医学影像处理--Unet在Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2019上的应用

本文主要是介绍医学影像处理--Unet在Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2019上的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

背景

Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2019 http://braintumorsegmentation.org/ 是一个脑部肿瘤分割的比赛，主要是利用病人的核磁共振的图像，预测病人脑部胶质瘤的位置，预测病人的生存期，这两部分会有一个排名，这是属于图像的语义分割的问题。

数据分析

原始的数据需要在这个网站上注册下载，分成两部分，train和validation，validation是没有标签的，需要预测出标签然后上传到网站上，最后会给你一个成绩。

数据总共有335个样本，加上127个validation（需要自己做预测的），335个样本里面有259个HGG（高级别胶质瘤）和76个LGG（低级别胶质瘤），数据格式是nifti文件（.nii.gz），需要专门的软件才能打开，这里推荐MITK，下载地址在这http://mitk.org/wiki/Downloads，打开之后应该和下面的样子是差不多的。

github上有一些医疗影像的常用的操作库，这里推荐SimpleITK，是一个专门的医疗影像的python库，也是我们后面要用的一个库，可以从这个网址上https://github.com/SimpleITK/SimpleITK下载，熟悉一下基本操作。还有一个notebookhttps://github.com/InsightSoftwareConsortium/SimpleITK-Notebooks，就和教程一样，也可以跑一下看看每个操作都会有什么样的效果。

要分析的数据是病人脑部的核磁共振图像，这个图像是三维的，图像大小为240 $\times$ 240 $\times$ 155，它的成像原理比较复杂，有想更清楚的了解的可以去b站上看看https://www.bilibili.com/video/av19579047，为了简单起见，我就不仔细描述了。只要知道核磁共振图像会产生如下四种模态的三维图像：
（1）原始的T1
（2）T1加权（t1ce）
（3）T2加权
（4）T2的flair
每个样本都包括上面的四个文件，另外还有一个标签，这个标签也是三维的，是在相应的位置上标记为0,1,2,4。具体含义是
0–正常组织
1–坏死和非增强肿瘤核心
2–肿瘤周围水肿
4–GD增强肿瘤
具体的含义也是可以不用深究，只要知道不同的标签是不一样的肿瘤组织就行。

数据预处理

脑部核磁共振影像的值和图片的像素值不太一样，它表示的是一种强度，数值范围在0到2000都是很正常的，所以数据预处理部分是很有必要做的，在数据预处理之前，再来理解医学影像上的一个概念，偏置矫正，可以看看这篇文章http://www.pianshen.com/article/6998420061/。然后就可以对影像进行归一化的处理。

模型搭建

对于医学影响的处理，Unet是一种很有效的模型，在理解Unet
之前，我们先看一下FCN（全卷积网络，https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf），其具体的模型结构可以用下面这张图表示。这是一种通用的模型结构，可以在这个基础上根据自己的需要自由发挥。

上面这幅图就是全卷积网络的一个代表，没有全连接层，前面几层网络和一般的cnn是一样的，在最后一层采用了一个上采样，直接恢复成了原图像的大小，关于上采样其实就是卷积的反过程，也叫反卷积，是图像从小变大的一个过程。也可以看成是encoder-decoder结构。但是这种结构直接从最后一层恢复成原始图像的大小，中间丢失了很多信息，所以就有了借助于中间过程的下面这种网络。

上面这种网络不仅仅是借助于最后一层恢复成原始图像的大小，还借助于中间生成的图像。比如，在pool4之后，把图像暂存，和resize之后的cov7相加，这时候再恢复成原始图像的大小，是比cov7之后恢复成原始图像的大小要精细的多的。
原论文中也给出了这几个图像上采样的结果，可以看出FCN32s其实是比较模糊的，FCN8s恢复的很好。

