肝臟/肝臟腫瘤圖像分割數據集（貓臉碼客第261期）

探秘肝臟/肝臟腫瘤圖像分割：醫學影像技術的新突破

一、引言

肝臟/肝臟腫瘤圖像分割在醫學領域占據著愈發重要的地位，為肝臟疾病的精準診斷與有效治療提供了關鍵技術支撐。隨著醫學成像技術的飛速進步，如磁共振成像（MRI）和計算機斷層掃描（CT）等，醫學圖像已成為臨床醫療診治不可或缺的關鍵依據。肝癌作為一種致死率極高的惡性疾病，利用肝部 CT 圖像和 MRI 圖像進行精準的醫療診治至關重要。

近年來，深度學習在圖像分割領域取得了令人矚目的成就。卷積神經網絡（CNN）作為深度學習中常用的模型，能夠通過學習海量圖像數據，自動提取圖像特征，從而實現高精度的圖像分割。在肝臟和腫瘤的圖像分割任務中，深度學習同樣展現出巨大的應用潛力。例如，可利用 CNN 對肝臟和腫瘤圖像進行訓練與學習，構建一個能夠自動提取肝臟和腫瘤區域的模型。這種方法通常能夠實現更高的準確性和魯棒性，是未來肝臟及腫瘤圖像分割研究的重要發展方向。

目前，已有眾多基于深度學習的肝臟/肝臟腫瘤圖像分割方法被提出。例如，陸雪松和閆書豪提出了基于迭代卷積神經網絡的肝臟 MRI 圖像分割方法。該方法將前次分割輸出的概率圖引入網絡淺層，與來自編碼器的低水平特征圖進行融合，有效彌補了下采樣過程中丟失的細節信息。通過在 ISBI 2019 liver-chaos 挑戰數據集上的驗證實驗，該方法的分割精度較傳統 U-Net 有顯著提高，能夠更好地服務于臨床工程。

騰訊優圖實驗室聯合廈門大學組成的 TencentX 團隊，在全球 LiTS（Liver Tumor Segmentation Challenge，肝臟腫瘤病灶區 CT 影像分割挑戰）中榮獲肝分割、肝腫瘤分割兩項技術世界第一。該團隊提出的自動分割算法在數據預處理、深度學習網絡模型設計、損失函數選擇以及最終結果后處理等各個環節都力求做到最優。通過良好的數據預處理降低不同數據間的圖像差異，針對肝臟分割模塊設計新穎的 2.5D 全卷積神經網絡，在肝腫瘤分割模塊設計新穎的輔助損失函數，使網絡能夠有效挖掘腫瘤的空間信息，最后通過模型融合等后處理調整，確保了算法的可靠性和精準性。

此外，還有許多研究者在肝臟/肝臟腫瘤圖像分割方面開展了深入研究。例如，有研究者使用 U-Net 進行 MRI 的肝臟分割，通過提取肝臟二值化掩膜，將 dicom 文件轉換為 png 格式，并進行數據增強，最終使用 Python3.7 + Pytorch 1.4.0 搭建 U-net 網絡并進行訓練。還有研究者對肝臟及腫瘤圖像分割方法進行了全面綜述，介紹了基于閾值、基于區域、基于邊緣和深度學習等幾種常見圖像分割方法在肝臟及腫瘤圖像分割中的應用，并指出深度學習在肝臟及腫瘤圖像分割中展現出了強大的潛力。

總之，肝臟/肝臟腫瘤圖像分割在醫學領域意義重大，深度學習技術為該領域提供了新的方法和思路。隨著深度學習技術的不斷發展，相信未來會有更多研究致力于開發更加準確、魯棒的肝臟及腫瘤圖像分割方法。

二、肝臟圖像分割的最新技術

（一）基于多維度特征提取網絡的肝臟圖像分割

網絡結構

基于多維度特征提取網絡（RDD-UNet）是一種基于殘差 UNet 和混合損失函數的三維分割網絡。該網絡從原始 CT 數據的三個軸向提取信息，采用長短跳躍連接的組合形式融合多尺度語義特征，確保層內和層間信息得到充分利用。同時，網絡中設計了不平衡深度可分離空洞卷積模塊，在提升三維網絡計算效率的同時，擴大了體素級別的特征感受范圍。

