Medical Imaging AI – Image Segmentation using Deep Lear
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Image segmentation is one of the key tasks in medical image analysis and computer vision that involves dividing an entire image into multiple parts or regions based on some criteria such as color, texture, shape, etc., so that each region represents a different object or structure present in the image. It helps to extract relevant information from medical images for various applications like detection, diagnosis, surgery planning, treatment planning, tracking objects through time, analyzing tumor growth patterns, and many more. In this article, we will discuss how can we perform image segmentation using deep learning techniques and show you step-by-step code examples using Python programming language.<|im_sep|> In recent years, artificial intelligence (AI) has revolutionized various fields such as medicine, engineering, and finance. Computer Vision (CV) and Natural Language Processing (NLP) are two of the most popular areas where AI techniques have been applied successfully. One of the main challenges faced by these domains is their limited ability to process large amounts of data due to storage space constraints and high processing speeds required. To overcome these limitations, modern CV algorithms use Convolutional Neural Networks (CNNs). CNNs learn hierarchical representations of visual concepts by convolution operations, which can be used for classification and semantic segmentation of images. Here, we will focus our attention on image segmentation using CNNs.
Image segmentation refers to the task of partitioning an image into multiple parts or regions based on some criteria, such as color, texture, shape, etc. The goal is to identify and isolate the important features present in an image and separate them into meaningful subregions or segments. This allows us to analyze, understand, and interpret the underlying biological structures and processes within an image. However, traditional methods for image segmentation require expertise in both machine learning and image processing. Additionally, it may not work well when dealing with complex cases such as overlapping objects, background clutter, and variations in illumination conditions. Therefore, there has been a renewed interest in developing deep learning algorithms for solving this problem efficiently.
