件的空間信息，使得整個(gè)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的良惡性二分類能力較弱。

本文設(shè)計(jì)了多尺度的三維卷積分類網(wǎng)絡(luò)。以二維的候選結(jié)節(jié)的像素中心為質(zhì)心，提取兩個(gè)固定尺寸的結(jié)節(jié)三維塊作為分類網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)。如圖1 Stage2所示，提取塊的大小分別為25×25×8和50×50×20，再分別用于兩個(gè)不同的三維卷積分類網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。相比單一尺度，使用多尺度有如下3個(gè)優(yōu)點(diǎn)：1）對(duì)于直徑較大的結(jié)節(jié)，多尺度能夠完整地包含結(jié)節(jié)的所有信息，不會(huì)出現(xiàn)單一尺度下由于設(shè)置尺寸偏小導(dǎo)致的部分結(jié)節(jié)信息不全的情況;2）對(duì)于直徑較小的結(jié)節(jié)，多尺度能夠讓小的結(jié)節(jié)在小尺寸的三維塊中保持較大的占比，保證網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到有用的特征;3）使用多尺度，在保證結(jié)節(jié)信息完整性的同時(shí)，增加結(jié)節(jié)周圍環(huán)境的上下文體素信息，這些環(huán)境的上下文信息能夠幫助分類模型提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

圖3是圖1 Stage2三維卷積分類網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)結(jié)構(gòu)圖。輸入分別為25×25×8和50×50×20的候選結(jié)節(jié)體塊，后者包括了圖3所示的所有結(jié)構(gòu)。前者體塊由于分辨率相對(duì)較小，不包含灰色部分的操作，除此之外，其他的網(wǎng)絡(luò)配置均相同。三維卷積網(wǎng)絡(luò)中用到了批量標(biāo)準(zhǔn)化層[17]，使用了ReLU作為激活函數(shù)。

圖3對(duì)這兩種不同尺度的結(jié)節(jié)體塊使用不同的網(wǎng)絡(luò)。是考慮了感受野對(duì)網(wǎng)絡(luò)分類表現(xiàn)性能的重要影響。理論上，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的感受野會(huì)隨著網(wǎng)絡(luò)層的加深而增大。如果感受野太小，網(wǎng)絡(luò)受限于局部信息，會(huì)對(duì)變化較大目標(biāo)缺乏鑒別能力;如果感受野過大，那么過多的冗余信息和噪聲都將干擾訓(xùn)練過程，降低模型的表現(xiàn)性能，因此，對(duì)不同尺度的輸入采用不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是十分必要的。

同時(shí)，在本文設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)中，前面的4個(gè)卷積操作，用到的卷積核尺寸為5×5×3和2×2×1，而并非立方體的卷積核。原因是CT掃描件的三個(gè)坐標(biāo)軸（x，y，z）中，z軸的長度與x、y軸相比較窄，所以，輸入數(shù)據(jù)的尺寸都在z軸方向偏少。使用非立方體的卷積核，能夠更有效地促進(jìn)結(jié)節(jié)塊在三個(gè)坐標(biāo)軸方向上的特征融合和信息整合。

2.2 融合分類結(jié)果

多尺度分類網(wǎng)絡(luò)得到相同候選結(jié)節(jié)在兩種尺度下的兩個(gè)分類結(jié)果。對(duì)于用作測(cè)試的一個(gè)候選結(jié)節(jié)Ti而言，兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型得到的分類結(jié)果可以分別記為P1（Y^=k|Ti;θ1）和P2（Y^=k|Ti;θ2），表示結(jié)節(jié)Ti在兩個(gè)模型下的預(yù)測(cè)值Y^等于k的概率，k取值為0（非結(jié)節(jié)）和1（結(jié)節(jié)）。

為了將不同模型所側(cè)重的多層上下文信息整合在一起進(jìn)行最終分類，本文采取的方法是將這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型的softmax層輸出進(jìn)行融合。融合操作的計(jì)算公式如下：

