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    基于多監(jiān)督殘差網(wǎng)絡(luò)的冠狀動脈CT圖像分割

    2022-11-12 10:24:02顧峰曹秒蔡慶武董麒張坤
    關(guān)鍵詞:殘差造影卷積

    顧峰,曹秒,蔡慶武,董麒,張坤

    (長春理工大學(xué) 生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院,長春 130022)

    冠狀動脈疾病的發(fā)病率和死亡率均較高,已成為當(dāng)今世界范圍內(nèi)死亡率最高的疾病之一[1]。冠狀動脈粥樣硬化性病變可導(dǎo)致血管狹窄或阻塞,冠狀動脈狹窄的檢測與量化是臨床早期診斷冠心病的主要途徑。隨著臨床醫(yī)學(xué)認(rèn)識的不斷加深和影像技術(shù)的進(jìn)步,冠狀動脈造影CT圖像在篩選冠狀動脈疾病方面發(fā)揮著越來越重要的作用。冠狀動脈造影是一種非侵入性的方法,無需動脈導(dǎo)管介入,只需造影液通過靜脈注入流經(jīng)心臟,在冠狀動脈舒張期完成一次心臟斷層掃描[2]。冠狀動脈造影CT圖像分割在輔助醫(yī)生治療、評價血管狹窄病變范圍、重建血管三維結(jié)構(gòu)等方面具有重要意義[3]。完整的血管分割結(jié)果可節(jié)省醫(yī)生的人工分割時間,有助于醫(yī)生更好地診斷疾病。

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)主要依靠特征自動提取等技術(shù),在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展[4]。醫(yī)學(xué)領(lǐng)域也注意到深度學(xué)習(xí)方法的巨大成功,并且希望將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像處理的各個任務(wù)。已發(fā)表的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的文獻(xiàn)中,提出了許多不同的血管分割方法。當(dāng)前深度學(xué)習(xí)主要有兩類:監(jiān)督算法和非監(jiān)督算法[5]。非監(jiān)督算法是指訓(xùn)練過程中沒有人工標(biāo)注作為參考依據(jù),而監(jiān)督式算法可以使用手工分割好的標(biāo)簽作為參考依據(jù)。

    隨著越來越多數(shù)據(jù)集的公開,監(jiān)督式算法得到了越來越多研究人員的喜愛,而且監(jiān)督式算法網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更具有競爭性,可以達(dá)到最佳性能[6]。李瑞瑞等人[7]引入新的血管連接損失值來保證血管的連通性。JIN等人[8]引入了一種可變形卷積運算來對不同形狀的血管進(jìn)行建模。一項研究聲稱[9],考慮到動脈和靜脈之間的特征差異,可以通過多任務(wù)訓(xùn)練來改善分割結(jié)果。YAN等人[10]意識到血管寬窄之間的固有數(shù)據(jù)不平衡,表明訓(xùn)練損失值將以寬的血管為主,而忽略細(xì)的血管。該模型雖然可以有效地重建粗、細(xì)血管,但是需要手動定義血管的直徑,而在大多數(shù)的血管分割實例中,模糊和嘈雜的血管邊界很難全部通過手動定義。ZHU等人[11]提出基于PSPNet網(wǎng)絡(luò)的冠狀動脈造影圖像分割方法。針對冠狀動脈造影圖像結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變、參數(shù)結(jié)構(gòu)過擬合或參數(shù)結(jié)構(gòu)破壞等問題,采用小樣本遷移學(xué)習(xí)限制參數(shù)學(xué)習(xí)方法,實現(xiàn)了并行多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。但隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加,訓(xùn)練過程中對網(wǎng)絡(luò)的指導(dǎo)力度不夠。因此在分割醫(yī)學(xué)圖像時會出現(xiàn)誤分割。

    本文的目標(biāo)是開發(fā)一種快速、全面和自動化的全卷積深度網(wǎng)絡(luò),稱為MSRNet,用于解決動脈造影血管中血管的分割問題,能夠輔助醫(yī)生早期診斷疾病,并使用自動分割工具減少觀察者的報告差異和醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。

