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    融合多模態(tài)多尺度磁共振成像的腦膠質(zhì)瘤分割?

    2024-04-17 07:28:44裴玉瑤王常青
    關(guān)鍵詞:膠質(zhì)瘤尺度模態(tài)

    裴玉瑤 王常青 吳 茜

    (1.安徽醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院 合肥 230032)(2.安徽醫(yī)科大學(xué)人文醫(yī)學(xué)學(xué)院 合肥 230032)

    1 引言

    腦膠質(zhì)瘤是成人中常見的顱內(nèi)原發(fā)性腫瘤之一,具有高患病率和死亡率,表現(xiàn)為不均勻的壞死腫塊,周圍有不規(guī)則的強(qiáng)化及血管源性水腫[1]。世界衛(wèi)生組織根據(jù)其生長(zhǎng)特性和浸潤(rùn)程度分為兩類:高級(jí)別膠質(zhì)瘤(high grade gliomas,HGG)和低級(jí)別膠質(zhì)瘤(low grade gliomas,LGG)[2~3]。MRI(magnetic resonance imaging,MRI)是目前最流行的無創(chuàng)、無輻射成像技術(shù),提供顱內(nèi)多方位軟組織的成像信息[4]。常見的MRI 四種模態(tài)有:T1 圖像、T1 增強(qiáng)圖像(T1ce)、T2 圖像以及液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列(Flair)。四種不同模態(tài)顯示不同的腫瘤生物學(xué)特征,多種模態(tài)結(jié)合為精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤提供不同的解剖和功能信息[5]。精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤幫助醫(yī)生確定腫瘤部位,避免術(shù)中健康組織的損傷,并對(duì)術(shù)后放射治療起重要作用[6]。然而人工手動(dòng)分割過程繁瑣,且易受專業(yè)知識(shí)和自身主觀因素影響[7]。相比之下,自動(dòng)分割不僅節(jié)省了時(shí)間和成本,而且提高了定量分析的客觀性[8]。由于腦膠質(zhì)瘤結(jié)構(gòu)具有多變性、邊界模糊與周圍組織差異小,使得醫(yī)生難以確定其邊界及小目標(biāo)病變區(qū)域,從而影響手術(shù)質(zhì)量和預(yù)后效果[9]。因此,需要設(shè)計(jì)一種精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域的自動(dòng)分割模型,為臨床醫(yī)生對(duì)腦膠質(zhì)瘤早期診斷和治療提供定量幫助。

    早期基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型是利用小尺度圖像塊分類進(jìn)行腦腫瘤分割,但占用內(nèi)存較大且難以保持特征圖的空間連續(xù)性,導(dǎo)致分割準(zhǔn)確率不高[10]。在FCN[11]基礎(chǔ)上,Ronneberger 等[12]提出具有對(duì)稱編解碼結(jié)構(gòu)的U-Net網(wǎng)絡(luò),解決了醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域因數(shù)據(jù)量少而影響分割準(zhǔn)確率的問題,迅速成為主流框架。目前,腦腫瘤分割的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大致分為兩類:編解碼結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)。大部分研究者基于端到端的編解碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行腦腫瘤分割,如Yang 等[13]在卷積層中加入1×1 卷積整合圖像特征,實(shí)現(xiàn)跨通道信息整合,從而提升腦腫瘤的分割效率。通過簡(jiǎn)單的線性跳躍連接不能充分獲取圖像的語義和空間信息,因此AboElenein 等[14]將Inception 塊和Residual 塊集成并密集嵌套到U-Net跳躍路徑中,從而獲取更多腦腫瘤特征信息。Liu等[15]利用卷積空間和特征交互圖來獲取高維及區(qū)別性特征,從而提升模型聚合上下文特征的能力。Zhou 等[16]采用多任務(wù)學(xué)習(xí)輕量級(jí)深度模型,實(shí)現(xiàn)膠質(zhì)瘤亞區(qū)的精細(xì)化分割。單一的編解碼結(jié)構(gòu)存在特征映射分辨率逐層下降的問題,因此網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)被應(yīng)用于腦腫瘤分割的研究。如Ji 等[17]用全局標(biāo)簽和涂鴉標(biāo)簽分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)級(jí)聯(lián)用于腦腫瘤分割。Li等[18]通過2D 網(wǎng)絡(luò)對(duì)感興趣區(qū)域(ROI)定位,之后使用3D網(wǎng)絡(luò)結(jié)合ROI進(jìn)行分割腦腫瘤,從而提高了分割效率。余等[19]采用與Jiang 等[20]相似的級(jí)聯(lián)架構(gòu),并在解碼器上添加了SE(squeeze-and-excitation)-殘差模塊,使用變分自編碼器將提取潛在信息特征用于總體生命周期的預(yù)測(cè)。由于訓(xùn)練多個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)帶來一定的計(jì)算負(fù)擔(dān),因此本文選擇基于編解碼結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)快速精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤。

