Python 人工智能实战：医疗影像分析
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
随着近几年AI技术的发展，尤其是深度学习DL在图像分析领域的突飞猛进，医疗影像信息的处理也被带到了人们的视线之中。近年来，人们对医学影像的自动化、智能化、精准化等各种需求也越来越迫切，如何高效且准确地进行医疗影像的分析、分类和检索，成为一个热门研究方向。然而，实现这一目标依旧存在很多技术难题，其中包括传统计算机视觉算法的效率低下、缺乏灵活性和普适性等特点。因此，为了解决当前医学影像分析技术面临的挑战，作者提出了基于机器学习的医学影像分析方案。
此次的文章将以比较优秀的CNN卷积神经网络模型——U-Net结构进行介绍。U-Net结构是一种类U型网络，它是一种特殊类型的卷积神经网络（Convolutional Neural Network），能够有效地分割出输入图像中的不同对象。该结构由Encoder和Decoder两个主要部分组成，分别负责编码（encode）和解码（decode）输入的特征图。如图1所示，U-Net主要流程包括两个阶段：
- Encoding: 使用卷积神经网络的编码器（encoder）模块，通过重复下采样和卷积层的操作，将输入图片逐步抽象化，并输出编码后的特征图。
- Decoding: 使用卷积神经网络的解码器（decoder）模块，通过上采样和卷积层的组合，将编码后的特征图逆向抽象化，还原到原始图片的尺寸。
图1 U-Net结构图
2.核心概念与联系
2.1 传统计算机视觉算法的局限性及创新点
目前，传统计算机视觉算法存在以下几个局限性：
- 效率低下：传统计算机视觉算法通常采用基于模板匹配的方法或使用轮廓检测的方法，这些方法的复杂度都很高，耗时也长。
- 模板匹配的局限性：模板匹配的方法具有局限性，只能发现特定类型的目标物体，而且只能在固定的模式下查找，不能自适应调整模式大小和位置。
- 光照条件的变化不友好：传统计算机视觉算法通常都是针对已知的环境光照条件进行训练和测试的，当环境光照变化时，就会产生较大的影响，导致结果偏差较大。
2.2 U-Net结构的创新点
相对于传统的基于模板匹配的计算机视觉算法，U-Net结构的创新点如下：
- 模块化设计：U-Net是一个模块化设计的网络结构，能够灵活地适配不同的任务，并可通过组合的方式实现多种功能，例如提取图像的边缘，提取显著的肿瘤区域等。
- 分割的全连接性质：传统的基于模板匹配的算法是依赖于分割中每个像素对应的标签信息，但这样做会导致需要更多的标签数据，造成存储空间的过大，同时计算量也比较大。U-Net通过将整个网络分为两部分，从而消除了这个限制，这也使得U-Net可以应用在更加复杂的分割任务上。
- 多尺度感受野：传统计算机视觉算法通常都是在固定大小的模板下进行图像分割，这样会导致丢失大量细节信息。U-Net通过在多个尺度下进行特征提取和预测，能够捕获到不同大小的目标物体的细节信息。
- 可微分性质：传统的基于模板匹配的算法无法实现端到端训练，这就使得其无法改善性能。U-Net是完全可微分的，允许使用梯度下降法进行参数优化，进一步提升网络性能。
3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
3.1 数据集介绍
为了构建有效的医学影像分析模型，需要对数据集进行预处理。首先，需要清理数据集中不必要的部分，比如透视变换、光照变化、图像噪声等，只保留关键部位上的图像，比如胸部、肝脏等。然后，需要统一图像的尺寸，统一成一样的分辨率，以便输入到神经网络中。最后，可以使用数据增强的方法生成额外的训练数据，从而提升模型的泛化能力。
3.2 数据预处理
首先对数据集进行清洗，把不必要的部分去掉。这里我们只需要保留胸部部分的X光片图像。然后将所有图像统一的分辨率和大小。最后利用数据增强的方法生成额外的训练数据。
3.3 模型构建
U-Net是一种特殊类型的卷积神经网络，其基本单元为卷积层和上采样层。U-Net由两个部分组成，即编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器的作用是对输入图像进行特征抽取，生成对应的特征图。解码器则根据编码器生成的特征图对输入图像进行重构。U-Net中的卷积层与池化层都采用批量归一化（batch normalization）方法防止梯度爆炸和梯度消失。
3.3.1 Encoder模块
编码器模块由两个卷积层和三个池化层组成。第一个卷积层用于对输入的图像进行特征抽取，第二个卷积层用于对第一层提取到的特征进行非线性激活，第三个卷积层用于对第二层的特征进行非线性激活。第四个池化层用来缩小特征图的尺寸，使得特征图变小。第二个池化层用来减少纹理噪声。
3.3.2 Decoder模块
解码器模块由五个反卷积层和两个卷积层组成。第一个反卷积层用来放大特征图的尺寸，使其恢复到原始大小。第二个反卷积层用来对第一个反卷积层的输出进行特征重建。之后再与编码器中的对应层的输出进行拼接，然后进入第三个反卷积层。第三个反卷积层用来对第二个反卷积层的输出进行特征重建，之后再与第一个反卷积层的输出进行拼接，形成最终的预测结果。
3.3.3 Loss函数
训练模型的目的是为了使模型预测出的像素值尽可能与真实值的误差最小。一般来说，对于二分类问题，最常用的损失函数为交叉熵（cross entropy）函数。
3.4 模型训练
使用Adam优化器来训练模型。训练时，每次选取2至8张图像作为训练样本，训练10至20个epoch，并记录验证集上的性能。使用early stopping来避免过拟合。
4.具体代码实例和详细解释说明
本文将用PyTorch库实现上述模型。
4.1 安装PyTorch
首先，安装Python和相关库，比如numpy、matplotlib、pillow等。然后，安装CUDA和cudnn（NVIDIA提供的深度学习工具包）。如果没有GPU，也可以使用CPU版本的PyTorch。
!pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html4.2 数据预处理
定义一些全局变量。
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
input_dir = "data"
output_dir = "processed_data"
train_pct = 0.8 # 训练集占比
val_pct = 0.1 # 验证集占比
test_pct = 0.1 # 测试集占比
im_size = (512, 512) # 每幅图像的分辨率
num_classes = 1 # 分类数量
batch_size = 8 # mini-batch的大小
learning_rate = 1e-4 # 学习率
weight_decay = 1e-4 # L2正则化项的权重衰减系数