    1 方法

    1.1 ResNet-50

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著網(wǎng)絡(luò)深度的加深,表達(dá)能力增強(qiáng)。然而,隨著網(wǎng)絡(luò)深度的加深,一些問題也就隨之而來。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)太深時,對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時間以及設(shè)備的要求也越來越高,而且還會出現(xiàn)梯度消失,訓(xùn)練錯誤增加等現(xiàn)象,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能下降。這些問題的出現(xiàn)說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法還存在很多問題。為了解決這些問題,何愷明等人提出了殘差網(wǎng)絡(luò)來解決這些問題。ResNet使用快捷連接和擬合殘差表示法。恒等映射重新構(gòu)建了學(xué)習(xí)過程,讓梯度在網(wǎng)絡(luò)中順暢地傳遞,加快了網(wǎng)絡(luò)收斂的速度,有效地解決了網(wǎng)絡(luò)退化、梯度消失等問題。

    ResNet-50是何愷明團(tuán)隊提出的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet中的一種,這里的50指帶權(quán)重的層為50層,具體由1個卷積核大小為7×7的卷積層(Conv)、1個內(nèi)核大小為3×3的池化層(最大池化Maxpool)、4組殘差模塊(Residual Module)和 1個全連接層(FC)構(gòu)成,每組殘差模塊內(nèi)分別有3、4、6、3個標(biāo)準(zhǔn)殘差塊結(jié)構(gòu)(Residual Block)。

    將ResNet-50提取的特征圖進(jìn)行可視化以了解ResNet-50對冠狀動脈圖像的特征學(xué)習(xí)過程,如圖 1所示,從圖1(b)~圖1(d)展示了層次由淺至深提取到的部分特征圖樣例。通過觀察分析特征圖可以看到,網(wǎng)絡(luò)的低層特征包含更多的線條、紋理、目標(biāo)形狀等信息,隨著層次深度的增加,圖像信息逐漸減少,一些關(guān)鍵目標(biāo)特征也越來越模糊甚至消失。CNN的低層特征由于來源的層次較淺,因此學(xué)習(xí)到的特征更多指冠狀動脈圖像的局部和細(xì)節(jié)信息,而來源于更深層次的高層特征,則更強(qiáng)調(diào)圖像全局結(jié)構(gòu)及主要目標(biāo)的整體輪廓等抽象信息,因此高層特征較適合冠狀動脈分割任務(wù)。由于醫(yī)學(xué)圖像相對于一般的物體圖像分割精度要求更高,冠狀動脈圖像的細(xì)節(jié)信息在CNN深層逐漸消失,導(dǎo)致高層特征缺少了可區(qū)分性的冠狀動脈特征識別依據(jù),從而可能產(chǎn)生分割不精確的問題。

    圖1 ResNet-50不同殘差塊輸出的特征圖

    1.2 MSRNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    為提高冠狀動脈分割精度,在殘差網(wǎng)絡(luò)中引入監(jiān)督模塊。通過訓(xùn)練好的ResNet-50模型進(jìn)行特征提取的過程中發(fā)現(xiàn),將ResNet-50網(wǎng)絡(luò)中最后的三個殘差單元和整個連接層去掉,網(wǎng)絡(luò)收斂速度更快,對冠狀動脈的分割效果更好。所以將網(wǎng)絡(luò)中最后的三個殘差單元和整個連接層去掉。這樣,網(wǎng)絡(luò)中就只有兩種殘差單元。如圖2所示,在特征提取模塊中,第1、4、8方塊為映射殘差單元(圖2殘差塊1),殘差單元輸入輸出之間的短連接通道不包含任何其他層。其余特征提取部分的方塊表示卷積殘差單元(圖2殘差塊2)。這類殘差單元的輸入與輸出之間的短連接通道包括卷積層、歸一化層和尺度層。圖2中第二部分是多重監(jiān)督模塊。針對網(wǎng)絡(luò)中第3、7、13殘差塊,添加3個監(jiān)督側(cè)輸出模塊。因為網(wǎng)絡(luò)由卷積神經(jīng)層和尺度層兩層組成,在不同深度下的特征圖尺寸要小于輸入圖像特征圖的尺寸。以3、7、13等殘差塊輸出圖像的特征圖尺寸為原輸入圖像尺寸的1/4、1/8、1/16。為了確保監(jiān)督模塊輸出的圖像和輸入圖像的分辨率相同,在每個監(jiān)督模塊上都加入了一個上采樣層對輸出特征進(jìn)行上采樣。此外,每個側(cè)面的輸出模塊還能計算出標(biāo)簽圖像和側(cè)面模塊輸出預(yù)測圖之間的損失值,再將損失值反向傳播,并用梯度下降法修正了網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,這有利于網(wǎng)絡(luò)多尺度學(xué)習(xí),加快網(wǎng)絡(luò)收斂速度。將各個側(cè)模塊的分割結(jié)果融合在融合層,得到最終的分割結(jié)果。

