牙齒錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描圖像分割

周秀蓉，靳蘊(yùn)瑤，柴林

（四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，成都610065）

0 引言

傳統(tǒng)的正畸診療主要依靠正畸醫(yī)生對(duì)牙齒錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描（CBCT）圖像和鑄造的牙齒石膏模型進(jìn)行分析、診斷和治療。隨著CBCT 在臨床中應(yīng)用越來(lái)越廣泛，為了更好地利用CBCT 圖像重建牙齒的三維模型以輔助醫(yī)生診斷和治療，自動(dòng)分割出CBCT 圖像中的牙齒區(qū)域是關(guān)鍵步驟之一。

現(xiàn)有的牙齒CBCT 圖像分割方法可以大致分為兩類:基于傳統(tǒng)方法的二維逐片分割和基于深度學(xué)習(xí)的三維分割。第一類方法中，Akhoondali 等人[1]提出了一種基于區(qū)域增長(zhǎng)的分割算法，劉世偉等人[2]提出了一種基于局部高斯分布擬合的分割算法，Gan 等人[3]提出了一種基于水平集的分割算法。這些方法由于沒(méi)有考慮相鄰切片的三維空間信息，都對(duì)牙齒復(fù)雜的咬合條件缺乏魯棒性，并且不能精確地分割出牙尖部分。近幾年，機(jī)器學(xué)習(xí)成功運(yùn)用在了各種醫(yī)學(xué)影像分析問(wèn)題上，包括塵肺檢測(cè)、肺結(jié)節(jié)檢測(cè)、心臟肝臟影像分割等，但在牙齒CBCT 圖像上的應(yīng)用仍比較少。Ezhov 等人[4]提出一種基于3D FCN[5]的由粗到細(xì)牙齒CBCT 圖像分割框架，它可以從CBCT 圖像中直接分割出33 類牙齒，但其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，標(biāo)注工作量大，而且訓(xùn)練33類語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)非常耗時(shí)，對(duì)計(jì)算機(jī)性能要求非常高。此外，由于牙齒和牙槽骨的強(qiáng)度相近，咬合狀態(tài)下CBCT 圖像中上下牙交界處結(jié)構(gòu)復(fù)雜，牙髓腔較小且包含在牙齒內(nèi)部，上述兩類方法均很難精確分割CBCT圖像中的單顆牙齒。

本文提出三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)高效、精確地從CBCT 圖像中分割出單顆牙齒。本文首先統(tǒng)計(jì)上下牙在CBCT圖像中的分布規(guī)律，據(jù)此確定包含上牙和下牙的切片范圍，然后分別訓(xùn)練上牙和下牙的分割模型。以下牙分割模型為例：①首先根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果提取每組數(shù)據(jù)中包含下牙的48 張CBCT 圖像，然后對(duì)其進(jìn)行閾值分割（閾值設(shè)為600 亨氏單位），找到牙齒邊界，從原圖像中裁剪出牙齒部分的ROI，輸入第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行3 類語(yǔ)義分割；②根據(jù)第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出，用每一類牙齒部分最大的切面確定該類牙齒部分的ROI 中心，然后從原圖像中裁剪出每類牙齒的ROI，輸入第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每類牙齒區(qū)域中的單顆牙齒進(jìn)行弱分割；③根據(jù)第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出，用每顆牙齒部分最大的切面確定每顆牙齒部分的ROI 中心，然后從原圖像中裁剪出每顆牙齒的ROI，輸入第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)精細(xì)分割出單顆牙齒。

本文的主要貢獻(xiàn)有以下兩個(gè)方面：

（1）本文提出了一個(gè)基于3D U-Net 的三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)不需要標(biāo)注大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且可以有效地從CBCT 圖像中分割出單顆牙齒。

（2）本文分開訓(xùn)練上下牙分割模型，能減少訓(xùn)練時(shí)間、節(jié)省計(jì)算機(jī)資源。

1 數(shù)據(jù)集

本文使用的數(shù)據(jù)由口腔醫(yī)院提供，包含37 個(gè)人的口腔CBCT 圖像，圖像分辨率為101×565×565。本文實(shí)驗(yàn)中將其中31 個(gè)人的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其余6 個(gè)人的作為測(cè)試數(shù)據(jù)。每個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)由三名醫(yī)學(xué)生標(biāo)注，他們標(biāo)注結(jié)果的公共部分作為最終標(biāo)注結(jié)果。每個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)由兩名醫(yī)生標(biāo)注，同樣取他們標(biāo)注結(jié)果的公共部分作為最終標(biāo)注結(jié)果。所有標(biāo)注均使用3D Slicer[6]完成。注意，實(shí)際參與訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)注的醫(yī)學(xué)生有11名，每人負(fù)責(zé)一部分?jǐn)?shù)據(jù)。這樣分配數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注的原因是能夠更好地反映不同人之間標(biāo)注數(shù)據(jù)的差異對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。