    目前許多網(wǎng)絡(luò)在腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域及邊界的分割精度并不理想。針對(duì)這一問題,本文提出了一種融合多模態(tài)多尺度磁共振成像腦膠質(zhì)瘤精準(zhǔn)分割模型。首先,該模型使用多模態(tài)特征提取模塊對(duì)多模態(tài)腦膠質(zhì)瘤圖像進(jìn)行特征提取,提升特征利用率的同時(shí)緩解了梯度消失問題。其次,加入多尺度特征融合模塊來獲取多尺度的全局上下文信息,緩解在特征提取過程中重復(fù)卷積和池化帶來的特征映射分辨率損失問題。最后,將binary cross entropy(BCE)loss 和dice loss 兩個(gè)損失函數(shù)加權(quán)混合,解決分割任務(wù)中的類不平衡問題,同時(shí)提升網(wǎng)絡(luò)模型的分割效果。

    2 本文方法

    2.1 模型分割過程

    本文模型的分割整體過程如圖1,主要包括以下四個(gè)部分:1)數(shù)據(jù)預(yù)處理:將數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁、歸一化處理、切片等操作;2)搭建網(wǎng)絡(luò):基于多模態(tài)特征提取、多尺度特征融合模塊搭建分割網(wǎng)絡(luò);3)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練:選擇合適的超參數(shù)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò);4)預(yù)測(cè)結(jié)果:使用測(cè)試數(shù)據(jù)集來預(yù)測(cè)分割結(jié)果。

    圖1 分割模型的流程圖

    2.2 模型結(jié)構(gòu)

    由于腦膠質(zhì)瘤不同亞區(qū)形態(tài)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,網(wǎng)絡(luò)對(duì)小尺度腦膠質(zhì)瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力差,從而影響小目標(biāo)膠質(zhì)瘤的分割精度。為此,本文將多模態(tài)特征提取模塊和多尺度特征融合模塊同時(shí)嵌入到U-Net 網(wǎng)絡(luò),提出了一種多模態(tài)特征提取、多尺度特征融合機(jī)制腦腫瘤自動(dòng)分割模型,如圖2 所示。該模型由編碼路徑、解碼路徑和跳躍連接組成,輸入大小為160×160×4。其編碼路徑包括多模態(tài)特征提取模塊和多尺度融合模塊,多模態(tài)特征提取模塊主要通過殘差模塊來提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)多模態(tài)圖像的特征提取能力。殘差模塊結(jié)構(gòu)如圖3所示,每個(gè)殘差塊包含兩個(gè)3×3 卷積,用于提取多模態(tài)腦膠質(zhì)瘤MRI 圖像特征信息。為加速模型收斂和緩解梯度消失,每個(gè)卷積單元后都結(jié)合了歸一化(BN)和激活函數(shù)(Relu)操作。使用1×1 卷積來完成圖像通道數(shù)的轉(zhuǎn)換,實(shí)現(xiàn)使用逐像素相加進(jìn)行特征融合。為提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同大小的腦腫瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力,添加多尺度特征融合模塊,有針對(duì)性地學(xué)習(xí)不同尺度的子區(qū)域特征,以捕獲多尺度上下文語義信息特征。而其解碼路徑使用四個(gè)多模態(tài)特征提取模塊和上采樣來還原圖像的位置和空間等細(xì)節(jié)信息,通過上采樣操作使得特征圖的通道數(shù)量減半,特征圖像翻倍。最后使用1×1 卷積保持輸出通道數(shù)量與腦膠質(zhì)瘤亞區(qū)類別數(shù)量一致性,輸出大小為160×160×3。

    圖2 模型框架圖

    圖3 殘差模塊

    2.3 多尺度特征融合模塊

    為緩解連續(xù)卷積和池化造成的邊緣細(xì)節(jié)損失問題,在編碼路徑中融合了多尺度特征融合(multi-scale feature fusion,MFF)模塊,結(jié)構(gòu)如圖4所示。多尺度特征融合模塊將特征圖分成四個(gè)不同尺度的金字塔層,有助于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多模態(tài)不同尺度的特征,提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)腦腫瘤區(qū)域的特征識(shí)別能力。該模型將子區(qū)的池化大小分別設(shè)置為1×1、2×2、4×4 和8×8,以適應(yīng)腦腫瘤圖像的復(fù)雜特征分布,保留不同比例尺度的空間和語義信息。為進(jìn)一步細(xì)化腦膠質(zhì)瘤亞區(qū)的邊界,使用雙線性插值法將不同尺度的特征圖上采樣,并與原始圖像串聯(lián)融合。最后,經(jīng)過卷積操作和Relu 激活函數(shù),與原始圖像逐像素相乘完成特征信息聚合,改善腫瘤亞區(qū)的過分割和欠分割問題。