其中，等號(hào)左邊表示融合后的最終分類為真實(shí)結(jié)節(jié)的概率。各分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的權(quán)重wj通過網(wǎng)格搜索法得到（w1=0.6，w2=0.4）。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本章將對(duì)本文提出的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法在LUNA16數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)性能進(jìn)行結(jié)果評(píng)價(jià)。LUNA16數(shù)據(jù)集來源于公開的更大的數(shù)據(jù)集LIDC-IDRI（Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative）[18]。整個(gè)數(shù)據(jù)集去除了切片厚度大于3mm的CT圖像，同時(shí)去除了space不一致和缺失部分切片的圖像，最后產(chǎn)生了888張CT掃描件。

這些CT掃描件的橫切圖像大小為512×512，總共包含1186個(gè)專家標(biāo)注的真實(shí)肺結(jié)節(jié)。候選結(jié)節(jié)檢測(cè)任務(wù)中，檢測(cè)出的結(jié)節(jié)在真實(shí)結(jié)節(jié)標(biāo)簽的半徑范圍以內(nèi)時(shí)，即認(rèn)為是一個(gè)正確的檢測(cè)結(jié)果;在假陽性去除階段，正負(fù)樣本由上一階段的檢測(cè)結(jié)果得到。實(shí)驗(yàn)時(shí)，對(duì)LUNA16數(shù)據(jù)集進(jìn)行10-折交叉驗(yàn)證。

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)

3.1.1 候選結(jié)節(jié)檢測(cè)

在候選結(jié)節(jié)檢測(cè)階段，使用的是CT掃描件的橫切面圖像。首先對(duì)這些圖像進(jìn)行預(yù)處理，以得到肺實(shí)質(zhì)部分。具體操作步驟的描述如下：

1）二值化;

2）清除邊界和形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算;

3）連通域分析;

4）肺部區(qū)域填充;

5）獲得肺部區(qū)域掩碼。

經(jīng)過上述預(yù)處理，得到512×512的肺部區(qū)域圖像，過濾掉空氣、骨骼等冗余的像素信息，在數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，還作了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

為了增加更多的樣本，防止模型過擬合，本階段對(duì)樣本進(jìn)行了數(shù)據(jù)增強(qiáng)：隨機(jī)旋轉(zhuǎn)角度[-10°，10°];在x、y坐標(biāo)軸方向上平移[-10，10];尺寸縮放比例為[0.9，1.1];加入水平翻轉(zhuǎn)。

訓(xùn)練本文第1章提出的改進(jìn)后的全卷積網(wǎng)絡(luò)，權(quán)重初始化使用基于高斯分布的方法[19]，設(shè)置初始學(xué)習(xí)率為0.001，在池化層之后加入Dropout[20]（系數(shù)為0.2），采用Adam優(yōu)化算法，batchsize大小設(shè)置為8。訓(xùn)練時(shí)，深監(jiān)督中兩個(gè)分割結(jié)果的損失對(duì)全局損失的權(quán)值占比為[0.5，0.5]。處理分割結(jié)果時(shí)，以得到的候選區(qū)域?yàn)橹行?，提取區(qū)域面積兩倍比例的矩形框來確定檢測(cè)候選結(jié)節(jié)。

3.1.2 結(jié)節(jié)分類

對(duì)候選結(jié)節(jié)檢測(cè)得到的結(jié)果，提取對(duì)應(yīng)的25×25×8和50×50×20的三維塊。使用3.1.1節(jié)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法來增加正樣本，并在z軸上進(jìn)行相同的變換處理。初始學(xué)習(xí)率為0.01，

在池化層后加入?yún)?shù)為0.2的Dropout層。優(yōu)化算法使用隨機(jī)梯度下降法（momentum=0.9）。三維卷積分類網(wǎng)絡(luò)使用的損失函數(shù)[5]如下：

其中1表示指示函數(shù)，P（Y^i=c|Ti;θ）表示輸入的結(jié)節(jié)塊屬于類別c的概率。

3.2 候選結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果

在候選結(jié)節(jié)檢測(cè)階段，評(píng)價(jià)結(jié)果的好壞主要分為以下三個(gè)指標(biāo)：1）平均Dice系數(shù)，用來描述分割結(jié)果與真實(shí)值掩碼的相似度;2）敏感度，理想情況下，檢測(cè)模型應(yīng)當(dāng)檢測(cè)出所有的真實(shí)結(jié)節(jié);3）每個(gè)CT掃描件中檢測(cè)出的候選結(jié)節(jié)個(gè)數(shù)（用“候選結(jié)節(jié)數(shù)/scan”表示）。性能好的檢測(cè)模型應(yīng)當(dāng)具備在較低“候選結(jié)節(jié)數(shù)/scan”的情況下表現(xiàn)較高的敏感度。