關鍵技術

長短跳躍連接融合多尺度語義特征：通過長短跳躍連接的組合形式，將不同層次的特征進行融合，充分利用層內和層間信息，提高了網絡對肝臟圖像的分割精度。
不平衡深度可分離空洞卷積模塊：該模塊在提升三維網絡計算效率的同時，擴大了體素級別的特征感受范圍，使網絡能夠更好地捕捉肝臟圖像的細節信息。
混合損失函數與深度監督結構：針對小尺寸分割目標數據不平衡問題提出混合損失函數，并與深度監督結構相結合，提升了邊緣細節的分割效果。

分割效果

該網絡在公共數據集 LiTS 2017 上的 Dice 分數達到 0.9652，與其他方法相比達到了較高的精度水平。

（二）使用 U-Net 進行 MRI 的肝臟分割

數據格式轉換

將 dicom 文件轉換為 png 格式，雖可進行數據增強，但可能導致數據精度丟失。具體實現過程中，可使用多種工具和方法將 dicom 文件轉換為 png 格式。例如，使用 pydicom 庫讀取 dicom 文件，通過 img_as_float 函數將圖像數據轉換為浮點數格式，最后使用 matplotlib.pyplot 和 cv2 庫將圖像保存為 png 格式。

數據增強

使用 Augmentor 工具進行圖像旋轉、左右互換、放大縮小等操作，擴充數據樣本數。具體操作包括設置不同的概率和參數，如旋轉的最大左旋角度和右旋角度、左右互換的概率、放大縮小的概率和面積比例等。同時，對增強后的圖像進行重新命名，便于管理和使用。

U-net 網絡搭建

采用經典網絡結構加 Dropout 層用于肝臟分割。U-net 網絡由編碼器和解碼器組成，編碼器由多個卷積塊構成，用于提取語義特征并壓縮特征映射；解碼器由多個反卷積塊構成，用于將特征映射恢復到原始圖像大小。在網絡中加入 Dropout 層可防止過擬合，提高網絡的泛化能力。

三、挑戰與解決方案

（一）挑戰

標準方形卷積與不規則器官形狀不匹配：標準方形卷積無法與不規則的肝臟形狀相匹配，導致分割結果的輪廓誤差較大。在對肝臟腫瘤進行圖像分割時，肝臟作為不規則器官，其形狀復雜多變，傳統標準方形卷積難以準確捕捉器官邊緣信息，從而使分割結果輪廓與實際肝臟腫瘤輪廓存在較大誤差。
池化下采樣操作導致細節信息丟失：池化下采樣操作連續使用會導致不可逆的病變細節信息丟失，小目標分割精度低。在肝臟腫瘤圖像分割中，池化下采樣操作雖可降低圖像分辨率、減少計算量，但連續使用會使一些病變細節信息丟失，特別是對于小的肝臟腫瘤目標，經過多次池化下采樣后易被忽略，導致小目標分割精度降低。

