一、任务分析
相比较脑区域分割，医学图像中的心脏分割问题要更复杂，因为心脏是一个不停运作的器官，其形状也会在运动过程中发生变化。本文我们就来看看医学图像分割之心脏分割。
心脏是我们身体内的一个重要器官，拥有一个健康、稳定工作的心脏是我们探索、创造和感知世界的必要条件。然而，各种各样的心脏类疾病也严重威胁着许多人的生命。为了有效治疗和预防这些疾病，精准计算、建模和分析整个心脏结构对于医学领域的研究和应用至关重要。
目前，这个问题的解决仍然需要依赖大量的人工。这样做不仅耗时，而且精度有时难以保证。因此，需要实现心脏区域的自动分割用于解决心脏医疗领域的实际问题。在众多手段中，基于神经网络的方法具有明显优势。以2016年Kaggle发起的左心室分割挑战为例，三名获奖者所使用的方法都是深度学习。
在心脏分割问题中，通常按结构将心脏分成几个标注区域。比如以MM-WHS数据库为例，有：
左心室血腔（the left ventricle blood cavity, LV）
左心室心肌（the myocardium of the left ventricle, Myo）
右心室血腔（the right ventricle blood cavity, RV）
左心房血腔（the left atrium blood cavity, LA）
右心房血腔（the right atrium blood cavity, RA）
升主动脉（the ascending aorta, AA）
肺动脉（the pulmonary artery, PA）
如下图：
这些区域由于本身的特性，其难易程度和分割手段也存在不同。通常来讲，普适性的心脏分割算法能够实现基本的区域分割，但是要实现精准分割还是需要对单独区域进行单独处理。相对而言，右心室（RV）的分割难度更大，我们就以此为例分析一下其存在的难点。
二、难点分析
1. 区域本身的困难
心脏分割问题中，每个区域的形态、工作方式不同，从而导致了每个区域的分割方法和难点也不同。以右心室为例，其存在的难点有：
- 在腔内存在与心肌相似的信号强度；
- 右心室新月形形状复杂，从基部到顶点一直变化；
- 分割顶点图像的切片十分困难；
- 患者的心室内形态和信号强度差异大，且可能有病理改变；
- 简单来讲，左心室是一个厚壁的圆柱形区域，而右心室是一个不规则形状的物体，较薄的心室壁有时会与周围的组织混在一起。
下面用几组图片来感受一下这种分割问题的困难。下图是右心室的MRI图片：
再困难一点：
而对于未训练过的肉眼，右心室区域是这样的：
2. 数据库的困难
对基于深度学习的医学图像分割方法而言，数据库的获取是最主要的困难。通常，相对大规模的数据库的图片规模在几千张图片，其中已标注的通常只有几百张，患者个体数就更少了；而小一点规模的数据集则远远小于这个数量。这种体量的数据库对于无监督或弱监督网络也许够用，但是对于有监督网络的训练而言，是远远不够的。
与其他数据不足的场景相同，医学图像也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下图所示，通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段，对原始图像进行变换：
三、应用实例
1. 心室分割
- 基于FCN网络结构实现左、右心室分割：
Phi V. T… A Fully Convolutional Neural Network for Cardiac Segmentation in Short-Axis MRI[C]. CVPR 2016.
- 基于多尺度残差稠密网络实现心室分割：
Khened M., Kollerathu V. A., and Krishnamurthi G. Fully Convolutional Multi-scale Residual DenseNets for Cardiac Segmentation and Automated Cardiac Diagnosis using Ensemble of Classifiers[J]. Medical Image Analysis, 2019.
2. 完整心脏分割
- 基于P3D和FPN实现完整的心脏分割：
Zhanwei X., Ziyi W., and Jianjiang F…CFUN: Combining Faster R-CNN and U-net Network for Efficient Whole Heart Segmentation[C]. CVPR 2018.
四、总结
本文简要介绍了医学图像分割应用领域内的心脏分割，包括心室分割和全心脏分割。在进行任务分析和难点解读后，给出了几个应用范例。
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作者：有三AI
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