本文設(shè)計(jì)了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證提出的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)帶來的性能優(yōu)化。首先對(duì)本文改進(jìn)的模型進(jìn)行自身對(duì)比實(shí)驗(yàn)，是為了驗(yàn)證1.2節(jié)中提出的基于深監(jiān)督的整合算法的有效性，自身對(duì)比結(jié)果如圖4所示。圖4中，使用了相同的經(jīng)過精簡(jiǎn)的UNet++網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，只是最后處理網(wǎng)絡(luò)輸出的過程不同，圖中第1、2、4、5個(gè)直方圖對(duì)應(yīng)同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，第3個(gè)直方圖是在無深監(jiān)督的條件下訓(xùn)練的模型。可以看出，在深監(jiān)督的情況下，只取L2或者L3的分割結(jié)果得到的敏感度相對(duì)較低;通過深監(jiān)督所有的（L1，L2，L3）分割結(jié)果后，第4個(gè)直方圖的檢測(cè)敏感度比無深監(jiān)督UNet++模型的檢測(cè)敏感度高;第5個(gè)直方圖是使用了本文的僅對(duì)L2、L3分割結(jié)果加入深監(jiān)督的方法，得到了較高敏感度的提升，從第4種方法的93.2%提升至94.3%。

然后，使用傳統(tǒng)UNet、UNet++和經(jīng)過改進(jìn)的UNet++分別訓(xùn)練了基于Dice損失函數(shù)和改進(jìn)的損失函數(shù)的一共6個(gè)模型，并比較各模型在上述3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的分割性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1（表中的UNet++均使用了深監(jiān)督方法）。前三個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，3種網(wǎng)絡(luò)使用了基于Dice系數(shù)的損失函數(shù)，雖然改進(jìn)的模型在平均Dice系數(shù)指標(biāo)略低于UNet++，但檢測(cè)敏感度上比傳統(tǒng)UNet和UNet++高;使用了改進(jìn)的加權(quán)損失函數(shù)之后，本文提出的模型達(dá)到0.705的平均Dice系數(shù)和94.3%的敏感度，在圖像分割性能上優(yōu)于前兩個(gè)模型。表1的結(jié)果這也驗(yàn)證了本文提出的基于深監(jiān)督的分割結(jié)果整合算法和改進(jìn)的加權(quán)損失函數(shù)能夠提高候選結(jié)節(jié)檢測(cè)的敏感度，更加能夠檢測(cè)出所有可疑的結(jié)節(jié)，與傳統(tǒng)UNet相比提升了4.2個(gè)百分點(diǎn)。

最后，本文設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了所提算法與肺結(jié)節(jié)檢測(cè)階段相同研究工作[1，6，13，16]的其他算法在LUNA16數(shù)據(jù)集下的各項(xiàng)數(shù)據(jù)結(jié)果。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果和算法比較如表2所示。

檢測(cè)框架算法這兩個(gè)列名都為算法，不恰當(dāng)，列名要有所區(qū)分，請(qǐng)作相應(yīng)調(diào)整?；貜?fù)：第一列為算法框架，故列名為“檢測(cè)算法”或“檢測(cè)框架”;第二列為檢測(cè)算法中使用的具體算法，故可以改寫為“方法”或“基礎(chǔ)算法”。算法基礎(chǔ)算法敏感度/%候選結(jié)節(jié)數(shù)/scan