In this article, we will first provide a brief overview of the basic terminology, principles, and approaches used for image segmentation using deep learning techniques. We then demonstrate several steps involved in performing image segmentation using a state-of-the-art deep learning algorithm called U-Net [1]. Finally, we will introduce some advanced topics related to practical usage of deep learning models for image segmentation, including hyperparameter tuning, model architecture selection, and evaluation metrics.
2. 基本概念、术语及方法论
2.1. 图像分割的基本概念和定义
图像分割（Image Segmentation） 是指将整张图像按照某种标准或规则分成多个不同的区域或者子图片。对图像进行分割的目的是为了方便地对图像中的目标进行识别、定位、理解与分析。图像分割任务可以看做是对图像的细化和提取，其一般流程如下图所示：
如上图所示，图像分割通常由以下三个步骤组成：
- 图像预处理 ：包括图像增强、滤波等；
- 特征提取 ：利用算法从图像中抽取有用特征，如边缘、色彩等；
- 分割算法 ：通过特征的匹配、聚类等方式对图像进行分割，得到不同区域。
图像分割有两种模式：
- 全景分割（Panoptic Segmentation） ：该模式描述了同时在图像和语义信息上的分割，即将图像划分成更大的区域并标注出语义标签。比如，给出一个街道场景，通过区分各个建筑物的类型、颜色、形状等信息，可以获得更加丰富的区块数据集。
- 对象分割（Object Segmentation） ：该模式只对目标物体的连通区域进行分割，不需要考虑语义信息。比如，在医疗影像中，对肿瘤区域进行分割，得到病灶切片，而不需要考虑切片之间的空间位置关系。
图像分割涉及到的主要方法有：
- 基于统计特征的分割法：主要使用图像相似性和统计分析的方法，如K-Means聚类法、层次聚类法、EM算法等。
- 基于学习特征的分割法：基于机器学习的算法，如支持向量机、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)。
- 深度学习方法：深度学习模型能够自动学习图像中出现的隐喻特征，因此可以帮助计算机实现图像分割。
2.2. 图像分割术语及相关术语
图像分割主要采用图像上的点、线段、面积、颜色、纹理、形状等特征进行分类与分割，这里根据图像分割的需要，定义了一套标准化的术语。
2.2.1. 像素（Pixel）
图像中的每个点称作像素，具有位置属性（x坐标和y坐标），并具有颜色属性（R、G、B）。典型的图像中，像素点的数量往往十分庞大，其中一部分占据了绝大部分的存储空间。
2.2.2. 像素类别（Pixel Class）
将图像中属于同一类像素的集合成为像素类别。典型的图像中，像素类别数量往往是非常大的，像素类的分布呈现出复杂的几何形式。
2.2.3. 区域（Region）
在图像中形成的对像素的集合称作区域。图像分割的最终结果是将整张图像分割成若干个不同区域，每个区域代表一种特定物体，并且有独特的特征，如颜色、纹理、形状等。
2.2.4. 图像对象（Image Object）
表示图像中某个单独的物体。
2.2.5. 实例分割（Instance Segmentation）
将同一类对象被分割成不同的区域的分割策略。例如，在场景中识别出不同类型的对象，然后将它们分别提取出来并分割。实例分割和物体分割不同之处在于，后者是将对象视为一个整体，前者是将对象视为多个不可分割的实例。
2.2.6. 物体分割（Object Segmentation）
将图像中物体本身的连通区域分割成独立的区域。这种方法不会关注到物体间的相互作用，仅关注到它们自身的形态和位置。
2.2.7. 闭运算（Closing Operation）
用于连接具有较小分辨率对象的开口缺陷。如在图像中使用该方法，可消除孔洞和断裂。
2.2.8. 梯度幅值（Gradient Magnitude）
梯度方向越多的像素具有更高的梯度值。
2.2.9. 等价值（Equivalence Value）
衡量图像两个像素的等价性。当两个像素具有相同的等价值时，它们可以认为是同一个区域的一部分。
2.2.10. 边缘检测（Edge Detection）
在图像中找出像素值发生剧烈变化的区域，这些区域可能表明图像的边缘。
2.2.11. 邻域（Neighborhood）
图像中一点附近的像素组成的区域。
2.2.12. 相似性函数（Similarity Function）
用来计算两两像素的相似性，如结构相似性和纹理相似性等。
2.2.13. 距离变换（Distance Transform）
图像分割过程中，对每一个像素赋予一个距离值，该值反映了与其他像素之间的距离差异。
2.2.14. 轮廓提取（Contour Extraction）
通过找到图像中所有图像对象的边界形状，确定图像中的对象。
2.2.15. 标记（Label）
将图像中的对象标记成不同的种类。
2.2.16. 图像分割阈值（Segmentation Threshold）
图像分割过程中用来对每个像素赋值是否属于前景的判断阈值。
2.2.17. 模糊（Blurring）
图像分割过程中将图像平滑化的过程，使得分割效果更加突出。
2.2.18. 拉普拉斯算子（Laplace Operator）
与一阶微分和二阶微分的乘积对应。
2.2.19. 局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing）
一种快速且准确的图像相似性搜索算法。
2.2.20. DAVID-V系数（DAVID-V Coefficients）
一种图像相似性评测工具。
2.2.21. U-Net模型（U-Net Model）
一种深度学习框架，用作语义分割的端到端模型。
2.2.22. 超参数（Hyperparameters）
模型训练过程中需要调整的参数。
2.2.23. 模型架构（Model Architecture）
