徐峰 鄭斌 郭進(jìn)祥

摘要：針對(duì)肺結(jié)節(jié)特征復(fù)雜、人工提取特征困難、分割結(jié)果不準(zhǔn)確的問題，使用一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型U-Net對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割。首先對(duì)LUNA16數(shù)據(jù)集提供的肺部CT圖像數(shù)據(jù)和結(jié)節(jié)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)結(jié)節(jié)標(biāo)注數(shù)據(jù)，提取對(duì)應(yīng)的肺部CT圖像切片，對(duì)切片進(jìn)行歸一化、二值化、腐蝕和膨脹從而提取ROI區(qū)域，并根據(jù)結(jié)節(jié)位置信息生成掩膜，然后將處理后的肺部CT圖像切片與對(duì)應(yīng)的掩膜送入U(xiǎn)-Net模型進(jìn)行訓(xùn)練，最后使用測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)U-Net模型分割效果進(jìn)行測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，U-Net模型可以對(duì)肺部結(jié)節(jié)進(jìn)行有效分割。

關(guān)鍵詞：

肺結(jié)節(jié)；圖像分割；U-Net

DOIDOI：10.11907/rjdk.181773

中圖分類號(hào)：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)文章編號(hào)：1672-7800（2018）008-0161-04

英文摘要Abstract：For the complicated features of pulmonary nodules， difficulties in manual extraction and inaccurate segmentation results，we propose a convolutional neural network model of U-Net to segment lung nodules. First， CT data provided by LUNA16 needs to be preprocessed. According to the nodule annotation data， corresponding lung CT image slices are extracted， and the slices are normalized， binarized， eroded， and dilated to extract the ROI region， and a mask is generated according to the nodule position information； and the treated lung CT is obtained. Second， the image slice and the corresponding mask are sent to the U-Net model for training； the test data set is used to test the segmentation effect of the U-Net model. The experimental results show that the U-Net model can effectively segment lung nodules.

英文關(guān)鍵詞Key Words：lung nodule；image segmentation；U-Net

0 引言

肺癌是死亡率最高的癌癥之一，如何在肺癌早期發(fā)現(xiàn)癌癥，對(duì)提高病人生存率有重要意義。肺結(jié)節(jié)是肺癌早期表現(xiàn)形式，在CT圖像中有效分割肺結(jié)節(jié)可幫助醫(yī)生提高診斷效率，降低漏診、誤診率[1]。目前，深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域引起了高度關(guān)注。肺結(jié)節(jié)分割是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)研究熱點(diǎn)之一，其主要功能是利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)圖像分割?，F(xiàn)有肺結(jié)節(jié)分割方法主要是將肺結(jié)節(jié)特征與機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合。程立英等[2]采用基于改進(jìn)的C-V模型方法，結(jié)合肺結(jié)節(jié)區(qū)域信息和邊緣信息實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)分割。韓貴來(lái)等[3]采用基于視覺注意的肺結(jié)節(jié)顯著性區(qū)域分割方法，在肺中尋找實(shí)質(zhì)的顯著區(qū)域并將其連通，在每個(gè)連同區(qū)域中進(jìn)行區(qū)域生長(zhǎng)，得到最終分割結(jié)果。該方法雖然可以有效分割肺結(jié)節(jié)，但是人工選取特征的誤差以及肺結(jié)節(jié)多樣性導(dǎo)致適用性不強(qiáng)。董林佳等[4]提出了一種基于三維形狀指數(shù)和Hessian矩陣特征值的肺結(jié)節(jié)分割與檢測(cè)方法，該方法從三維數(shù)據(jù)入手，通過對(duì)肺結(jié)節(jié)三維特征建模實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)分割。該方法準(zhǔn)確率較高，但是三維數(shù)據(jù)特征選取具有一定難度，使三維特征建模難以實(shí)現(xiàn)。廖曉磊[5]提出了一個(gè)結(jié)合超像素和自生成神經(jīng)森林的肺實(shí)質(zhì)序列圖像分割方法，并使用多尺度增強(qiáng)濾波器和3D形狀特征實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)。蘇志遠(yuǎn)[6]提出了改進(jìn)的模糊C均值方法，利用圖像中像素點(diǎn)灰度值作為特征劃分肺結(jié)節(jié)區(qū)域。還有一些使用閾值分割、基于C-V模型等方法的肺結(jié)節(jié)分割技術(shù)，都存在需要人工選取肺結(jié)節(jié)特征的問題[7-9]。部分針對(duì)某些具有特殊特征肺結(jié)節(jié)的分割方法，雖然對(duì)某類肺結(jié)節(jié)效果較好，但是普適性較差[10-15]。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用在醫(yī)療圖像領(lǐng)域。Alakwaa等[16]使用3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割與檢測(cè)。Tan等[17]設(shè)計(jì)了一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)診斷框架，可以有效發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)。Wang等[18]提出了一種多視角卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MV-CNN），該網(wǎng)絡(luò)利用全連接層整合了3條卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支，可有效對(duì)多種肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分割。U-Net是一種適用于醫(yī)療圖像分割領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，該網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在角膜圖像分割、皮膚病變分割以及膝關(guān)節(jié)MR圖像分割等領(lǐng)域得到了應(yīng)用[19-21]。本文方法利用U-Net網(wǎng)絡(luò)模型，使用LUNA16提供的數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，對(duì)U-Net進(jìn)行訓(xùn)練從而實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)自動(dòng)分割。相對(duì)于需要人工提取特征的方法，本文方法對(duì)肺結(jié)節(jié)種類及其特征不敏感，也更利于輔助診斷，對(duì)肺癌的早發(fā)現(xiàn)早診斷有重要意義。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)集

