探秘肝脏/肝脏肿瘤图像分割 医学影像技术的新突破

一、引言

肝脏/肝癌细胞图像分割在医学领域的价值愈发显著,它对肝脏疾病的诊断与治疗具有决定性意义。随着现代医学影像技术的迅速发展,特别是在MRI和CT等先进手段的应用下,所获得的医学影像数据已成为临床诊疗的重要依据。其中,肝癌作为一种恶性程度高且致死率极高的疾病,其精准诊疗显得尤为关键

近年来，在图像分割领域中应用的深度学习技术已经取得了显著成果。卷积神经网络（CNN）作为深度学习中的典型模型之一，在这一领域发挥着关键作用。通过训练大量图像数据进行自主特征提取，并实现了对图像的精确划分。在肝脏与肿瘤相关领域的图像是医学研究的重要组成部分，在这一领域的图像是医学研究的重要组成部分，在肝脏与肿瘤相关领域的图像是医学研究的重要组成部分，在肝脏与肿瘤相关领域的图像是医学研究的重要组成部分，在肝脏与肿瘤相关领域的图像是医学研究的重要组成部分，在肝脏与肿瘤相关领域的图像是医学研究的重要部分。例如，在对肝脏与肿瘤相关图像进行训练过程中, 可以利用 CNN 这一技术来构建能够自主识别并提取出肝脏与肿瘤区域的专业化模型. 这种方法不仅表现出较高的准确度和可靠性, 同时也为其未来研究方向将是重要的推动因素

当前已有多种基于深度学习实现肝癌图像分割的方法被报道。如陆雪松与闫书豪开发了一种基于迭代卷积神经网络实现肝癌MRI图像分割的技术方案，在该方案中将上一次分割所得的概率图整合至网络浅层，并结合编码器输出的低层次特征图进行融合处理以补偿采样带来的细节缺失问题；通过反复更新优化网络参数完成了整个过程；实验表明该方法在ISBI 2019 liver-chaos挑战数据集上的分割精度显著优于传统U-Net架构，并为临床应用提供了有力支持

腾讯优图实验室与厦门大学组建的TencentX团队在全球LiTS（Liver Tumor Segmentation Challenge）中荣获肝分割及肝肿瘤分割两项技术领域的全球领先地位。该团队提出了一种自动分割算法，在每一个处理步骤均力求达到最佳状态：从数据预处理到深度学习网络架构设计、损失函数选择以及最终结果后处理等环节均有出色表现。通过优化数据预处理环节以减少不同数据间的图像差异，在肝肿瘤分割模块设计创新性的2.5D全卷积神经网络，并引入独特的辅助损失函数以有效挖掘肿瘤的空间特征信息；最后通过模型融合等后处理手段进行优化调整以确保算法的高度可靠性和精确度

腾讯优图实验室与厦门大学组建的TencentX团队在全球LiTS（Liver Tumor Segmentation Challenge）中荣获肝分割及肝肿瘤分割两项技术领域的全球领先地位。该团队提出了一种自动分割算法，在每一个处理步骤均力求达到最佳状态：从数据预处理到深度学习网络架构设计、损失函数选择以及最终结果后处理等环节均有出色表现。通过优化数据预处理环节以减少不同数据间的图像差异，在肝肿瘤分割模块设计创新性的2.5D全卷积神经网络，并引入独特的辅助损失函数以有效挖掘肿瘤的空间特征信息；最后通过模型融合等后处理手段进行优化调整以确保算法的高度可靠性和精确度

此外，在肝胆/肝癌肿瘤图像分割领域仍有许多研究者进行了深入的研究工作。其中采用U-Net架构对MRI肝部进行分割，并通过提取肝实质的二值化掩膜实现了对dicom格式影像数据的处理与分析；随后将DICOM格式的影像数据转换为PNG格式的切片图像，并通过数据增强技术进一步优化了数据集的质量；最终利用Python3.7和PyTorch1.4.0搭建U-Net网络模型并完成训练流程。另有研究综述了多种图像分割方法，在肝胆及肿瘤相关领域的应用效果值得借鉴；这些分析有助于更好地理解不同算法的特点及其在实际临床中的潜在价值