    圖4 多尺度特征融合模塊

    2.4 加權(quán)混合損失函數(shù)

    BraTS 數(shù)據(jù)中98.46%為大腦的健康組織,而水腫、增強(qiáng)腫瘤及壞死和非增強(qiáng)腫瘤分別為1.02%、0.29%、0.23%。其中腦腫瘤只占整體區(qū)域的1.44%,遠(yuǎn)小于健康腦組織區(qū)域,而且腦膠質(zhì)瘤的各亞區(qū)所占比例也存在很大差異。因此,本實(shí)驗(yàn)采用binary cross entropy(BCE)loss和dice loss加權(quán)混合損失函數(shù),以減輕類不平衡給網(wǎng)絡(luò)性能帶來的不良影響,具體計(jì)算公式如式(1)~式(3)。

    其中,N為像素個(gè)數(shù),Pi為真實(shí)值,Gi為預(yù)測(cè)值。

    3 實(shí)驗(yàn)

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本實(shí)驗(yàn)采用MICCAI腦腫瘤分割挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)集[21~22],大小為155×240×240。每個(gè)數(shù)據(jù)包含T1、T2、T1ce、Flair 和標(biāo)簽圖像,其中標(biāo)簽分為四類,即健康組織(標(biāo)簽0)、壞死和非增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽1)、水腫(標(biāo)簽2)和增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽4)。該實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練集為BraTS 2018,其中包含210 個(gè)HGG 患者和75 個(gè)LGG 患者,按照4∶1 分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。將BraTS 2019 數(shù)據(jù)集中不同于訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的50個(gè)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。分割任務(wù)是精準(zhǔn)分割腦膠質(zhì)瘤三個(gè)亞區(qū)即整個(gè)腫瘤(whole tumor,WT)、腫瘤核(tumor core,TC)和 增 強(qiáng) 腫 瘤(enhancing tumor,ET)。其中,WT 是指所有腫瘤(標(biāo)簽1、2 和4),TC是指所有壞疽(標(biāo)簽1、4),ET 是指增強(qiáng)腫瘤(標(biāo)簽4)。

    3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    由于MRI 各模態(tài)序列的強(qiáng)度不均勻性可能造成分割精度下降,因此去除每個(gè)MRI 圖像序列1%的最低和最高強(qiáng)度值,采用z-score 方式對(duì)各個(gè)模態(tài)歸一化處理,即使用每個(gè)圖像序列減去平均值后除以其標(biāo)準(zhǔn)差,公式如式(4)。之后對(duì)腦腫瘤MRI數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪,去除一些無關(guān)的背景區(qū)域,裁剪為160×160。最后對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行切片處理,去除無病灶區(qū)域,并將不同模態(tài)MRI 圖像進(jìn)行融合。

    其中,X為原始圖像,μ表示圖像的平均值,σ為圖像的標(biāo)準(zhǔn)差,X'為歸一化的圖像。

    3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)

    本實(shí)驗(yàn)采用不同評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)分割結(jié)果進(jìn)行多維評(píng)估,分別為Dice 系數(shù)(Dice similarity coefficient)、靈敏度(Sensitivity)、Hausdorff距離(Hausdorffdistance)。其中Dice 系數(shù)是計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的相似度,公式如式(5),靈敏度是計(jì)算所有陽(yáng)性樣例中預(yù)測(cè)為真陽(yáng)性的比例,公式如式(6),Hausdorff距離是衡量?jī)蓚€(gè)點(diǎn)之間的距離,公式如式(7)。Dice系數(shù)與靈敏度越高,表示模型性能越好,而預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間Hausdorff距離越小越好。

    其中,TP(true positive)為真陽(yáng)性,即正確預(yù)測(cè)為腦腫瘤。FP(false positive)為假陽(yáng)性,即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為腦腫瘤。FN(false negative)為假陰性,即錯(cuò)誤預(yù)測(cè)為健康組織。x 和y 分別為真實(shí)的腫瘤區(qū)域X 和預(yù)測(cè)的腫瘤區(qū)域Y 上的點(diǎn),d( )x,y是計(jì)算x 和y 兩點(diǎn)的距離。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 消融實(shí)驗(yàn)