（二）解決方案

可變形 U-Net（DefED-Net）：在特征編碼階段采用殘差連接的可變形卷積塊替代常規卷積，獲取更好的上下文信息和特征表達。設計特征融合模塊 Ladder-ASPP，采用密集連接方式獲取更好的多尺度特征表達。
- 在特征編碼階段，可變形 U-Net 采用殘差連接的可變形卷積塊替代常規卷積。可變形卷積能夠通過學習卷積核特征采樣位置的偏移來學習不規則器官的形狀信息。例如，在肝臟自動分割中，標準卷積核提取特征的范圍無法與不規則形狀的肝臟匹配，而可變形卷積可通過學習空間偏移量確定在目標圖像中的特征采樣位置，從而較好地提取分割目標的特征。同時，用殘差設計構造特征編碼器能加速神經網絡收斂。
- 設計的特征融合模塊 Ladder-ASPP 主要分兩路進行特征采樣和融合。上一路采用全局平均池化和 1×1 卷積獲取通道注意力權重，并對通道信息進行提取和加權；下一路采用密集連接的可變膨脹率的膨脹卷積在保證參數量不變的情況下獲取多尺度的空間上下文信息。因此，該模塊可從通道和空間兩個部分進行多尺度的特征融合，保證信息的豐富和有效。
其他方法：深度學習在肝臟及腫瘤圖像分割中有廣泛應用。卷積神經網絡（CNN）可自動提取特征實現準確分割。結合不同的深度學習模型和技術，如注意力機制、殘差連接、生成對抗網絡（GAN）等可提高分割性能。將多模態醫學圖像數據應用于深度學習模型，融合不同模態數據可提高分割準確性。
- 深度學習在肝臟及腫瘤圖像分割中的應用廣泛。卷積神經網絡（CNN）作為深度學習中常用模型，可通過學習大量圖像數據自動提取圖像特征，實現準確的肝臟及腫瘤圖像分割。例如，全卷積網絡（FCN）通常采用 U-Net 結構，通過一系列卷積層、池化層和上采樣層逐步提取圖像特征，實現精細的像素分類。近年來，研究者們對 FCN 進行了各種改進，如使用注意力機制、殘差連接等，以提高肝臟腫瘤分割的性能。
- 結合不同的深度學習模型和技術可提高分割性能。例如，將三維卷積神經網絡（3D-CNN）與其他深度學習技術相結合，如殘差網絡（ResNet）、生成對抗網絡（GAN）等，可進一步提高肝臟腫瘤分割的性能。3D-CNN 可直接對三維 CT 數據進行處理，從而更好地利用圖像的空間信息。
- 將多模態醫學圖像數據應用于深度學習模型也能提高分割準確性。為了提高肝臟腫瘤分割的準確性，研究者們將多模態醫學圖像數據（如 MRI、超聲等）應用于深度學習模型中。通過融合不同模態的數據，可獲得更豐富的特征信息，從而提高肝臟腫瘤分割的性能。例如，有研究將 CT 和 MRI 圖像數據相結合，利用循環神經網絡（RNN）對多模態數據進行編碼，再結合 CNN 進行肝臟腫瘤的分割。

四、肝臟及腫瘤圖像的分割方法

（一）基于閾值的圖像分割

原理

通過設置不同閾值，將像素值高于或低于閾值的像素分為不同類別。在肝臟和腫瘤分割中，由于肝臟和腫瘤的像素值通常具有明顯差異，這種方法可有效將肝臟和腫瘤從背景中分割出來。例如，在一些肝臟 CT 圖像中，可通過設置特定閾值將肝臟組織和腫瘤組織與周圍的其他組織區分開來。

優缺點

在肝臟和腫瘤分割中有效，但對閾值選擇敏感，不合適的閾值可能導致不準確結果。因為不同圖像可能具有不同的像素值分布，所以選擇合適的閾值非常困難。若閾值選擇不當，可能會將一部分肝臟或腫瘤組織錯誤地分類為背景，或者將一部分背景組織錯誤地分類為肝臟或腫瘤。

（二）基于區域的圖像分割

原理

根據像素顏色或灰度強度將圖像分割成不同區域。在肝臟和腫瘤的圖像分割中，可利用像素的顏色或灰度強度差異將肝臟和腫瘤區域提取出來。例如，在一些肝臟 MRI 圖像中，肝臟組織和腫瘤組織的灰度強度可能與周圍組織不同，可通過這種方法將它們分割出來。

優缺點

適用于背景和前景有明顯顏色或灰度強度差異的圖像，但在處理復雜醫學圖像時可能遇到困難。醫學圖像的背景和前景往往具有很高的相似性，這使得基于區域的分割方法在處理復雜醫學圖像時可能會出現錯誤。例如，在一些肝臟 CT 圖像中，肝臟組織和周圍組織可能具有相似的灰度強度，使得基于區域的分割方法難以準確分割出肝臟區域。

（三）基于邊緣的圖像分割

原理

通過檢測圖像中不同區域的邊緣來分割圖像。在肝臟和腫瘤的圖像分割中，可利用邊緣檢測算法找出肝臟和腫瘤的邊緣，從而實現準確的分割。例如，在一些肝臟超聲圖像中，可通過邊緣檢測算法檢測出肝臟和腫瘤的邊緣，然后將它們分割出來。