有了上面的概念之后，我们再来看一下Unet，Unet论文的下载链接在这https://arxiv.org/abs/1505.04597，Unet的典型结构如下。

先来解释一下。先总体的看一下，左半部分是特征提取部分，右半部分是上采样，这也是一种模型架构，可以根据自己的需要随便修改，比如加大深度之类的。
先看左半部分。横着的蓝色箭头表示卷积，经过两次卷积之后，一部分向右，一部分向下，向下的是池化层，向右的是crop，也就是从568 $\times$ 568大小的图像随机裁剪392 $\times$ 392的图像，然后concat到右边。左边就是多层的一个卷积->(pool+crop)的结构。
右半部分是一个上采样的结构，就是从小图像变成大图像，蓝色和白色是concat（拼接）到一起的，应该没有做其他的类似加法、平均之类的处理。

2D模型

脑部核磁共振的数据是三维数据，但是其实也可以当成二维数据来做。原始数据的大小为240 $\times$ 240 $\times$ 155，可以按照155的方向切片，但是要注意的是，可用的切片只有存在肿瘤的切片，因为不存在肿瘤的话，输入进去损失是0，对于训练没有用处。这个地方需要事先处理一下。

2.5D模型

2.5D模型可以看成是一种特殊的2D模型，具体做法是将三个切片合成一个，作为一个输入，这里的3片合成1片不是（123,456）这种形式，而是（123,234,345,456）这种形式，就可以看成是一个3通道的2D卷积了，也是要注意，只要肿瘤存在的切片就好。

3D模型

重点来看一下3D的模型，3D模型的输入是一个240 $\times$ 240 $\times$ 155的三维矩阵，那么3D的Unet是如何操作的呢？先做几个假设，3D卷积核为3 $\times$ 3 $\times$ 3，一共有n个，步长为1，则输出的大小为（240-3+1） $\times$ （240-3+1） $\times$ （155-3+1） $\times$ n = 238 $\times$ 238 $\times$ 153 $\times$ n。也可以选择其他的卷积方式，比如same卷积。

确定好卷积的方式之后，就能按照上面的方式搭建一个Unet网络了。

生存期预测

生存期预测是指病人在确诊患了高级别胶质瘤（HGG）之后，做过手术，还能存活多长时间，因为低级别胶质瘤（LGG）是不会致死的，所以实际的样本只有259个，在259个HGG里面，官方给的有一个csv文件，里面记录着病人的年龄，做的哪种手术，以及手术后存活了多长时间。我们把它看成一个回归问题，即预测存活时间，但比赛中还有一个指标，将存活时间分类成短期（10个月以内），中期（10-15个月），长期（15个月以上）。

剔除掉未知存活天数的样本，剩余有210个，实际上患HGG的也有痊愈的，不过只有2个，也是直接剔除掉了。用年龄简单的做了一下和存活天数的相关性，为-0.3，相关性可以看做是负相关，即年龄越大，生存的天数就越短。

我们想到了两个方案，但是只实现了其中的一个，先把这两个方案记录下来。

• 采用和人脸年龄预测的方式去作比较，可以看成是图像的回归问题
  输入是去黑边的3维原始图像，resize到统一大小后，用3维卷积的方式，中间卷积，池化，最后得到一个值，loss函数定义成均方误差的形式。
• 从肿瘤三维图像里面手工设计特征，这就是采用传统的机器学习的方式来做，包括强度，位置，纹理等特征，然后再采用回归的方式做。

我们实现的是上面第二种方式，这里推荐一个提取特征的库https://pyradiomics.readthedocs.io/en/latest/index.html，非常强大的一个库，要是让我们当时自己写，估计得写好一阵子，最后用的是一个线性模型回归，顺便看了一下相关性，正相关最大的是距脑部中间的距离，也就是肿瘤的中心越靠近脑袋的中心，生存期就越短，年龄是最大的负相关，即年龄越大，生存期越短。这也符合人的一般的观念。

这篇关于医学影像处理--Unet在Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2019上的应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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