epochs = 10 # epoch的数量
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
print("Using device:", device)加载数据集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torchvision.transforms import ToTensor, Resize, Compose, Normalize
transform = Compose([
Resize(im_size),
ToTensor(),
Normalize((0.5,), (0.5,))
])
def load_data():
data = []
for filename in sorted(os.listdir(input_dir)):
continue
img_path = os.path.join(input_dir, filename)
img = Image.open(img_path).convert('L')
if im_size!= img.size:
img = transform(img)
label = 0 # 此处仅用胸部的X光片图像进行分类
data.append((img, label))
x, y = zip(*data)
return np.array(x), np.array(y)创建训练集、验证集和测试集。
x, y = load_data()
x_train, x_temp, y_train, y_temp = train_test_split(x, y, test_size=(1-train_pct), random_state=42)
x_val, x_test, y_val, y_test = train_test_split(x_temp, y_temp, test_size=(val_pct/(val_pct + test_pct)), random_state=42)
print("Training set size:", len(x_train))
print("Validation set size:", len(x_val))
print("Test set size:", len(x_test))4.3 模型构建
定义U-Net模型。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class DoubleConv(nn.Module):
def __init__(self, in_chans, out_chans, mid_chans=None):
super().__init__()
if not mid_chans:
mid_chans = out_chans
self.double_conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_chans, mid_chans, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(mid_chans),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(mid_chans, out_chans, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(out_chans),
nn.ReLU(inplace=True)
)
def forward(self, input):
return self.double_conv(input)
class DownSample(nn.Module):
def __init__(self, in_chans, out_chans):
super().__init__()
self.downsample = nn.Sequential(
nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
DoubleConv(in_chans, out_chans)
)
def forward(self, input):
return self.downsample(input)
class UpSample(nn.Module):
def __init__(self, in_chans, out_chans, bilinear=True):
super().__init__()
if bilinear:
self.upsample = nn.Sequential(
nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False),
nn.Conv2d(in_chans, in_chans // 2, kernel_size=1),
nn.BatchNorm2d(in_chans // 2),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.ConvTranspose2d(in_chans // 2, in_chans // 2, kernel_size=2, stride=2)
)
else:
self.upsample = nn.ConvTranspose2d(in_chans, in_chans // 2, kernel_size=2, stride=2)
self.conv = DoubleConv(in_chans, out_chans)
def forward(self, input1, input2):
output2 = self.upsample(input1)
diffY = input2.size()[2] - output2.size()[2]
diffX = input2.size()[3] - output2.size()[3]
output2 = F.pad(output2, [diffX // 2, diffX - diffX // 2,
diffY // 2, diffY - diffY // 2])
output2 = torch.cat([output2, input2], dim=1)
return self.conv(output2)
class UNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
self.enc1 = DoubleConv(1, 64)
self.enc2 = DownSample(64, 128)
self.enc3 = DownSample(128, 256)
self.enc4 = DownSample(256, 512)
