Python 人工智能实战：医疗影像分析

1.背景介绍

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，医疗影像数据也成为巨大的存储、处理和分析资源。但传统的图像分析方法仍然存在不足之处，主要体现在以下三个方面：

1. 复杂且耗时：手术后成像，模态切片与分割等过程需要消耗大量时间和人力；

2. 模型缺乏专业性：基于深度学习的多模态神经网络模型应用还处于初级阶段，无法对手术影像进行高精确的分割和辅助分类；

3. 计算资源受限：传统的计算机只能采用单核CPU运算，对大规模图像数据的处理速度受到限制。

为了解决上述痛点，目前国内外科研机构和企业都在探索基于机器学习的方法来提升手术影像的分析性能。下面就以国内著名的复旦大学、湖南省妇幼保健院等知名医院和实验室，结合实际应用场景，利用深度学习技术构建一个“智慧儿童肝炎诊断”模型，分析医患双方的电子病历和X光胸片，实现肝炎诊断和流行预防。欢迎各位专家和同仁参与本次分享会。

2.核心概念与联系

2.1 深度学习简介

深度学习（Deep Learning）是指用机器学习算法解决具有层次结构的数据分析任务的统计模式识别方法，它也是一种端到端的学习方式，可以应用于各种各样的问题领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理、文本理解等。深度学习的基本想法是将许多简单单元组合起来组成一个网络，然后通过训练这个网络来处理输入数据并输出结果。这些简单单元被称作神经元（Neurons），它们之间彼此连接形成网络，并对输入数据进行评估、学习、修正，最终达到对未知数据进行正确预测的目的。

2.2 数据集与目标变量

在做医疗影像数据分析时，一般会涉及到两个问题：第一个是手术后的病例影像数据，第二个是诊断标签。对于手术后的病例影像数据，一般会包括X光胸片（包括肝区和肾脏区域），磁共振成像图（MRI），显微CT图（CT），有些学者可能还会包括其他手术部位的切片等。诊断标签就是手术前后，由医生为患者开出的诊断报告，通常包括胃肠转移情况，是否有异常声音，体温变化等信息。不同的医院或实验室可能会选取不同的诊断标准，比如急性肝炎主要包括肝细胞感染和黑色素瘤增多等，慢性肝炎可能包括淋巴细胞活化，真菌感染等。

2.3 模型结构

对于深度学习中的神经网络（Neural Network），最重要的是选择合适的模型结构，才能达到比较好的效果。因此，不同的数据集或问题类型可能需要不同的模型结构。根据实际需求，我们可以参考如下三种模型结构：

1. 多层感知器（MLP）：多层感知器是一种线性模型，它的每一层都是全连接的，并具有激活函数。它适用于处理有限维度的特征向量，其训练效率很高，但由于参数过多导致过拟合容易发生，且不易收敛。

2. CNN卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种能够有效地处理图片、视频和文本等二维或三维数据的神经网络，能够学习到不同空间尺寸和纹理的特征。它一般包含卷积层、池化层、全连接层、循环层等组件，能够有效地捕捉局部和全局信息。

3. RNN递归神经网络（RNN）：递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，能够对序列中的每一个元素进行相应的处理。它可以进行长期依赖的学习和预测。

综上所述，医疗影像数据分析中，我们需要选择合适的模型结构，并找到一种有效的方式，来处理手术后的病例影像数据，并结合诊断标签，使得模型的预测准确率尽可能地提高。

2.4 评价指标

准确率是用来衡量模型的预测能力的指标。对于肝炎诊断，其准确率通常定义为两类错误率之比，即误判为良性的病例数与总病例数的比值。因此，其在低风险的时候也可以作为模型的性能指标。准确率的衡量范围从0到1，值越接近1，模型的准确率越高。

2.5 训练集、验证集、测试集

训练集、验证集、测试集，分别是指用来训练、优化模型的参数的数据集合。训练集用于模型的训练，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型的性能。训练集、验证集、测试集比例建议为：6:2:2。

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 分割网络

3.1.1 U-Net

U-Net是一个卷积神经网络（CNN）架构，它可以同时处理整个图像和每个部分的标记。该架构有多个卷积层和最大池化层，以及两个反卷积层。U-Net的优点是在输入输出大小相同的情况下，保持了图像金字塔的高分辨率。并且U-Net可以同时对图像和标记进行分割，所以在分割网络设计时，我们不需要额外设计特殊的模块来处理标记。U-Net结构如下图所示。

U-Net的具体步骤如下：

1. 上采样编码阶段：上采样编码阶段，图像先经过几次下采样（减小大小），卷积层，然后再上采样（放大大小）。

2. 下采样解码阶段：下采样解码阶段，先进行上采样（放大大小），然后在卷积层，直到下采样恢复到原始大小。

3. 跳跃连接：跳跃连接，在两个阶段之间引入一个跳跃连接，方便信息的传递。

4. 激活函数：最后使用sigmoid函数来激活最后的输出。

U-Net的好处是可以同时处理整个图像和每个部分的标记。但如果在某个地方出现缺失，那么这一部分就会丢掉，导致结果的不准确。

3.1.2 V-Net

V-Net是另一种卷积神经网络（CNN）架构。它是U-Net的一个改进版本。相比于U-Net，V-Net去除了U-Net中的最大池化层。原因是当下采样到一定程度时，上下文信息可能会丢失。所以，V-Net不再使用池化层，而是用步长为2的卷积层代替。V-Net的结构如下图所示。