在医学领域中开展肝脏/肝脏肿瘤图像分割具有重要意义。该技术通过深度学习为肝癌图像分割提供了创新性解决方案与研究思路。随着深度学习技术的不断发展与进步,相信未来会有更多的研究工作致力于开发更加准确、鲁棒的方法,以进一步提升肝癌图像分割的效果与可靠性。

二、肝脏图像分割的最新技术

（一）基于多维度特征提取网络的肝脏图像分割

网络结构：由多维度特征提取技术构成的一种新型三维分割模型（RDD-UNet），它整合了残差UNet架构与混合损失函数的特点。通过从CT数据沿三个正交轴向进行特征提取，并利用长短跳跃连接机制整合多层次语义信息。这种设计不仅实现了深层特征在各层间的充分传递与融合，并且特别引入了一种不均衡深度可分离空洞卷积模块，在提升三维计算效率的同时又增强了微粒级别的特征感知能力。

关键技术：

长短跳跃连接模块融合多尺度语义特征：采用长短跳跃连接模块的整合形式，在层内与层间充分挖掘信息关联，并有效提升了网络在肝脏图像分割任务中的准确性

一种基于不均衡深度可分空洞卷积机制的空间增强网络：该网络通过优化三维卷积核设计，在提升三维网络计算效率的同时，并且增强了体素级别特征感知能力，并使网络能够更加精准地捕获肝脏图像中的细节信息

基于混合损失函数与深度监督结构的设计，在解决小尺寸分割目标数据分布不均衡的问题基础上，在此基础上设计了混合损失函数，并将其与深度监督结构进行融合，从而显著提升了图像边缘细节的分割效果

分割性能：在公共数据集 LiTS 2017 上的 Dice 分数为 0.9652，在与其它方法相比时表现出较高的分割性能。

（二）使用 U-Net 进行 MRI 的肝脏分割

在将 DICOM 文件转换为 PNG 格式的过程中：可进行增强操作（增强效果），但可能会导致精度损失（降低细节完整性）。具体而言，在实现过程中采用了多种工具和技术来完成这一转换任务。其中包含以下步骤：首先利用 pydicom 库读取 DICOM 文件并提取相关图像数据；随后通过 img_as_float 函数将图像数据转换为浮点数格式以便后续处理；最后借助 matplotlib 和 OpenCV 等库将处理后的图像保存为 PNG 格式文件。

数据增强：通过 Augmentor 工具实现图像的旋转、翻转以及缩放等操作，并增加数据样本的数量。具体而言，在设置不同的旋转角度范围（如最大左转角度与右转角度）以及翻转的概率时会生成多样化的增强效果。缩放操作则可以通过指定放大或缩小的比例来控制样本的大小变化范围。此外，在完成图像增强后对处理后的图片进行命名管理以确保其易于识别与存储

U-Net架构设计：结合经典网络结构与Dropout层进行肝脏分割任务；整个网络系统主要包含编码器与解码器两个主要模块：编码器模块通常包含多个卷积层以提取空间信息并逐步缩小特征图尺寸；而解码模块则通过反卷积操作恢复空间维度从而重建与原始输入图像相当的空间尺度；在模型训练过程中适当引入Dropout层有助于防止模型过拟合从而提升其泛化性能

三、挑战与解决方案

（一）挑战

标准方形卷积在处理不规则形态时表现不足，在肝癌图像分割中也面临挑战。由于肝作为人体内形态多样的重要器官之一其形态特征多样因此传统的基于方格结构的设计难以适应。传统的标准方形卷积虽然能处理多种形状但通常会遗漏一些关键边界细节这将导致分割出的区域边界与真实肿瘤区域之间存在明显偏差

在肝脏肿瘤图像分割任务中，在连续应用池化下采样操作时会不可避免地导致一些关键的病变细节信息无法恢复，并且会影响小目标区域的分割效果。具体而言，在降低图像分辨率的同时能够有效减少计算负荷，但这种策略可能会使某些较小区域的目标特征在多次池化过程中逐渐消失而难以捕捉到。特别是对于那些尺寸较小的肝脏肿瘤目标而言，在经过多轮池化处理后往往会被系统性地遗漏掉而导致其分割精度出现明显下降的情况