從表2可以看出，在使用了相同數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)下，本文所提算法在敏感度（94.3%）的指標(biāo)上優(yōu)于其他算法。同時(shí)，表2中也加入了在上一個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)中（表1第二項(xiàng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果）的一個(gè)對(duì)比算法“Baseline”，它表示使用UNet++網(wǎng)絡(luò)作為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。ISICAD請(qǐng)補(bǔ)充ISICAD的英文全稱?；貜?fù)：ISICAD框架是文獻(xiàn)[1]中Murphy等人提出的算法框架的命名，文獻(xiàn)[1]中也未提及其英文全稱。[1]使用傳統(tǒng)手工提取方法，引入形狀指數(shù)（Shape Index， SI）和曲率（CurVedness， CV）特征，實(shí)驗(yàn)結(jié)果獲得了85.6%的敏感度，每個(gè)CT掃描件的候選結(jié)節(jié)數(shù)為335.9;Xie等[6]使用了基于Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）[21]的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)獲得86.4%的檢測(cè)敏感度和較低的候選結(jié)節(jié)數(shù)4.7/scan，雖然本文算法在降低候選結(jié)節(jié)數(shù)（50.2/scan）上不及Xie等[6]的算法，但獲得的敏感度高于該算法;ZNET[16]用了UNet網(wǎng)絡(luò)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果的敏感度指標(biāo)為93.3%，本文所提算法與它相比，敏感度提高了1.0個(gè)百分點(diǎn)。

經(jīng)過多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文基于UNet++的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)，在候選結(jié)節(jié)檢測(cè)階段可以獲得更高的檢測(cè)敏感度。雖然本文的算法在每個(gè)CT掃描件檢測(cè)的候選結(jié)節(jié)的數(shù)量相比較而言不是最低，但是達(dá)到的較高的敏感度對(duì)下一階段結(jié)節(jié)分類和整個(gè)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的性能提升都至關(guān)重要。

3.3 結(jié)節(jié)分類結(jié)果

這一階段實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo)是LUNA16使用的競(jìng)爭(zhēng)性能指標(biāo)CPM（Competition Performance Metric）[22]分?jǐn)?shù)。這個(gè)分?jǐn)?shù)是在受試者特征曲線（Free Receiver Operation Characteristic， FROC）上，計(jì)算不同的“每個(gè)CT掃描件的平均假陽性數(shù)目”（即average number of False Positives per scan， FPs/scan）在（1/8，1/4，1/2，1，2，4，8）下的敏感度均值。目前，F(xiàn)Ps/scan在1到4的范圍廣泛使用于臨床實(shí)踐當(dāng)中，因此，CPM指標(biāo)具有廣泛的認(rèn)可度。

首先設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證多尺度分類融合方法的有效性。分別使用固定尺寸25×25×8、50×50×20和兩種尺度融合，它們使用對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見圖1 Stage2和2.1節(jié)），一共產(chǎn)生三種分類結(jié)果。計(jì)算它們?cè)诓煌現(xiàn)Ps/scan下的敏感度。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3。為了描述方便，單一尺度25×25×8、50×50×20訓(xùn)練的分類模型分別取名為M1和M2，同時(shí)，在表3中敏感度用小數(shù)表示。

從表3可以看出，所有模型在FPs/scan為4的時(shí)候，均達(dá)到了90%以上的敏感度。在FPs/scan為0.125，0.25和0.5的情況下取得高敏感度相對(duì)困難，M1和M2在上述情況下敏感度都低于77%。本文提出的多尺度融合分類模型在實(shí)驗(yàn)結(jié)果中表現(xiàn)突出，在有效降低假陽性數(shù)量的同時(shí)保持了較高的敏感度。當(dāng)每次掃描限制在0.125的平均假陽性數(shù)目的時(shí)候，M1和M2獲得敏感度分別為63.3%和68.5%，提出的融合模型獲得74.1%的敏感度，比前兩者提升了10.8和5.6個(gè)百分點(diǎn);同時(shí)還可以看出，多尺度融合模型得到的敏感度，在每個(gè)限制條件下都高于單一尺度模型。這一對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了融合模型能有效地提高敏感度和降低假陽率，說明了包含不同層次上下文信息的網(wǎng)絡(luò)可以相互補(bǔ)充，它們的結(jié)合可以提高結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)的性能。

圖5（P值表示分類概率）顯示了利用多尺度融合模型識(shí)別真實(shí)肺結(jié)節(jié)的分類概率樣例，模型對(duì)形狀多樣的結(jié)節(jié)體現(xiàn)了良好的鑒別能力。