V-Net的具体步骤如下：

1. 扩张阶段：先进行一次卷积扩张，然后通过两次卷积实现特征提取。

2. 拼接阶段：上一步得到的特征图进行拼接，得到最终的特征图。

3. 密集预测阶段：使用一层卷积层对最终的特征图进行预测。

4. 非密集预测阶段：在非密集位置使用上采样（插值）来进行预测。

V-Net的优点是可以更好地处理缺失区域，并且可以在无监督的情况下进行训练。

3.1.3 GANs

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是近几年来深度学习热潮下提出的一种新的网络结构。GANs是一个生成模型，其由一个生成器G和一个判别器D组成。生成器负责产生假图片，判别器则负责判断图片是真是假。在训练过程中，生成器和判别器之间的博弈就像游戏赌博。生成器希望欺骗判别器，判别器则希望欺骗生成器。生成器通过学习一系列约束条件来生成逼真的图片，判别器则通过学习判别真假图片的能力来判断真伪。GANs可以用于去除医疗影像中散见的噪声、模糊以及遮挡等障碍，并自动学习病灶的轮廓，帮助医生快速进行诊断。GANs的结构如下图所示。

GANs的具体步骤如下：

1. 生成器网络：生成器网络是一个先验分布和目标分布的生成器，它可以尝试生成一些看起来像原始图片的图片，让判别器判断出来它们不是真的。

2. 判别器网络：判别器网络是一个二分类器，它可以尝试把真实图片和生成器生成的图片区分开。

3. 交叉熵损失：用交叉熵损失函数来训练生成器和判别器。

4. 更新参数：通过梯度下降更新生成器和判别器的参数。

3.2 分类网络

3.2.1 ResNet

ResNet是一个深度残差网络（Deep Residual Networks）。ResNet是一种基于残差块的网络结构，它是由快照技术（snapshot）实现的，快照技术允许模型逐渐退化，使得深层网络可以追溯到浅层网络的状态。通过学习残差而不是沿着深度方向堆叠层，ResNet可以保持较少的内存，并增加准确率。ResNet的结构如下图所示。

ResNet的具体步骤如下：

1. 初始块：首先输入一个堆叠层，其目的是增强输入的多通道。

2. 基础块：残差块由两条支路组成，其中一条支路是普通卷积层，另一条支路是将输入减少（压缩）至与输出一致的大小，再添加至输出。

3. 扩展块：当输出太大时，需要添加一个额外的堆叠层来获得更大的感受野。

4. 激活函数：最后使用ReLU作为激活函数。

ResNet的好处是可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题，并加速收敛。但是，ResNet也有几个缺陷。第一，由于残差块中包含较多的层数，ResNet模型参数数量庞大，计算量也很大。第二，残差块容易发生梯度消失或梯度爆炸问题。第三，残差块的跳连存在信息损失，可能会导致网络退化。

3.2.2 DenseNet

DenseNet是一个稠密连接网络（Densely Connected Networks）。DenseNet可以有效地缓解梯度消失和梯度爆炸问题。它对ResNet的改进主要在于：

1. 稠密连接：ResNet仅仅是堆叠了多层普通卷积层，而DenseNet则是加入了一个连接关系。

2. 密集连接：每个稠密连接层都保留了上层所有特征图的信息。

3. 压缩网络：由于稠密连接层只保留上层特征图的信息，因此可以通过裁剪压缩网络。

DenseNet的结构如下图所示。

DenseNet的具体步骤如下：

1. 初始块：将输入图像的一半缩小，通过卷积层和池化层来得到下一层的输入。

2. 稠密块：由多个稠密连接层组成，每个稠密连接层都有一个卷积层和一个批量归一化层，通过最大池化或者卷积层来降低感受野。

3. 过渡层：过渡层由一个卷积层和一个批量归一化层，通过步长为2的卷积层来减半上采样。

4. 输出层：输出层由全局平均池化层和全连接层组成。

DenseNet的优点是增加了网络的非凡感受野。而且，通过增加稠密连接层来保留信息，可以有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题。

3.2.3 Inception Net

Inception Net是一个注意力机制的网络。Inception Net是GoogleNet的升级版，它在网络的不同层引入了不同类型的卷积模块。Inception Net主要目的是从多个角度捕获输入特征，而不是仅仅从单一视角捕获输入特征。GoogleNet最早提出的是网络模块，主要用于图像分类。Inception Net可以从不同的视角捕获输入特征，并提取多层次的上下文特征。Inception Net的结构如下图所示。

Inception Net的具体步骤如下：

1. 模块A：模块A由一个1x1的卷积层和一个3x3的卷积层组成。

2. 模块B：模块B由一个1x1的卷积层、一个5x5的卷积层、一个3x3的卷积层和三个3x3的卷积层组成，其中两个3x3的卷积层对输入的深度进行卷积，实现不同视角的特征提取。

3. 模块C：模块C由三个1x1的卷积层、一个3x3的卷积层和一个3x3的池化层组成，其中第一个1x1的卷积层提取深度信息，第二个1x1的卷积层提取分辨率信息，第三个1x1的卷积层提取空间信息，最后一个3x3的池化层进行空间下采样。

4. 模块D：模块D由一个1x1的卷积层和四个1x1的卷积层组成，其中中间两个1x1的卷积层提取深度信息，最后两个1x1的卷积层提取分辨率信息。

5. 输出层：输出层由一个全局平均池化层和一个全连接层组成。

Inception Net的好处是通过引入不同视角的特征提取，可以提取多层次的上下文特征。但是，Inception Net的模块复杂度过高，计算量也大。另外，Inception Net并没有采用池化层，因此信息损失严重。