    為了驗(yàn)證模型各模塊的有效性,本實(shí)驗(yàn)在BraTS 2019 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試,平均指標(biāo)結(jié)果如表1 所示。相比于U-Net,添加多模態(tài)特征提取模塊的MFE-U-Net在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice 系數(shù)、Sensitivity分別提升了1.3%、0.8%,Hausdorff距離也降到2.555,說明該模塊能夠增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征信息的復(fù)用性,提升整個(gè)腫瘤區(qū)域的分割效果。本文提出的模型在不同腦腫瘤亞區(qū)的分割精度都有所提升,與U-Net 相比,Dice 系數(shù)分別增加了1.7%、2.4%和0.9%,Hausdorff 距離也分別降到2.543、1.583 和1.526;與MFE-U-Net 相比,在整個(gè)腫瘤、核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤的Dice 系數(shù)仍有0.4%、1.6%和0.9%的提升,從而證明多尺度特征融合模塊可以學(xué)習(xí)不同尺度的語義信息特征,提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)小目標(biāo)腦腫瘤區(qū)域的特征提取能力。

    表1 BraTS 2019數(shù)據(jù)集消融實(shí)驗(yàn)

    為了從更直觀的角度對(duì)提出的模型進(jìn)行評(píng)估,隨機(jī)選取一些切片,將不同模型的分割結(jié)果及其可視化效果進(jìn)行了主觀比較,如圖5所示。從圖中可以直觀地看出,U-Net 模型在腦膠質(zhì)瘤各亞區(qū)都存在欠分割和過分割的現(xiàn)象,導(dǎo)致其邊界分割不準(zhǔn)確,MFE-U-Net 模型在水腫區(qū)域也存在過分割現(xiàn)象,如圖5 方框區(qū)域所示。相比之下,本文提出的模型在增強(qiáng)腫瘤和核心腫瘤區(qū)域的分割結(jié)果明顯優(yōu)于U-Net 與MFE-U-Net 模型,且在邊界細(xì)節(jié)上實(shí)現(xiàn)了較為精準(zhǔn)的分割效果,與真實(shí)結(jié)果更加接近。

    圖5 不同模型的可視化結(jié)果

    4.2 與其他先進(jìn)模型的比較

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性,將該模型與其他先進(jìn)的模型進(jìn)行比較,如表2所示。文獻(xiàn)[23]采用多路徑輸入,在整個(gè)腫瘤、核心腫瘤、增強(qiáng)腫瘤的Dice分別為79.1%、81.6%和79.3%。文獻(xiàn)[24]提出一種損失函數(shù),改善小型腫瘤模糊邊界的分割結(jié)果,在增強(qiáng)腫瘤Dice 達(dá)到了80.5%,僅次于本文提出的模型。文獻(xiàn)[25]將殘差模塊和注意力門結(jié)合,在整個(gè)腫瘤的Dice 為87%。文獻(xiàn)[26]使用交叉殘差特征模塊來學(xué)習(xí)兩分支互補(bǔ)特征,在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice 達(dá)到87.6%。文獻(xiàn)[27]提出一種高精度輕量級(jí)腦腫瘤分割模型,在整個(gè)腫瘤區(qū)域的Dice取得最優(yōu)為87.9%,在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤的Dice 分別為84.6%、80.0%。與其他模型相比,本文提出的模型在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤小目標(biāo)區(qū)域取得最優(yōu)的Dice系數(shù)分別為86.9%、87.8%,從而證明本文提出的模型可以顯著提升腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域分割的性能。

    表2 與其他先進(jìn)模型的比較

    5 結(jié)語

    針對(duì)醫(yī)學(xué)上腦膠質(zhì)瘤小目標(biāo)區(qū)域分割精度低的問題,本文提出了一種融合多模態(tài)多尺度的腦膠質(zhì)瘤自動(dòng)分割模型。該模型有效利用多模態(tài)、多尺度腦膠質(zhì)瘤的互補(bǔ)特征信息,以保留更多的邊界細(xì)節(jié)信息,從而提升網(wǎng)絡(luò)對(duì)不均勻大小的腦膠質(zhì)瘤的特征識(shí)別能力,實(shí)現(xiàn)小目標(biāo)區(qū)域及其邊界的精準(zhǔn)分割。為了證明該模型的有效性,在BraTS 2019數(shù)據(jù)集上進(jìn)行定量化評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在核心腫瘤和增強(qiáng)腫瘤小目標(biāo)病變區(qū)域的分割精度有顯著提升,有利于臨床上對(duì)小目標(biāo)腦膠質(zhì)瘤的識(shí)別和治療。

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