    圖2 MSRNet的架構(gòu)

    1.2 遷移學(xué)習(xí)

    深度學(xué)習(xí)在分類、聚類和回歸等領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。但是這些方法都是以訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)具有相同的特征空間時,才能得到讓人滿意的結(jié)果[8]。隨著數(shù)據(jù)樣本的變化,算法需要添加額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后從頭開始訓(xùn)練。應(yīng)用到現(xiàn)實場景中時,這種方法的弊端就顯示出來了,不僅成本較高,而且很多任務(wù)無法再收集更多的培訓(xùn)數(shù)據(jù)。因此,這些任務(wù)非常需要能夠減少數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的方法,這時應(yīng)用領(lǐng)域間的知識遷移或遷移學(xué)習(xí)具有重要的現(xiàn)實意義。

    1.3 訓(xùn)練過程

    MSRNet基于牛津大學(xué)開發(fā)的深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱[9],采用梯度下降法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),全卷積層采用Xavier方法初始化,學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01,偏向?qū)W習(xí)率設(shè)為0.02。融合層采用零初始化法進(jìn)行初始化,學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01。迭代次數(shù)設(shè)置為50。網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)定義如下:

    其中,g1,g2…,gk∈{0,1},像素 1 表示真值標(biāo)簽;gi=1表示屬于冠狀動脈的像素,反之,gi=0表示屬于其他組織像素;p(gi=n)表示該像素屬于該類型的概率。

    1.4 分割結(jié)果的評價標(biāo)準(zhǔn)

    為了評價該算法的性能,使用一些廣泛使用的指標(biāo)來進(jìn)行比較。具體而言,選擇血管分割準(zhǔn)確性(Acc)和真陽率(Sen)[10]作為評價分割性能。使用NTP作為表示正確檢測到血管(true positive)像素數(shù),NTN表示為正確檢測到的非血管(true negative)像素值,NFP表示為錯誤檢測到血管(false positive)像素。Sensitivty(Sen)也稱為真陽率(true positive rate),定義為 Sen=NTP/(NTP+NTN)。血管分割準(zhǔn)確性(Acc)定義為Acc=(NTN+NTP)/(NTP+NFN+NTN+NFP)。

    2 數(shù)據(jù)與結(jié)果

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    為驗證本文算法的分割性能,建立了一個來自實際案例的數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫來自50個病人的680幅CT圖像(如圖3(a)),所有圖像均為冠狀動脈斷層截面圖,且所有圖像都有放射科醫(yī)生手動標(biāo)注的真值標(biāo)簽。上述圖像資料均來自西藏民族大學(xué)附屬醫(yī)院。

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    盡管深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)對原始輸入數(shù)據(jù)有很好的效果,但是適當(dāng)?shù)念A(yù)處理操作可以提高網(wǎng)絡(luò)分割的精度[11]。由于一些圖像的對比度不明顯,分割邊界模糊,為了使數(shù)據(jù)更適合于分割,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

    (1)圖像進(jìn)行歸一化處理。從醫(yī)院采集的數(shù)據(jù)來自不同的設(shè)備,而且病患個體差異導(dǎo)致造影圖像灰度不同。首先將數(shù)據(jù)集中的所有圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像,然后對灰度圖像進(jìn)行歸一化處理,確保每個圖像的平均灰度值為0,標(biāo)準(zhǔn)差為1。

    (2)數(shù)據(jù)增強(qiáng)。為了克服過擬合問題,使用隨機(jī)沿軸鏡像翻轉(zhuǎn)、隨機(jī)縮放和強(qiáng)度位移三種技術(shù)對數(shù)據(jù)集圖像進(jìn)行增強(qiáng)。表1顯示了有關(guān)使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的參數(shù)細(xì)節(jié)信息。