（二）解决方案

基于可变形 U-Net（DefED-Net）框架中的特征编码阶段，在常规卷积的基础上引入了残差连接机制的设计理念，并构建了一个Ladder-ASPP特征融合模块

在特征编码阶段

设计的特征融合模块 Ladder-ASPP 主要通过两路实现特征采样与融合。上部采用全局平均池化操作与 1×1 卷积层提取并计算通道注意力权重，在此基础上对通道信息进行提取、加权处理；下部则采用密集连接的可变膨胀卷积层，在保证参数数量不变的前提下能够有效捕获不同尺度的空间上下文信息。由此可见，在通道与空间两个维度均实现了多层次的特征融合整合工作，在保证信息完整性的同时提升了整体特征表达能力。

其他算法深度学习也被广泛应用于肝脏及肿瘤图像分割领域，在此过程中卷积神经网络（CNN）能够自动提取特征并实现准确分割效果。通过融合多种深度学习模型及其技术手段如注意力机制、残差连接以及生成对抗网络（GAN）等来显著提升分割性能水平。将多模态医学图像数据被深度学习模型所应用以融合不同模态的数据信息从而进一步提升图像分割的准确性

深度学习技术在肝癌以及肿瘤影像分割领域的应用日益广泛。作为深度学习领域广受欢迎的技术模型之一，
卷积神经网络（CNN）能够通过大量医学影像数据的学习过程自动识别并提取关键特征，
从而有效地实现肝癌及其相关病变区域的精准识别与划分。
例如全卷积网络（FCN）通常采用U-Net架构设计，
其架构设计包括多个卷积层、下采样层和上采样模块，
在逐层次提取影像细节的同时实现了对像素级别的精确分类。
近年来研究者们对FCN进行了多方面的改进工作，
如引入注意力机制优化特征关注重点，
以及采用残差连接技术提升模型捕捉深层表征的能力，
这些改进措施显著提升了肝癌肿瘤分割的效果与准确性。

通过融合多种深度学习模型与先进技术策略，能够显著提升图像分割的效果。其中一种方法是将三维卷积神经网络（3D-CNN）与其他深度学习技术相结合，并利用残差网络（ResNet）、生成对抗网络（GAN）等技术手段来优化分割性能。三维卷积神经网络可以直接处理三维CT数据，并充分利用图像的空间信息特征。

采用多模态医学图像数据对深度学习模型进行优化处理后可显著提升肝脏肿瘤分割的准确性。为了增强肝脏肿瘤分割的效果研究者们尝试将多种医学影像数据（包括MRI超声等）引入深度学习框架。通过整合不同类型的医学影像数据能够提取更为全面的特征从而优化肝脏肿瘤分割性能。例如某研究团队将CT与MRI图像结合运用循环神经网络对多模态数据进行特征提取并结合卷积神经网络完成肝癌切面识别任务。

四、肝脏及肿瘤图像的分割方法

（一）基于阈值的图像分割

原理：采用不同的阈值设定方式，在图像处理过程中将亮度较高的像素点归类为一类，并将亮度较低的部分归为另一类别的过程。在肝胆解剖结构与肿瘤分割任务中，则因为肝胆组织与肿瘤组织在亮度特征上存在显著差异性这一前提条件的存在性问题, 从而使得该方法能够有效地区分肝胆器官与肿瘤区域这一目标得以实现. 如在某些肝胆CT检查结果图像中, 根据临床需求可设定不同的亮度阈限, 以此实现对肝胆组织与肿瘤组织与其周边其他区域的有效区分.