本文使用LUNA16（Lung Nodule Analysis 2016）比賽提供的數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集包含888例患者肺部CT圖像及醫(yī)生對(duì)圖像的標(biāo)注。標(biāo)注內(nèi)容主要包括結(jié)節(jié)坐標(biāo)和直徑。每一位患者的CT圖像數(shù)據(jù)都包含若干512×512大小的切片[22]。本文分別取710例和178例患者數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集與測(cè)試集。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了構(gòu)建用于U-Net的訓(xùn)練集與測(cè)試集，去除外圍無(wú)用數(shù)據(jù)，只保留訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)所需的肺實(shí)質(zhì)部分，并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。圖1為數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。

由于CT原始切片圖像未經(jīng)處理，肺實(shí)質(zhì)部分并不突出，為了更好地分割肺實(shí)質(zhì)部分，需對(duì)圖像作直方圖均衡化處理。如圖2所示，處理后的圖像肺實(shí)質(zhì)部分較為突出，與周邊組織形成鮮明對(duì)比，以便后續(xù)處理。

直方圖均衡化后，各組織灰度值差距較大，對(duì)分割肺實(shí)質(zhì)區(qū)域有較強(qiáng)干擾，需要對(duì)圖像進(jìn)行二值化處理。如圖3所示，二值化后的圖像，肺實(shí)質(zhì)部分形成了鮮明的大片連通區(qū)域，對(duì)提取肺實(shí)質(zhì)部分有較大幫助。

在二值化處理之后，肺實(shí)質(zhì)內(nèi)部有較多噪聲，對(duì)肺實(shí)質(zhì)分割有一定影響，于是使用腐蝕和膨脹兩種數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法消除肺實(shí)質(zhì)內(nèi)部噪聲。如圖4所示，經(jīng)過腐蝕與膨脹處理之后，肺實(shí)質(zhì)內(nèi)部噪聲被明顯消除，與周圍組織的黑色形成鮮明對(duì)比，有助于后續(xù)提取ROI區(qū)域。

經(jīng)過上述處理，肺實(shí)質(zhì)分割已初步完成。在此基礎(chǔ)之上，提取ROI區(qū)域，即得到肺實(shí)質(zhì)的分割結(jié)果。如圖5所示，圖中保留了肺實(shí)質(zhì)部分?jǐn)?shù)據(jù)，剔除了對(duì)訓(xùn)練U-Net無(wú)用的周邊組織。