    表1 數(shù)據(jù)擴(kuò)充參數(shù)

    2.3 性能比較

    通過 MSRNet、U-net和 ResNet等技術(shù),對基于深度學(xué)習(xí)模型的冠狀動脈分割算法的有效性進(jìn)行了驗證。根據(jù)作者提供的源代碼,對U-net和ResNet進(jìn)行了大量參數(shù)實驗,得到了最佳的U-Net和 ResNet參數(shù)。學(xué)習(xí)率(1×10-5),迭代次數(shù)(50)。通過計算Acc、Sen兩個指標(biāo)來評價三種分割算法的性能。分割結(jié)果如表2所示。

    表2 幾種分割方法的比較

    表2為本文為了驗證本文網(wǎng)絡(luò)分割性能與其他幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割方法性能的比較。從表2的結(jié)果可以看出,與U-net和ResNet相比,本文結(jié)果的Acc分別提高了9.3%和7.4%,Sen提高了9.1%和7.3%,MSRNet具有最高的Acc和最高的Sen。

    為了驗證本文提出的對冠狀動脈進(jìn)行分割的方法的有效性,對680幅圖像進(jìn)行了分割測試,并用人工分割結(jié)果作為參考標(biāo)準(zhǔn)。圖3展示兩組冠狀動脈造影血管應(yīng)用不同方法的分割結(jié)果。圖 3(a)、圖 3(f)是原始圖像,圖 3(b)、圖 3(g)是由放射科醫(yī)生手工分割的結(jié)果,圖3(c)、圖3(h)是利用U-Net進(jìn)行分割的結(jié)果,圖 3(d)、圖 3(i)是 ResNet網(wǎng)絡(luò)分割的結(jié)果,圖 3(e)、圖 3(g)是MSRNet網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果。從圖3(c)、圖3(h)兩組圖中可以看出,U-Net網(wǎng)絡(luò)對冠狀動脈并不能完整的分割。從圖3(d)、圖3(i)可以看出,ResNet網(wǎng)絡(luò)對冠狀動脈的分割出現(xiàn)了過分割問題,將一些對比度相似的造影組織分割了出來。圖3表明,基于MSRNet網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果相對于U-Net和ResNet網(wǎng)絡(luò),分割結(jié)果更完整、更準(zhǔn)確,不會出現(xiàn)過度分割的情況,且分割結(jié)果更接近人類專家手工分割的結(jié)果。

    圖3 實驗分割結(jié)果

    2.5 遷移學(xué)習(xí)的實驗結(jié)果

    表2展示了分割的準(zhǔn)確性,基于MSRNet網(wǎng)絡(luò)是最高的。在MSRNet的基礎(chǔ)上,同時測試使用了遷移學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性變化。圖4是使用遷移學(xué)習(xí)之前和之后的模型性能的比較??梢钥闯?,在使用遷移學(xué)習(xí)之后,本文提出的模型在冠狀動脈分割中的Acc和Sen都有提高。其中測試集上的平均Acc從0.925提高到了0.938,平均Sen從0.912提高到了0.923。結(jié)果表明,本文使用的遷移學(xué)習(xí)策略能夠提高模型的性能。

    圖4 基于遷移學(xué)習(xí)改善的模型性能

    3 結(jié)論

    冠狀動脈是一種細(xì)管狀結(jié)構(gòu),對比度和偽影相對較低,而且有效的注釋樣本稀缺,給冠狀動脈圖像的分割帶來了困難?;诠跔顒用}CT血管成像,提出了一種基于MSRNet的多尺度CNN模型。本算法首先對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行下采樣,得到多尺度的圖像,并將其發(fā)送到CNN。在全連接層中選取不同尺度的特征進(jìn)行融合,最后利用這些特征對冠狀動脈造影CT圖像進(jìn)行分割。通過實驗證明,基于MSRNet的冠狀動脈CT血管圖像分割技術(shù)比ResNet和U-Net具有更高的分割精度。此外,利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來進(jìn)一步提高分割的精度,解決了利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分割冠狀動脈數(shù)據(jù)量有限的問題,進(jìn)一步提高了分割的準(zhǔn)確性。因此,本文的實驗對冠狀動脈CT血管的準(zhǔn)確分割具有重要的意義。

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