优缺点 ：该算法在肝脏及肿瘤分割任务中表现出良好的效果，在实际应用中也得到了广泛的验证与认可；然而其对参数的选择高度敏感性是一个不容忽视的问题；当参数选择不当时会导致分类精度下降；此外由于不同图像的像素分布特性各不相同；因此寻找一个合适的参数组合变得具有挑战性；若参数配置错误可能会导致某些肝癌或肿瘤区域被误诊为正常组织；或者正常组织被误判为肝癌或肿瘤区域。

（二）基于区域的图像分割

原理：基于图像像素的颜色特征及其灰度值对图像进行区域划分。在肝癌以及肿瘤的影像分割领域中, 通过分析肝细胞与病变组织的色彩及亮度差异来识别并分离出肝癌区域. 例如, 在某些肝癌MRI检查中, 肝脏与病变组织之间的色彩及亮度差异显著, 可以通过该方法准确识别出病变部位.

优缺点

（三）基于边缘的图像分割

原理：采用基于边界的不同区域检测方法进行图像划分。在肝癌与肿瘤组织图像处理时则可运用边界检测算法识别出肝癌与肿瘤组织的具体边界。例如，在某些肝癌超声检查报告里通过该方法可以清晰地识别出患者的肝癌与肿瘤的具体位置并完成精准处理。

优缺点：在处理具有明显边缘特征的图像时该方法表现出良好的效果但在面对复杂场景下的噪声干扰时其性能会有所下降由于医学图像采集过程中不可避免地会引入各种类型的噪声这使得基于边缘检测的方法难以完全依赖于单一准则进行评估例如在肝部CT影像中由于射线穿透组织层度较深以及探测器响应特性的限制可能会出现因探测到强度不足而误判某些边界的情况进而影响最终分割结果的质量

（四）深度学习方法

全卷积网络（FCN）：基于 U-Net 架构设计，在深度学习框架中通过连续应用卷积层、下采样层和上采样层来逐步提取图像的特征，并实现像素级别的精准分类。传统的 FCN 常常采用 U-Net 结构，在肝脏肿瘤的图像分割领域中展现出显著的优势。具体而言，在肝癌相关研究中对肝脏与肿瘤区域进行图像分割任务时，研究人员会利用 FCN 对CT影像数据进行处理，并通过大量标注数据集进行训练优化以提升模型性能水平。近年来的研究者们对FCN架构进行了多方面的改进工作，在这一领域取得了突破性进展：例如整合注意力机制模块后使网络能够更加聚焦于关键解剖结构区域；此外还尝试引入残差连接等技术手段以改善模型对复杂组织细节特征的学习能力；这些改进措施有效提升了肝脏肿瘤分割的性能水平，并为后续研究提供了重要的技术支撑基础

三维卷积神经网络（3D-CNN） ：直接处理三维 CT 数据，更好地利用空间信息，提高分割准确性。三维卷积神经网络是一种处理三维医学图像的有效方法。与 FCN 相比，3D-CNN 可以直接对三维 CT 数据进行处理，从而更好地利用了图像的空间信息。在肝脏和肿瘤的图像分割中，可以利用 3D-CNN 对肝脏和肿瘤的三维 CT 图像进行分割，从而获得更准确的分割结果。例如，有研究将 3D-CNN 应用于肝脏肿瘤分割，通过对肝脏和肿瘤的三维 CT 图像进行训练，3D-CNN 能够自动学习到肝脏和肿瘤的空间特征，从而实现对肝脏肿瘤的准确分割。近年来，研究者们将 3D-CNN 与其他深度学习技术相结合，如残差网络（ResNet）、生成对抗网络（GAN）等，以进一步提高肝脏肿瘤分割的性能。例如，有研究将 3D-CNN 与 ResNet 相结合，通过在 3D-CNN 中引入残差连接，使网络更加容易训练，从而提高分割的准确性。

基于多模态数据

五、肝脏及其肿瘤图像的分割装置

该装置主要包含获取模块、肝部图像分割结构以及肝癌图像分割结构三个核心组件。

图像获取模块用于完成腹部磁共振影像的采集。使用先进的医学成像设备能够高效地获得高质量的腹部磁共振影像数据。这些数据为后续的图像分割任务提供基础数据支持。

肝部图像分割模块：基于肝脏模型识别目标区域，例如Dial3DResUNet网络架构，在结合短距与长距跳跃连接机制的基础上（通过融合短距与长距跳跃连接机制以及混合空洞卷积技术实现精确肝部解剖结构分割）。