self.center = DoubleConv(512, 1024)
self.dec4 = UpSample(1024, 512)
self.dec3 = UpSample(512, 256)
self.dec2 = UpSample(256, 128)
self.dec1 = UpSample(128, 64)
self.final_layer = nn.Conv2d(64, num_classes, kernel_size=1)
def forward(self, input):
enc1 = self.enc1(input)
enc2 = self.enc2(enc1)
enc3 = self.enc3(enc2)
enc4 = self.enc4(enc3)
center = self.center(F.relu(enc4))
dec4 = self.dec4(center, enc4)
dec3 = self.dec3(dec4, enc3)
dec2 = self.dec2(dec3, enc2)
dec1 = self.dec1(dec2, enc1)
final_layer = self.final_layer(dec1)
return final_layer4.4 模型训练
定义训练函数。
def train(net, optimizer, criterion, x_train, y_train, batch_size, epochs):
net.to(device)
running_loss = 0.0
total_loss = 0.0
min_val_loss = float('inf')
for epoch in range(epochs):
print("Epoch", epoch+1)
indices = list(range(len(x_train)))
np.random.shuffle(indices)
n = int(np.ceil(float(len(x_train))/batch_size))
for i in range(n):
start = i * batch_size
end = min((i+1)*batch_size, len(x_train))
inputs = torch.tensor(x_train[indices[start:end]]).permute(0, 3, 1, 2).to(device)
targets = torch.tensor(y_train[indices[start:end]], dtype=torch.long).unsqueeze(1).to(device)
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()*targets.shape[0]
total_loss += loss.item()*targets.shape[0]
val_loss = validate(net, criterion, x_val, y_val)
print("Train Loss:", round(running_loss / (len(x_train)+len(x_val)), 4))
print("Val Loss:", round(val_loss, 4))
running_loss = 0.0
if val_loss < min_val_loss:
min_val_loss = val_loss
best_weights = {k: v.clone().detach() for k,v in net.named_parameters()}
return best_weights
def validate(net, criterion, x_val, y_val):
with torch.no_grad():
net.eval()
inputs = torch.tensor(x_val).permute(0, 3, 1, 2).to(device)
targets = torch.tensor(y_val, dtype=torch.long).unsqueeze(1).to(device)
outputs = net(inputs)
val_loss = criterion(outputs, targets)
val_loss *= targets.shape[0]
net.train()
return val_loss.item()/len(x_val)定义损失函数。
criterion = nn.CrossEntropyLoss()创建一个优化器。
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)开始训练。
best_weights = train(net, optimizer, criterion, x_train, y_train, batch_size, epochs)4.5 模型测试
定义测试函数。
def test(net, weights):
net.load_state_dict(weights)
net.eval()
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for i in range(len(x_test)):
input = x_test[i].reshape(-1, 1, im_size[0], im_size[1]).astype(np.float32)/255
target = y_test[i]
input = torch.tensor(input).permute(0, 3, 1, 2).to(device)
output = net(input)[0]
predicted = output.argmax(dim=0)
if predicted == target:
correct += 1
total += 1
accuracy = correct / total
print("Accuracy on test set:", round(accuracy, 4))开始测试。
test(net, best_weights)5.未来发展趋势与挑战
由于医学影像数据的特殊性，该模型目前只针对胸部的X光片图像进行分类，后续可能会扩展到其他类型的影像数据的分析，比如MRI等。另外，在数据处理方面，仍有许多可改进的地方，比如裁剪或者旋转图像使其均匀分布，增加数据的增广策略等，有利于模型的泛化能力。
此外，由于图像分析任务要求高准确率，目前仅用了U-Net作为模型结构，还有许多其他的模型结构也在尝试中，如SegNet、CRFNet、GAN等。
最后，AI技术在医学影像领域还处于起步阶段，还存在很多技术瓶颈和研究机会。希望通过本文的介绍，引起医学影像领域的相关工作者的关注，共同探讨如何基于机器学习的方法进行医学影像分析。