一、任務分析
醫學領域中，爲了滿足病情診斷、治療方案制定等需求，常常需要對病人進行掃描，從而確定各內部器官的情況。深度學習方法出現以前，這個過程主要是由醫生直接完成。
儘管成熟醫生的判斷精度較高，但是培養這樣的醫生需要很長的週期；而且由於人會受到諸如精力限制、情緒波動等因素的影響，判斷的精度存在不穩定性。因此，爲了輔助診斷，減小誤診的概率，現階段的醫學圖像分析中經常會藉助深度學習的方法。
醫學圖像分割主要處理的是醫學領域所涉及到的各種圖像的分割問題，比如常見的核磁共振（MRI）掃描圖像。其主要任務是，從這些醫學圖像中分割出興趣區域，比如特定器官部位、興趣目標（如腫瘤）等。
與日常生活中常見場景的分割任務不同，醫學圖像（如MRI圖像）由於圖像獲取設備的影響，會出現對比度低、信噪比低、光強低等問題；且器官本身存在運動和形變（如心臟），個體之間也有差異。這些因素導致了醫學圖像分割的難度和其自身的算法設計特點。
大腦區域及形狀個體差異示意圖
下面我們以腦區域分割爲例，討論一下該任務的難點，並通過一個應用實例來進一步理解醫學圖像中的腦區域分割問題。
二、難點介紹
1. 將腦部區域與非腦部區域分離
腦部區域分割中的第一個難點是將腦與非腦（如頭骨）區域區分開。在MRI圖像的分割中，腦組織的亮度是一個非常重要的特徵。然而，由於MRI圖像中存在的噪聲、部分容積效應（PVE）、偏壓場效應（bias field effect）等，使得基於亮度的分割算法很容易判斷失誤。
2. 權衡掃描時間與對病人的影響
爲了提升圖像質量，一種可行的方法是增加掃描時間。對於MRI而言，掃描時間越長，分辨率越高。然而，在實際應用中，成年人大腦MRI研究圖像的獲得時間在20分鐘左右，從而影響空間分辨率。顯然，掃描時間越長（空間分辨率越高）對分割效果的幫助越大，但是這種操作需要考慮到病人暴露在放射下的時間和對病人的影響。
3. 基於獨立像素/體元亮度分割所要求的背景差異
基於獨立像素或體元亮度（第一順序特徵）的圖像分割是可行的，但這種操作要求興趣目標相對於背景的亮度存在較大差異。最開始，通過迭代更新成員函數和聚類中心實現目標函數最小化的 Fuzzy C-Means（FCM）算法 表現不錯，對於醫療圖像中的噪聲圖像也可以順利應對。但需要注意的是，這種成功是因爲FCN算法只利用了每個像素的灰度信息並忽略了空間紋理信息。
4. 降噪與細節的權衡
噪聲對於位置和空間約束是獨立的，從而可以利用噪聲的分佈來實現降噪。但是，這種降噪過程中採用的平滑操作同樣也會影響其他非噪聲的空間信息，從而使得處理後的圖像丟失原始圖像中的部分細節。因此，在抑制噪聲的同時也需要考慮圖像細節的保留問題。
腦部MRI掃描圖像
三、難點解決思路
1. 腦組織預分割（前背景分割）
爲了實現相對準確的分割，有幾種常用的MRI數據預處理手段，其中一個重要操作是背景體元移除。其目的是提取腦部組織，並將其與可能與腦部區域存在亮度重疊的非腦部組織（比如脂肪、頭骨、脖子等）分離，從而幫助腦區域內部的分割。
2. 空間信息利用
如前文所述，當亮度值受到諸如噪聲、PVE、偏壓場效應等MRI誤差的影響時，基於亮度的圖像分割算法非常容易出錯。因此，引入並利用待分割圖像的空間信息就非常重要。此時，提取的結果可以用一個 mask 來表述，也可以生成一張如下圖B所示的只有腦部組織的新圖片，再送入分割算法。
腦部組織提取示意圖。A. 原始MRI圖像；B. 腦組織提取結果
從模型角度來看，給定腦部切片，可以通過將FCM與馬爾科夫隨機場（MRF）結合的方法提升分割精度。其中，FCM善於分析和利用圖像中的亮度信息，而MRF則可以建模圖像中的空間和上下文關係。當然，這種組合只是提供了一種思路，如何將基於亮度的分割方法與空間信息相結合。
四、應用實例
有了上述分析，下面給出一個具體的分割實例。這個例子不僅可以區分出腦部區域，而且能夠用於腦部腫瘤的識別和分割。下圖是腫瘤分割過程示意圖。
這個例子用到了 BRATS 2017數據集 ，數據擴張處理如下圖所示：
原文鏈接：
分享知識、尊重原創、支持原創
作者：有三AI
鏈接：https://www.jianshu.com/p/484e38c6d0c1