该模型仅包含三个下采样模块，并且在编码器末端位置的基础模型感受野尺寸为 909090。为了更好地捕捉图像中不同位置之间的长距离依赖关系，在基础编码器中，在第二个下采样模块之后连续设置了三个卷积层，并分别赋予其空洞率值1、2和4；第三个下采样模块之后又连续设置了三个卷积层，并分别赋予其空洞率值3、4和5。通过引入混合空洞卷积模块后，在编码器末尾位置的感受野尺寸提升至266,266,266

在模型解码器部分，在各个阶段尾部加入辅助损失项以形成深度监督机制

肝癌图像分割模块：通过肝癌肿瘤模型实现精准分割以降低假阳性率；例如H3DNet，在Hybrid-3D卷积设计下能够有效提取三维特征的同时降低了模型参数数量。

在训练样本采样规则方面，请依据肿瘤金标准确定每个肿瘤的三维包围盒，并在三个维度上分别向外扩展固定的比率。在采样的过程中，在这些膨胀后的三维立方体内随机选取固定尺寸的block用于训练。

在卷积模块中开发了一种 novel 的三维卷积结构 Hybrid-3D 卷积。该结构将传统的三维卷积分解为两个独立的步骤：首先是 intra-slice 卷积用于提取输入张量 XY 方向上的特征信息；其次是 inter-slice 卷积负责融合 Z 轴方向上的特征数据。每个三维卷积层可表示为 Conv (I,O,D,H,W)，其中 Hybrid-3D 模块则由两个子层组成：Conv (I,M,1,H,W) 和 Conv (M,O,D,1,1)。具体而言 I 表示输入通道数量 M 代表中间层通道数量 O 代表输出通道数量 D H W 分别对应 Z X Y 三个维度的空间核尺寸。当 D H W 均设置为 3 时 Traditional 三维卷积的参数量为 27IO 而 Hybrid-3D 结构的总参数量则减少至 9IM+3MO 这一优化比例主要由中间层通道数 M 的选择所决定 其中 M 被设定为与输入通道数相等从而使得 Hybrid-3D 模块相较于传统三维卷积具有显著的参数量缩减效果（约44%）。此外 在保留基础模型原始架构的前提下 将其余所有三维卷积层均替换为 Hybrid-3D 结构 构建出一种轻量化版本的新网络模型 H3DNet 其总参数量从替换前的8.4M降至替换后的5.0M 这种优化策略不仅有效降低了模型规模还能在推理速度上获得显著提升同时不会影响模型的整体性能表现

此外，在模型经过训练后，还可以利用特定的公式来进行评估。这一方法不仅有助于提高分割的效果，还能够进一步增强其稳定性和可靠性。该创新性肝细胞及肿瘤图像分割系统对医学诊断与治疗发挥了关键作用。

六、肝脏图像分割在医学中的应用

（一）基于深度学习的肝脏肿瘤分割实战

在进行肝脏肿瘤分割实践中发现肿瘤与肝脏灰度值几乎重叠的问题需要采取相应措施进行解决首先从数据库的选择入手将 3Dircadb 数据库更换为 LiTS2017 数据库以增加数据量并提高诊断效率随后根据病人的肝脏与肿瘤直方图分布手动将 130 位病人划分为三个等级 level1 表示肝脏与肿瘤对比度最大 level3 则表示对比度几乎没有训练数据选择 level1 和 level2 进行训练在数据预处理过程中采用了 ROI 操作等技术手段以确保网络能够集中关注肝内区域然而 ROI 操作会将真实肝脏分割结果与原图进行逻辑与运算导致非感兴趣区域变黑影响网络性能随后通过大胆尝试将肝体颜色由灰色变为白色并将肿瘤区域设为白色同时将非感兴趣区域设定为黑色实现了对肝内肿瘤的清晰分离经过这一系列优化操作训练集上的 dice 系数达到了 90% 左右测试集则达到 70% 左右尽管仍有提升空间但证实了改进措施的有效性再次凸显了精准的数据处理对于肝癌分割的重要性