2 方法

牙齒編號(hào)示意圖如圖1，為了讓第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)精確定位單顆牙齒，除兩顆門牙外其余對(duì)稱牙齒標(biāo)記為一類。三級(jí)分割模型如圖3 所示，包括以下幾個(gè)部分：①將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)牙齒進(jìn)行3 類語(yǔ)義分割（1、2、3 號(hào)牙齒為一類，4、5、6 號(hào)牙齒為一類，7、8、9 號(hào)牙齒為一類）；②根據(jù)第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出，從原圖像中裁剪出每一大類牙齒部分的ROI（裁剪中心是每一大類牙齒部分最大切面中該類牙齒的平均像素位置），輸入第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)每類牙齒區(qū)域中的單顆牙齒進(jìn)行粗分割（由于牙齒具有對(duì)稱性，每一類牙齒共用一個(gè)分割網(wǎng)絡(luò)）；③根據(jù)第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的輸出，從原圖像中裁剪出每顆牙齒的ROI（裁剪中心是每顆牙齒部分最大切面中該牙齒的平均像素位置），輸入第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)精細(xì)分割每顆牙齒（對(duì)稱牙齒使用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)）。其中弱分割網(wǎng)絡(luò)W、粗分割網(wǎng)絡(luò)R 和精分割網(wǎng)絡(luò)F 均使用3D U-Net 網(wǎng)絡(luò)。我們使用Adam 優(yōu)化器對(duì)W 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了100 次迭代訓(xùn)練，批量處理大小設(shè)為3，學(xué)習(xí)率初始值設(shè)為1e-4，在45 和75 次迭代之后以10 倍的速度衰減。R 網(wǎng)絡(luò)和F 網(wǎng)絡(luò)批量處理大小為8，學(xué)習(xí)率初始值為1e-3，其余設(shè)置與W 網(wǎng)絡(luò)相同。

圖1 牙齒編號(hào)示意

圖3 第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)3分類結(jié)果

數(shù)據(jù)集按4:1 的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。為了提高模型的預(yù)測(cè)性能，通過(guò)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放和翻轉(zhuǎn)來(lái)擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，以模擬實(shí)際中可能出現(xiàn)的情況。例如，在某些情況下，頭部會(huì)向左或向右傾斜，且左右臉有不對(duì)稱的情況。因此，在[-10,10]度范圍內(nèi)進(jìn)行隨機(jī)水平旋轉(zhuǎn)來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。此外，每個(gè)人頭的大小是不ol 一樣的，并且每個(gè)人牙齒的大小也存在差異。因此，將圖像放大到[0.9,1.1]的尺度。此外我們還在水平方向翻轉(zhuǎn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

本文使用的損失函數(shù)是多分類交叉熵函數(shù)和（1-DICE（骰子損失[7]））函數(shù)，骰子系數(shù)是衡量分割質(zhì)量的指標(biāo)，它衡量的標(biāo)準(zhǔn)是分割結(jié)果和真實(shí)值之間的重疊部分面積占分割結(jié)果和真實(shí)值總面積的比列，骰子系數(shù)越大，說(shuō)明分割效果越好，本文使用骰子系數(shù)來(lái)改善分割邊界的連續(xù)性。C.Zhao 等人[8]使用二分類交叉熵函數(shù)和（1-DICE）函數(shù)作為損失函數(shù)分割肺結(jié)節(jié)，取得了不錯(cuò)的效果。骰子系數(shù)定義如下：

其中，y真實(shí)值，y1是預(yù)測(cè)值。最后的損失函數(shù)為：

其中，yi表示單個(gè)像素點(diǎn)的真實(shí)值，y1i表示單個(gè)像素點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，N表示語(yǔ)義分割類別數(shù)，T表示每類樣本總數(shù)。

3 實(shí)驗(yàn)

本文使用DSC（骰子相似系數(shù)）作為分割評(píng)價(jià)指標(biāo)。如表1 所示：第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的平均DSC 值為0.889，第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的平均DSC 值為0.916，第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)的平均DSC 值為0.958，這說(shuō)明本文采用三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)逐步精細(xì)地分割牙齒效果顯著；第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí)90 小時(shí)，第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí)27 小時(shí)，第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練耗時(shí)33 小時(shí)，三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練總耗時(shí)159 小時(shí)，Ezhov等人提出的模型訓(xùn)練總耗時(shí)近800 小時(shí)，相比之下我們的三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)能大大減少訓(xùn)練時(shí)間、節(jié)省計(jì)算機(jī)資源。第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果如圖3 所示，從圖中可以看出，第一級(jí)網(wǎng)絡(luò)能比較精確地分割出每一類牙齒。第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果如圖4 所示，從圖中可以看出，第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)能夠粗略地分割出單顆牙齒，但由于牙尖和牙髓腔區(qū)域較小，導(dǎo)致分割效果并不理想。第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果如圖5 所示，可以看到單顆牙齒能夠被精確分割。圖6 是上下牙融合（首先根據(jù)第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)得到單顆牙齒的ROI 中心結(jié)合第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)單顆牙齒的分割結(jié)果，得到我們上下牙的最終分割結(jié)果，再根據(jù)上下牙切片位置關(guān)系融合上下牙模型，得到最終分割結(jié)果）后的最終分割效果圖，從圖中可以看出我們的單顆牙齒可以被精確分割。

表1 三級(jí)網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果

圖4 第二級(jí)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

圖5 第三級(jí)網(wǎng)絡(luò)分類結(jié)果

圖6 牙齒分割效果圖

4 結(jié)語(yǔ)

本文采集了一個(gè)數(shù)據(jù)集用于單顆牙齒的精確分割，同時(shí)也展示了三級(jí)分割網(wǎng)絡(luò)的分割結(jié)果，驗(yàn)證了分級(jí)網(wǎng)絡(luò)的有效性，該網(wǎng)絡(luò)可以有效地分割出單顆牙齒并標(biāo)號(hào)。但牙槽骨和牙齒的關(guān)系在正畸醫(yī)生在給患者制定正畸方案牙時(shí)非常重要，所以接下來(lái)我們準(zhǔn)備擴(kuò)展實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)牙槽骨的精確分割。