優缺點

在處理具有明顯邊緣的圖像時效果較好，但邊緣檢測算法對噪聲敏感。醫學圖像中往往存在噪聲，這會影響邊緣檢測算法的準確性。例如，在一些肝臟 CT 圖像中，噪聲可能會導致邊緣檢測算法錯誤地檢測出一些不存在的邊緣，從而影響分割結果的準確性。

（四）深度學習方法

全卷積網絡（FCN）

采用 U-Net 結構，通過一系列卷積層、池化層和上采樣層逐步提取特征，實現精細像素分類。FCN 通常采用 U-Net 結構，通過一系列卷積層、池化層和上采樣層逐步提取圖像特征，實現精細的像素分類。在肝臟和腫瘤的圖像分割中，可利用 FCN 對肝臟和腫瘤的圖像進行像素級別的分類，從而實現準確的分割。例如，有研究將 FCN 應用于肝臟腫瘤 CT 圖像分割，通過對大量標注的 CT 圖像進行訓練，FCN 能夠自動學習到肝臟和腫瘤的特征，從而實現對肝臟腫瘤的精確分割。近年來，研究者們對 FCN 進行了各種改進，如使用注意力機制、殘差連接等，以提高肝臟腫瘤分割的性能。例如，有研究在 FCN 中引入注意力機制，使網絡更加關注肝臟和腫瘤區域的特征，從而提高分割的準確性。

三維卷積神經網絡（3D-CNN）

直接處理三維 CT 數據，更好地利用空間信息，提高分割準確性。三維卷積神經網絡是一種處理三維醫學圖像的有效方法。與 FCN 相比，3D-CNN 可直接對三維 CT 數據進行處理，從而更好地利用圖像的空間信息。在肝臟和腫瘤的圖像分割中，可利用 3D-CNN 對肝臟和腫瘤的三維 CT 圖像進行分割，從而獲得更準確的分割結果。例如，有研究將 3D-CNN 應用于肝臟腫瘤分割，通過對肝臟和腫瘤的三維 CT 圖像進行訓練，3D-CNN 能夠自動學習到肝臟和腫瘤的空間特征，從而實現對肝臟腫瘤的準確分割。近年來，研究者們將 3D-CNN 與其他深度學習技術相結合，如殘差網絡（ResNet）、生成對抗網絡（GAN）等，以進一步提高肝臟腫瘤分割的性能。例如，有研究將 3D-CNN 與 ResNet 相結合，通過在 3D-CNN 中引入殘差連接，使網絡更加容易訓練，從而提高分割的準確性。

基于多模態數據

融合不同模態數據，獲得更豐富特征信息，提高分割性能。為了提高肝臟腫瘤分割的準確性，研究者們將多模態醫學圖像數據（如 MRI、超聲等）應用于深度學習模型中。通過融合不同模態的數據，可獲得更豐富的特征信息，從而提高肝臟腫瘤分割的性能。例如，有研究將 CT 和 MRI 圖像數據相結合，利用循環神經網絡（RNN）對多模態數據進行編碼，再結合 CNN 進行肝臟腫瘤的分割。又如，有研究將超聲圖像和 CT 圖像相結合，通過融合兩種模態的數據，獲得更豐富的肝臟和腫瘤的特征信息，從而提高分割的準確性。

五、肝臟及其腫瘤圖像的分割裝置

肝臟及其腫瘤圖像的分割裝置主要由圖像獲取模塊、肝臟圖像分割模塊和肝臟腫瘤圖像分割模塊組成。

圖像獲取模塊

獲取腹部磁共振影像。通過先進的醫學成像設備采集高質量的腹部磁共振影像數據，為后續的圖像分割提供原始素材。

肝臟圖像分割模塊

使用肝臟模型確定感興趣區域，如 Dial3DResUNet，結合長短程跳躍連接結構和混合空洞卷積進行精準肝臟分割。
Dial3DResUNet 僅用三個降采樣層，此時基礎模型在編碼器末端的感受野大小為 90×90×90。為了在模型編碼器的深層部分提取到圖像不同位置之間的長程依賴關系，加入混合空洞卷積。具體而言，將基礎模型編碼器部分的第二個降采樣層后連續的三個卷積層的空洞率分別設置為 1、2、4，將第三個降采樣層后連續的三個卷積層空洞率分別設置為 3、4、5。加入空洞卷積后的模型在編碼器末端感受野提升至 266×266×266。
對于模型解碼器部分，在每個 stage 末端引入輔助損失，形成深度監督機制。