1.3 生成掩膜

由于U-Net網(wǎng)絡(luò)需要使用掩膜數(shù)據(jù)作為標(biāo)簽，根據(jù)LUNA16提供的標(biāo)注數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)肺部CT切片圖像的結(jié)節(jié)掩膜圖像。掩膜為一張僅含有1和0的圖像，其中1代表肺結(jié)節(jié)所在像素。圖6（右）中白色區(qū)域?yàn)楦鶕?jù)結(jié)節(jié)位置與直徑數(shù)據(jù)生成的圓形。

1.4 U-Net分割

U-Net是一個(gè)2D全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[23]，是目前比較流行的生物醫(yī)學(xué)圖像分割網(wǎng)絡(luò)。圖7為U-Net網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。U-Net具有對(duì)稱的U型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，左側(cè)為收縮路徑，右側(cè)為擴(kuò)張路徑。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有4個(gè)maxpool層和4個(gè)upconv層，以及20個(gè)卷積層。U-Net架構(gòu)是一種重復(fù)結(jié)構(gòu)，每次重復(fù)中都有2個(gè)卷積層和一個(gè)pooling層，卷積層中卷積核大小均為3×3，激活函數(shù)使用ReLU，兩個(gè)卷積層之后是一個(gè)大小為2×2、步長(zhǎng)為2的maxpooling層。每一次下采樣都將特征通道數(shù)量加倍。收縮路徑每一步都先采用反卷積（up-conv），每次使用反卷積將特征通道數(shù)量減半，特征圖大小加倍。反卷積后，將其結(jié)果與收縮路徑中對(duì)應(yīng)步驟的特征圖拼接起來(lái)。對(duì)拼接后結(jié)果進(jìn)行兩次3×3的卷積。最后一層卷積核大小為1×1。

2 結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)選取178例患者的CT圖像為測(cè)試數(shù)據(jù)集。每例患者的圖像都經(jīng)過與訓(xùn)練集相同的預(yù)處理，圖像大小為512×512，格式為npy，實(shí)驗(yàn)采用python2.7及Tensorflow，GPU使用英偉達(dá)QuadroP5000。通過訓(xùn)練好的U-Net對(duì)測(cè)試集進(jìn)行處理，并得到分割結(jié)果，然后將結(jié)果與LUNA16提供的結(jié)節(jié)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

2.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集預(yù)處理后，將測(cè)試數(shù)據(jù)集送入U(xiǎn)-Net模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，輸出結(jié)果為肺結(jié)節(jié)分割結(jié)果。如圖8所示，右圖為原肺部CT圖像，正圓部分為根據(jù)LUNA16數(shù)據(jù)集提供的結(jié)節(jié)位置與直徑生成的圓形，正圓中深色部分為U-Net分割結(jié)果。

2.2 結(jié)果評(píng)價(jià)與分析

分割結(jié)果如表1所示，模型準(zhǔn)確度為86.7%，錯(cuò)分率為13.4%，假陽(yáng)性為11.9%，假陰性為14.7%。數(shù)據(jù)表明U-Net對(duì)于肺結(jié)節(jié)分割效果良好，對(duì)于大部分病患可以起到輔助診斷的作用。

為進(jìn)一步分析本文方法的分割性能，選取目前肺結(jié)節(jié)分割領(lǐng)域中兩種較為常見的方法進(jìn)行比較。表2實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，基于改進(jìn)的C-V模型方法準(zhǔn)確率為83.5%，基于視覺注意的顯著性區(qū)域方法準(zhǔn)確率為85.5%。相較而言，本文方法準(zhǔn)確率最高。

3 結(jié)語(yǔ)

本研究基于U-Net深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，使用LUNA16肺部CT圖像數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)分割，主要特點(diǎn)是不需要人工提取肺結(jié)節(jié)特征，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)特性，自動(dòng)分割肺結(jié)節(jié)。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，該方法可以對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行有效分割。但分割結(jié)果含較多假陽(yáng)性及假陰性肺結(jié)節(jié)，因此改善假陽(yáng)性及假陰性肺結(jié)節(jié)分割結(jié)果是下一步研究工作重點(diǎn)。

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（責(zé)任編輯：江 艷）