实验结果：通过颜色翻转等方式进行处理后，在训练集与测试集上均进行了数据增强操作以提升模型鲁棒性。经过一系列的数据预处理及实验优化工作后，在训练集与测试集中均实现了dice系数的有效提升。具体而言，在经过系统优化后，在训练集中dice系数较初始状态提升了约90%，而在测试集中则达到了约70%。这些结果显示合理的数据增强策略及其优化方案对于提高肝脏肿瘤分割准确性具有重要意义

（二）自动上下文模型在三维 CT 肝脏图像分割中的应用

介绍自动上下文模型（ACM）时指出该模型由密集块与上下文模块构成，并通过多层级捕捉并整合不同尺度上的物体语境信息。详细阐述该模型如何通过反复应用卷积运算与池化操作来提取与整合多尺度空间中的关键特征。其中包含多个密集块单元（DenseBlockUnit, DBU），每个DBU包含多个卷积层与批量归一化层。其输出层设计为一个带有跳跃连接的全卷积结构，并利用扩张卷积进一步提升了分割精度

实验结果：本研究采用了公开可用的LiTS数据库（Liver Tumor Segmentation Challenge），其中包含了201个三维CT肝胆图像样本。该研究将样本均分为训练集和测试集，并分别包含了174个训练子集中实例和27个测试子集中实例。以验证自动上下文模型在三维CT肝胆图像分割任务中的有效性为研究目标，在此基础上与现有的深度学习模型（如UNet、DenseUNet和MultiResUNet）进行了系统性对比分析。通过系统性的实验评估可以看出，在准确率方面 ACM表现出了最高的准确性达到0.925这一水平，并较现有方法提升了约2%的性能水平

七、结论

肝癌/肝癌肿瘤图像分割技术在医学领域具有显著的应用价值

目前，在2023年全球LiTS挑战赛中, TencentX团队由腾讯优图实验室与厦门大学共同组建, 在肝癌分割与肝肿瘤分割两项领域均获得世界排名第一. 此外,另有众多研究者开发出多种创新性的分割方法及模型. 其中, 采用多维度特征提取网络进行肝脏图像分割是一项重要突破; 在可变形编码模块中使用了残差连接替代常规卷积, 有效提升了肝脏图像分割的准确率与实用性.

然而

未来的研究重点可能集中在几个关键领域：第一，在提升对肝脏/肝癌图像分割的精确度与应用价值方面取得突破性进展；第二，在整合多种医学影像数据的基础上提取更具鉴别力的特征信息；第三，在推动自动化与智能化技术的应用过程中显著提升分析效率与结果可靠性

就目前而言，在医学领域肝癌图像分割技术具有巨大的临床应用价值。随着深度学习技术的持续进步和发展趋势预测报告指出，在未来将会出现越来越多专注于开发更加精确可靠的肝癌及肿瘤图像分割方法的研究项目。

八、肝脏相关数据集

数据集1

    # 数据集名称LiTS# 简介肝脏/肝肿瘤分割，包含131组训练数据和70组测试数据# 论文地址https://arxiv.org/abs/1901.04056# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/10273

数据集2

    # 数据集名称Sliver07# 简介Sliver-07肝脏分割数据集# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19906

数据集3

    # 数据集名称3D-IRCADB脏器分割数据集# 简介脏器分割数据集，3D-IRCADB# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/10293

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数据集4

    # 数据集名称CHAOS多脏器分割数据集# 简介包含40组肝脏/脾脏/肾脏的扫描和分割标注，有CT和MRI两种模态。# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/23864

数据集5

    # 数据集名称TCGA-LIHC 肝脏CT# 简介TCGA-LIHC数据集是连接癌症表型与基因型研究的重要部分，该数据集包括从基因组数据共享平台获取的临床、遗传和病理学数据，以及从癌症影像档案获取的放射学数据。# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/37439

数据集6

    # 数据集名称MSD肝脏血管数据集# 简介MSD肝脏血管数据集# 数据集地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/10333