基于自監(jiān)督聚類算法的小樣本醫(yī)學圖像分類

馬修玉 何良華

摘要：基于深度學習的醫(yī)學圖像分析是智慧醫(yī)療的一個重要方向。但是通常情況下，醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)量很小，而且由于醫(yī)學圖像的標注困難，耗費大量人力物力，所以帶標簽的訓練數(shù)據(jù)很難獲取。如何使用極少的帶標簽數(shù)據(jù)和無標簽的數(shù)據(jù)得到一個較好的網(wǎng)絡模型是本文的主要研究內(nèi)容。該文提出基于深度聚類的自監(jiān)督網(wǎng)絡模型作為特征提取器，并且使用標簽傳播算法對特征進行分類，解決了只有極少量標簽（例如1張，5張或者10張）即小樣本情況下的醫(yī)學圖像分類問題，在BreakHis數(shù)據(jù)集上取得了比傳統(tǒng)機器學習算法更好的效果，并且接近于全監(jiān)督學習方法。

關鍵詞：深度學習;深度聚類;自監(jiān)督學習;小樣本學習;標簽傳播算法;醫(yī)學圖像分類

中圖分類號：TP311? ? ?文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）03-0078-03

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 概述

深度學習算法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在醫(yī)學圖像分析領域的廣泛使用使得診斷的準確性有了很大提升。雖然基于深度學習的方法能在這些任務上取得比傳統(tǒng)機器學習方法更好的效果，但是這些方法通常都需要大量已標注的數(shù)據(jù)集作為訓練數(shù)據(jù)。因此如何在已標注樣本很少的情況下（即小樣本情況），利用僅有的已標注數(shù)據(jù)以及無標簽數(shù)據(jù)解決醫(yī)學圖像分類成為一個很重要的問題。

最近，很多對標注數(shù)據(jù)需求量小或者不需要標注數(shù)據(jù)的方法受到人們關注，出現(xiàn)了很多無監(jiān)督學習的方法，自監(jiān)督學習就是其中最具代表性的一種。自監(jiān)督學習的思想非常簡單，就是輸入的是無標注的數(shù)據(jù)，但是通過數(shù)據(jù)本身的結構或者特性，人為構造標簽出來。有了標簽之后，就可以類似監(jiān)督學習一樣進行訓練。傳統(tǒng)機器學習算法中，聚類算法是一種涉及數(shù)據(jù)點分組的機器學習技術，不需要數(shù)據(jù)標簽，屬于無監(jiān)督學習算法的一種。結合兩種思想本文主要做了以下工作：

1）提出基于深度聚類的自監(jiān)督網(wǎng)絡模型，利用無標簽數(shù)據(jù)訓練出較好的特征提取模型。

2）提出改進的標簽傳播算法，利用上述特征提取模型和有限的帶標注樣本進行分類，在BreakHis數(shù)據(jù)集上取得了很好的分類效果。

2 相關工作

2.1 自監(jiān)督學習

自監(jiān)督學習作為無監(jiān)督學習方法的一個子集，可以從大規(guī)模未標記數(shù)據(jù)中學習一般圖像和視頻特征，而不使用任何人為標注標簽。自監(jiān)督學習的方法通常是設置一些前置任務（如圖像上色、圖像修補、圖像拼接等），訓練網(wǎng)絡去解決前置任務，在完成這些任務的過程中，網(wǎng)絡就學習到了相應的特征。

何凱明在2019年提出了MoCo（Momentum Contrast）[1]， 使用動量的方式更新encoder參數(shù)，解決新舊候選樣本編碼不一致的問題;Chen Ting在2020年提出了SimCLR[2]，在encoder之后增加了一個非線性映射

[ghi=W* ReLU （W* hi）]

效果直接比MoCo高出了7個點，并直逼監(jiān)督模型的結果;何凱明在改進自己的方法加入相同的非線性層后提出MoCov2，效果反超SimCLR;近些年來人們開始把自監(jiān)督學習用于醫(yī)學圖像分析，例如谷歌提出了大型自監(jiān)督模型改進醫(yī)學圖像分類[3]。

2.2 深度聚類與標簽傳播

聚類的目標就是根據(jù)某一相似性度量準則，將相似的數(shù)據(jù)分到同一類，盡管人們提出了很多的聚類算法，但是這些方法在高維數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得很差。由于深度學習的發(fā)展，以及神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)在的非線性變換的特點，深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以將數(shù)據(jù)轉化成更易于分類的特征表示，通常把使用深度學習的聚類方法稱之為深度聚類（deep clustering）[4]。

標簽傳播算法[5]是一種基于圖的半監(jiān)督學習算法，它以一種迭代的方法通過帶標注數(shù)據(jù)推測無標注數(shù)據(jù)的標簽，其基本思路是用已標記節(jié)點的標簽信息去預測未標記節(jié)點的標簽信息，經(jīng)常被用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)。

2.3小樣本學習

機器學習在數(shù)據(jù)密集型的領域取得了巨大的成功，但是在數(shù)據(jù)集比較小的時候通常效果更不太理想，最近人們提出了小樣本學習來解決這個問題?；诙攘繉W習的小樣本學習方法比如MathingNet[6]，ProtoNet[7]等都取得了不錯的效果。

