一、任務分析
腫瘤分割任務由於個體間形狀、紋理等差異大，從而實現更加困難。本文就來分析一下，腫瘤分割任務。
在傳統醫學診斷中，專家的判斷幾乎是一個決定性的考量因素。即使在深度學習和人工智能快速發展的今天，醫學診斷問題上，依然嚴重依賴於醫生的判斷。然而，這種依賴存在一定的問題，比如耗時長，比如在高強度的重複工作條件下醫生所出現的疲勞和由此引發的失誤。
因此，人們開展了越來越多的嘗試，希望通過深度學習來實現某些醫學診斷。其中一個很重要的應用就是腫瘤的分割。儘管在某些條件和情況下，深度學習的診斷效果非常好，但是這些方法仍然嚴重受限於數據庫、範化性、精度等問題。
不同於醫學領域中的器官類分割，不同腫瘤的形狀、紋理千差萬別，很難通過直接匹配的方式找到它們之間存在的共性。因此，想要利用器官類分割的方法來區分腫瘤，是非常困難的。
本文我們來分析一下，醫學領域的腫瘤分割有哪些問題，並給出應用範例。
腦部腫瘤分割示例
二、難點介紹
爲了更形象化的描述，這裏我們用傳統方法的侷限分析的方式來側面瞭解腫瘤分割問題的困難和產生的原因。
1. 基於閾值的分割方法
基於閾值的分割方法是圖像分割中最簡單、高效的方法，也是最基礎的方法之一。這種方法通過對圖像內設置全局或局部閾值，實現灰度圖像的二值化，從而實現前背景分割，即目標區域分割。然而，在腫瘤分割問題上則存在明顯問題。以皮膚癌爲例，這種方式分割出來的皮膚鏡圖像往往不連續。究其原因，是因爲皮膚鏡圖像的對比度低，且病變與皮膚之間的灰度值變化平滑，從而導致很難找到一個合適的閾值進行分割，致使分割失敗。
灰度不均衡示例
2. 基於區域的分割方法
基於區域的分割方法是通過屬性分析，將具有共同性質的部分聚類成一個個小區域。這種方法要求的是病變區域要具有相近的特徵（如顏色、紋理等），且該種特徵與皮膚正常區域區別明顯。但是，由於皮膚病變的顏色、紋理多種多樣，基於區域的分割方法同樣難以實現腫瘤分割。
皮膚病變多樣性示例
3. 基於邊界的分割方法
基於邊界的分割方法主要依據邊緣來區分個體與個體，從而實現分割。這種方法儘管簡單，但是往往，病變區域與正常皮膚之間的表面過度是平滑的，因此也很容易分割失敗。同時，基於邊緣的分割方法容易受到噪聲（如毛髮、皮膚紋理等）的影響，從而在早點周圍產生錯誤的分割結果。
干擾項示例
4. 基於聚類的分割方法
機器學習和深度學習的方法與基於聚類思想的分割方法類似，其目的都是在某個高維空間下，找到一種合適的度量，使得在新的空間下，具有相同特徵的像素點互相靠近，而具有不同特徵的像素點之間的距離儘量遠離。我們常見的分割結構（如編解碼結構）就可以理解爲：首先學習一個特徵映射函數，將原始圖像映射到高維特徵空間；隨後學習一個度量函數，用來增加不同類別像素點之間的距離並對相同類別的像素點聚類；最後，通過損失函數指導應設函數和度量的權重更新。
皮膚病分割結果示例
三、應用實例
腫瘤分割任務數據獲取困難、難度大，因此相關的研究有很大的提升空間。無論是從數據角度進行弱監督、無監督改進，還是從算法本身實現更高精度的分割，都不失爲一個不錯的改進方向。
這裏給出幾個開源代碼和其對應的論文供大家參考，作爲應用的一個開端。
代碼地址：https://github.com/marc-gorriz/CEAL-Medical-Image-Segmentation
論文題目：《Cost-Effective Active Learning for Melanoma Segmentation》
代碼地址：https://github.com/Issam28/Brain-tumor-segmentation
論文題目：《Deep Convolutional Neural Networks Using U-Net for Automatic Brain Tumor Segmentation in Multimodal MRI Volumes》
四、總結
本文介紹了醫學圖像分割中的腫瘤分割問題，包括問題介紹和難點分析，並給出了應用實例。
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作者：有三AI
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