進(jìn)一步地，本部分實(shí)驗(yàn)還將本文算法框架的結(jié)果與目前流行的算法框架[16]進(jìn)行比較，結(jié)果如圖6所示。本文算法取得了0.874的CPM分?jǐn)?shù)，這一指標(biāo)優(yōu)于其他進(jìn)行比較的流行算法。Xie等[6]在結(jié)節(jié)檢測(cè)和分類階段都使用了二維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在時(shí)間和空間的節(jié)省上優(yōu)于其他流行算法，從圖6可以看出，該方法在每個(gè)CT掃描件的平均假陽性數(shù)（FPs/scan）為0.125時(shí)，取得了73.4%的較高敏感度，而本文算法在0.125FPs/scan時(shí)，敏感度為74.1%，略高于Xie等[6]的方法;相比其他流行算法，雖然在FPs/scan大于2之后，DIAG CONVNET[16]和JackFPR[5]的敏感度更高，但是本文算法在平均假陽性數(shù)量為0.125，0.25，0.5和1時(shí)，均取得了更高敏感度，例如，在FPs/scan為0.25時(shí)，敏感度大于84%。

4 討論

使用本文提出的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)系統(tǒng)框架，其表現(xiàn)性能在LUNA16數(shù)據(jù)集上得到驗(yàn)證。本文算法框架對(duì)候選結(jié)節(jié)的檢測(cè)和假陽性去除兩個(gè)階段都作了改進(jìn)和優(yōu)化。候選結(jié)節(jié)檢測(cè)部分，結(jié)合傳統(tǒng)的UNet和UNet++的優(yōu)點(diǎn)，獲得了高敏感度的檢測(cè)結(jié)果，原因在于UNet++網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身的特征再利用的性質(zhì)，使得它比傳統(tǒng)UNet學(xué)習(xí)到更高效的特征;同時(shí)，對(duì)UNet++網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的精簡(jiǎn)和深監(jiān)督對(duì)象的改進(jìn)以及加權(quán)的損失函數(shù)的引入，也都有效提高了檢測(cè)部分的算法性能;但是這一階段，只用到結(jié)節(jié)的二維信息，在未來的研究工作中，如果在檢測(cè)部分也加入三維的圖像信息，可能對(duì)敏感度的提高有積極的作用。假陽性去除階段，使用了多尺度三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型用于分類。三維的上下文信息對(duì)于結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確分類十分重要，它能為網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)提供空間維度的信息。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)也很重要。在分類階段，本文使用到兩種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來適應(yīng)不同的輸入。三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)中，為了得到具有更強(qiáng)結(jié)節(jié)鑒別能力的模型，可以引入ResNet（Residual Neural Network）[23]、DenseNet（Densely connected convolutional Network）[24-25]等經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層結(jié)構(gòu)。分類過程中，會(huì)出現(xiàn)結(jié)節(jié)直徑很小或結(jié)節(jié)周圍環(huán)境極為復(fù)雜的情況。針對(duì)這些結(jié)節(jié)，使用一些特殊的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法或是設(shè)計(jì)一個(gè)適應(yīng)更小尺度輸入的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可能會(huì)在一定程度上幫助提高識(shí)別率。

5 結(jié)語

肺結(jié)節(jié)自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)醫(yī)生的輔助診斷意義重大。本文針對(duì)傳統(tǒng)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法中檢測(cè)敏感度低、假陽性數(shù)量大的問題提出了基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)算法。創(chuàng)新地提出：1）精簡(jiǎn)UNet++模型，降低了模型復(fù)雜度，同時(shí)保證高敏感度;2）引入對(duì)最佳的分割輸出層的深監(jiān)督;3）改進(jìn)了基于Dice系數(shù)的損失函數(shù);4）設(shè)計(jì)了多尺度的三維深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分類模型，并融合模型結(jié)果來降低假陽率。經(jīng)過多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)，所提改進(jìn)算法的表現(xiàn)性能超過了傳統(tǒng)的算法;但本文算法也存在一定的局限性，在本文第4章討論了所提算法的優(yōu)點(diǎn)、不足和針對(duì)性的改進(jìn)方案。

本文提出的算法框架有較強(qiáng)的可遷移能力。理論上，本文的算法也可以應(yīng)用在其他圖像數(shù)據(jù)集上和更多的醫(yī)學(xué)圖像處理任務(wù)當(dāng)中。

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