模型的结构，如卷积核大小、池化窗口大小、层数、激活函数等。
2.2.24. 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）
多标签分类问题中使用的损失函数。
2.2.25. 均方误差损失函数（Mean Squared Error Loss Function）
回归问题中使用的损失函数。
2.2.26. 数据集（Dataset）
用于训练和测试模型的数据集合。
2.2.27. 测试集（Test Set）
用来评估模型性能的数据集合。
2.3. 图像分割方法论
图像分割的实质就是找到图像中存在的各种特征，把它们分离开来，并且对每个区域赋予合适的标签或类别。图像分割方法论主要分为三类：
- 基于统计方法的图像分割法（如K-means、层次聚类、EM算法）
- 基于学习方法的图像分割法（如支持向量机、CNN、RNN）
- 深度学习方法（如U-Net）
2.3.1. K-Means聚类法
这是最简单的图像分割方法，它属于无监督学习的方法。其基本思想是先选定几个中心点，然后将整个图像按距离远近进行分类，最后合并相同类别的像素，将得到的几个部分重新组合起来就得到了所需的区域。但是，由于这个方法简单粗暴，容易受噪声影响，所以通常用于比较小规模的图像。它的步骤如下：
- 初始化中心点
- 分配每个像素到最近的中心点
- 更新中心点
- 重复步骤2~3直至收敛
2.3.2. 层次聚类法
层次聚类法又叫凝聚聚类法，它是一种自上而下的分割方法。该方法假设图像是由许多区域组成，每个区域内部都有一个共同的主题。该方法先选定几个主题词，然后按照主题词在图像中出现的顺序，逐步分裂这些主题词，最后合并同一主题的所有像素。其基本思想是：首先将整个图像划分为初始主题词，然后逐步生成下级词汇，以构建一系列的主题层次，直至所有的像素都属于叶节点。每个叶节点表示一个不同的区域。它的步骤如下：
- 将图像划分为初始主题词
- 生成下级词汇
- 在下级词汇之间创建新的主题
- 对叶节点进行合并
- 重复步骤2~4直至收敛
2.3.3. EM算法
EM算法是一种迭代算法，用于最大期望算法。它可以解决很多概率分解问题，其基本思路是：在每次迭代中，按照贝叶斯概率估计计算先验分布和后验分布，再利用它们更新参数，直至收敛。其基本思路如下：
- E-step：计算后验概率分布P(Z|X)，即每个像素属于每个类别的概率。
- M-step：利用计算出的后验概率分布更新模型参数。
EM算法的优点是收敛速度快，而且可以解决各种复杂的图像分割问题。它的步骤如下：
- 指定初始状态
- 通过E-step求取最大似然解
- 通过M-step最大化Q函数
- 检验收敛性
- 返回结果
2.3.4. 支持向量机
支持向量机（SVM）是一种二类分类器，其基本思想是寻找一个超平面，使得分离超平面上的正负样本点尽可能接近，同时让误判成本最小。支持向量机的基本思路是：构造出一个超平面，将正负样本点完全分隔开，使得正样本点到超平面的距离足够远，负样本点到超平面的距离足够近。
2.3.5. CNN
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习方法，其基本思路是模拟人类视觉系统的工作原理——通过不同卷积核在不同位置扫描图像，通过激活函数来控制权重的更新，并产生特征图，从而提取图像的高层次特性。CNN可以应用于各种图像分类任务，如手写数字识别、车牌识别、行人检测等。
2.3.6. RNN
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）也是一种深度学习方法，其基本思路是将输入序列映射为输出序列，使得模型能够记住之前看到的内容，而不是简单地将前一时刻的输出作为当前的输入。RNN可以用于语音识别、文本生成、机器翻译等任务。
2.3.7. 深度学习模型U-Net
U-Net模型是一种深度学习模型，其基本思路是采用两个子网络：编码器和解码器。编码器网络主要用于学习图像的全局表示，即学习到图像中的共同特征，并对其进行池化和上采样，生成编码后的特征图。解码器网络则是逆过程，将编码后的特征图恢复为原始尺寸的图像，并应用预测边界的操作，进行进一步的分割。它的好处是准确率高、解码后图像更加清晰。
2.4. 图像分割案例研究
在本节，我们通过实际案例来更加深入地理解图像分割的基本方法。
2.4.1. Lung CT Scan Segmentation
流产手术诊断中， CT 图像的重要目的之一是辅助腹腔内组织的诊断，也就是确定是否会流产。但对于一些患者来说，辅助性检查需要花费大量的时间，此外，如果没有肺部 CT 图像，无法进行确诊。因此，希望通过肺部 CT 图像来对患者进行流产诊断。
目前，已经开发了肺部 CT 图像的自动分割方法。该方法的基本思路是：首先，使用肺部 CT 图像获取肺脏区域的边界。其次，利用腹壁层蒙皮膜标记肺脏区域，然后利用肺脏区域周围的大气层、植被等进行分割，最后将分割得到的各类组织结合在一起，生成最后的结果。
2.4.2. Breast Cancer Screening
癌症是指肿瘤细胞增生的过程，它包括甲状腺癌、乳腺癌、卵巢癌等，每一种癌症都有独特的表现和特点。而对于癌症分类，有专门的癌症学科，如肠镜下放射学、显微镜下放射学等。其中，肠镜下放射学是通过对输卵管粒的透视检查来评估肿瘤的情况，来识别肿瘤的种类。
在进行癌症分类的时候，需要分割肝脏和肾脏的血管，并对肿瘤区域进行分类。这可以通过肝脏和肾脏血管的分割和肿瘤区域的分类来完成。通过肝脏和肾脏血管的分割可以得到肝脏、肾脏、淋巴细胞的位置，之后就可以对肿瘤区域进行分类了。
2.4.3. Retinal Vessel Segmentation
视网膜是人眼的重要器官，它负责各种感光功能，如视野、红外光电、磨玻璃、运动、视觉皮质、视神经等。视网膜分割是视网膜图像分析的关键一步。它通过对视网膜区域的分割，可以掌握眼底结构和各种感光细胞的分布情况。
视网膜分割有很多技术，如基于模板匹配的分割、光流法的分割、深度学习的分割等。但都只能获得局部的分割结果，无法完整地反映视网膜的全局分布。因此，需要开发一种全面的视网膜分割模型，来完成全局的视网膜分割。