肝臟腫瘤圖像分割模塊

使用肝臟腫瘤模型進行精細分割以減少假陽性，如 H3DNet，由 Hybrid-3D 卷積組成，有效提取腫瘤三維特征并減少模型參數量。
在訓練樣本采樣規則上，根據腫瘤金標準，找到每一個腫瘤的三維包圍盒，并在三個維度上均向外擴張一定的比例。在訓練采樣時，僅在這些膨脹過的三維立方體內隨機采出固定大小的 block 進行訓練。
從卷積模塊上，提出 Hybrid-3D 卷積，其將一層 3D 卷積解耦為兩層，分別為 intra-slice 卷積和 inter-slice 卷積。前者負責提取輸入張量中 XY 方向上的特征，后者負責對 Z 軸方向上的特征進行融合。一個 3D 卷積層表示為 Conv (I,O,D,H,W)，一個 Hybrid-3D 模塊表示為 Conv (I,M,1,H,W)+Conv (M,O,D,1,1)，其中 I 代表輸入特征圖通道數量，M 代表中間層特征圖的通道數量，O 代表輸出層特征圖的通道數量，D、H、W 分別表征 Z、X、Y 三個正交維度上使用的卷積核大小。在 D、H、W 都設為 3 的情況下，3D 卷積總參數量為 27IO，Hybrid-3D 的總參數量為 9IM + 3MO。超參數 M 控制 Hybrid-3D 整體參數量，將其設定為與輸入通道數相同，因此 Hybrid-3D 模塊僅有 3D 卷積 44% 的參數量。保留基礎模型中的第一個和最后一個 stage 以及其余每一個 stage 中的第一個卷積層不變，并將其余的 3D 卷積全部替換為 Hybrid-3D 卷積，稱替換后的模型為 H3DNet。模型參數量替換前為 8.4M，替換后為 5.0M。
此外，在模型訓練之后還可根據特定公式進行評價，進一步確保分割的準確性和可靠性。這種先進的肝臟及其腫瘤圖像分割裝置為醫學診斷和治療提供了有力的支持。

六、肝臟圖像分割在醫學中的應用

（一）基于深度學習的肝臟腫瘤分割實戰

數據問題

腫瘤與肝臟灰度值重疊，通過劃分數據等級、調整數據預處理方法解決。在進行肝臟腫瘤分割的實踐中，遇到了腫瘤與肝臟灰度值幾乎重疊的問題。為解決這一難題，首先從數據庫的選擇入手，從 3Dircadb 數據庫換成數據量更大的 LiTS2017 數據庫。然后，根據病人的肝臟與腫瘤直方圖分布，手動將 130 位病人劃分成了三個等級：level1 為肝臟與腫瘤對比度最大；level3 為肝臟與腫瘤的對比度幾乎沒有；訓練數據只選擇 level1 和 level2。同時，在數據預處理過程中，進行了如 ROI 操作等一系列處理。但在實驗過程中，依然出現問題。后來發現，ROI 操作會將真實肝臟分割結果與原圖做 “與” 操作，使非感興趣的區域變黑，讓網絡集中注意力在肝臟內部的區域。然而，肝臟內部的腫瘤灰度值一般低于肝臟，也會在這個過程中變成黑色，這就產生了矛盾。于是，進行了大膽的實驗，將肝臟變成灰色，腫瘤變成白色，肝臟外的區域為黑色，進行了顏色翻轉。這一操作使得訓練集上的 dice 系數達到 90% 左右，測試集上達到 70% 左右，雖然不夠完美，但證明了方法的可行性，也再次強調了數據處理在肝臟腫瘤分割中的重要性。

實驗結果

經過顏色翻轉等操作，訓練集和測試集的 dice 系數得到提高。通過上述一系列的數據處理和實驗調整，最終在訓練集和測試集上的 dice 系數都有了顯著提高。訓練集上 dice 系數從最初的問題狀態提升到了 90% 左右，測試集上也達到了 70% 左右。這一結果表明，合理的數據處理和創新的實驗方法對于提高肝臟腫瘤分割的準確性具有重要意義。

（二）自動上下文模型在三維 CT 肝臟圖像分割中的應用

自動上下文模型介紹

自動上下文模型（ACM）由密集塊和上下文模塊組成，在不同層次上捕獲并結合不同尺度下的物體上下文信息，提高圖像分割準確性。上下文模塊通過多次卷積操作和池化操作實現對不同尺度下的信息提取和融合。密集塊由多個密集塊單元（DenseBlockUnits，DBU）組成，每個 DBU 由多個卷積層和批量歸一化層組成。ACM 的輸出層是一個具有跳接連接的全卷積層，它使用了擴張卷積操作，進一步提高了分割準確性。

實驗結果

在公開數據集 LiTS 上進行實驗，與其他深度學習方法比較，準確性最高，Dice 系數為 0.925。為驗證自動上下文模型在三維 CT 肝臟圖像分割中的有效性，進行了一系列實驗。使用公開數據集 LiTS（Liver Tumor Segmentation Challenge），該數據集包含 201 個三維 CT 肝臟圖像。將數據集分為訓練集和測試集，其中訓練集包含 174 個樣本，測試集包含 27 個樣本。將 ACM 與其他深度學習方法進行了比較，包括 UNet、DenseUNet 和 MultiResUNet。實驗結果表明，ACM 在三維 CT 肝臟圖像分割中的準確性最高，Dice 系數為 0.925，較其他方法提高了約 2% 左右。這一結果充分證明了自動上下文模型在三維 CT 肝臟圖像分割中的優勢和潛力。

七、結論

肝臟/肝臟腫瘤圖像分割技術在醫學領域具有重要的應用價值。隨著深度學習技術的不斷發展，各種新的分割方法和模型不斷涌現，為肝臟疾病的診斷和治療提供了更準確、高效的手段。未來，我們可以期待更多創新的技術和方法，進一步提高肝臟圖像分割的準確性和實用性。
目前，基于深度學習的肝臟/肝臟腫瘤圖像分割技術已取得顯著成果。例如，騰訊優圖實驗室聯合廈門大學組成的 TencentX 團隊在全球 LiTS 挑戰中榮獲肝分割、肝腫瘤分割兩項技術世界第一。此外，還有許多研究者提出了各種新的分割方法和模型，如基于多維度特征提取網絡的肝臟圖像分割、可變形 U-Net 特征編碼階段采用殘差連接的可變形卷積塊替代常規卷積等方法，都在提高肝臟圖像分割的準確性和實用性方面發揮了重要作用。
然而，肝臟/肝臟腫瘤圖像分割技術仍面臨一些挑戰。例如，標準方形卷積無法與不規則的器官形狀相匹配，導致分割結果的輪廓誤差較大；池化下采樣操作連續使用會導致不可逆的病變細節信息丟失，小目標分割精度低等問題。為解決這些問題，研究者們提出了各種解決方案，如采用可變形卷積、設計特征融合模塊、結合不同的深度學習模型和技術、將多模態醫學圖像數據應用于深度學習模型等方法，都在一定程度上提高了肝臟圖像分割的準確性和實用性。
未來，肝臟/肝臟腫瘤圖像分割技術的發展方向可能包括以下幾個方面：一是進一步提高分割的準確性和實用性，通過不斷改進深度學習模型和算法，提高對肝臟/肝臟腫瘤圖像的分割精度和魯棒性；二是結合多模態醫學圖像數據，通過融合不同模態的數據，獲得更豐富的特征信息，提高肝臟/肝臟腫瘤圖像分割的準確性和實用性；三是實現自動化和智能化，通過引入自動化和智能化技術，實現肝臟/肝臟腫瘤圖像分割的自動化和智能化，提高分割效率和準確性。
總之，肝臟/肝臟腫瘤圖像分割技術在醫學領域具有重要的應用價值，隨著深度學習技術的不斷發展，相信未來會有更多的研究致力于開發更加準確、魯棒的肝臟及腫瘤圖像分割方法。