3 自監(jiān)督聚類模型

3.1 自監(jiān)督聚類模型

傳統(tǒng)的自監(jiān)督學習算法通常以大量的自然圖像比如ImageNet，作為訓練數(shù)據(jù)集，構造前置任務，模型能夠在訓練過程中學到底層的圖像特征。自監(jiān)督模型能夠使用無標簽數(shù)據(jù)進行訓練，從而得到很好的特征提取器。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡自監(jiān)督訓練以每一張圖為一類，進行實例區(qū)分來訓練網(wǎng)絡。由于自然圖像分類通常類別數(shù)量很大，無法利用類別信息，而醫(yī)學圖像分類任務通常類別已知（比如乳腺癌可以分為良性和惡性），因此可以設計基于聚類的自監(jiān)督網(wǎng)絡模型。

本文提出基于深度聚類算法的自監(jiān)督網(wǎng)絡模型，如圖1所示。設計一個聚類隊列，在模型訓練的同時，以聚類算法更新隊列，使模型不僅能學習區(qū)分不同實例，而且能學習同類別的相似性。網(wǎng)絡采用兩個分支，其中一個分支以動量方式更新參數(shù)，并且將輸出用來更新聚類隊列，同時設計一個隊列存儲C個類別的均值向量，在迭代訓練過程中采用k-means算法不斷地更新均值向量，具體步驟見算法1。自監(jiān)督訓練分支采用InfoNCE損失函數(shù)。

[LossNCE=-logexp （q?k+ / T）i=0Kexp （q?ki / T）]

[Loss=LossNCE+λ?Losssim]

結合聚類損失函數(shù)得到最終損失函數(shù)（[λ]為平衡因子）：

算法1： 自監(jiān)督聚類

輸入：特征向量 [q，? k]

輸出：聚類隊列[ q] ，? 訓練損失 [Losssim]

開始 ：

[for q，? k in DataLoaer ： ]

[j=argmax{ k ? avgi }Ni=1]

[enqueuej，? k ]

[avgj=? 1Kj i=1Kjkj， i]

[d=q?avgj]

[Losssim+=Id>thresold*d]

[return Losssim]

結束

3.2 標簽傳播算法

標簽傳播算法的基本理論是：每個節(jié)點根據(jù)相似度將自己的標簽傳播給相鄰的節(jié)點，對于傳播的一個節(jié)點，它通過計算與周圍節(jié)點的相似度，根據(jù)相似度大的節(jié)點的標簽來更新附近的標簽，最終相似度大的節(jié)點的標簽都會被分為同一標簽。本文先將輸入的特征向量進行正則化，映射到球面空間，再進行標簽傳播，詳細過程見算法2，其中[Xl= x1，? y1 …? xl，? yl] 為已標注數(shù)據(jù)集，[Yl=y1， … ， yl ∈{1 … C}] 為類別標簽， 類別數(shù)量 [C] 已知，并且所有類別在已標注數(shù)據(jù)集中都有展示。[Xu= xl+1，? yl+1 …? xl+u，? yl+u] 為未標注數(shù)據(jù)集，[Yu=yl+1， … ， yl+u ∈{1 … C}] 為待預測數(shù)據(jù)，通常情況下，[l << u]。要解決的問題就是根據(jù) [Xl] ，[Yl] ，[Xu] 預測 [Yu] ，具體算法步驟見算法2。

算法2：? 標簽傳播

輸入：特征向量矩陣 [X]，? 實標簽矩陣[ Yl∈l × C] ， 軟標簽矩陣 [Yu∈u × C]? ，傳播矩陣 [ T∈l+u × （l+u）]。

輸出 ：? 標簽矩陣 [Y ]。

步驟：

1. 正則化輸入特征向量 ：?; ? ? ? [xi= xixi]

2. 計算相似度權重矩陣：? ? [wij=exp- dijσ2=exp （- d=1D（xdi - xdj） σ2）]

3. 計算標簽[ j] 傳播到標簽 [i] 的概率 ： [Tij=? Pj →i= wijk=1l+uwkj]

4. 傳播：? ? ? [Y=cat（Yl， Yu）]? ? ? ? ? ? [Yt=? T × Yt-1]

5. 重置? [Y ]中已標記樣本的標簽： [Fl=? Yl]

6. 重復步驟 4 和 5 直至 [Y] 收斂。

筆者將第一階段訓練好的模型作為特征提取器，將支撐集（support set， 有標簽）， 查詢集（query set，無標簽）同時送入模型作為輸入，得到其在特征空間的映射，然后再將其歸一化到球形特征空間，通過標簽傳播算法進行預測分類，整個流程如圖2所示。

4 實驗與結果分析

4.1 實驗數(shù)據(jù)集

實驗主要在BreakHis數(shù)據(jù)集上進行，BreakHis （Breast Cancer Histopathological Image） 包括82個病人，一共7909張乳腺癌病理圖片。數(shù)據(jù)集包含了四種放大倍數(shù)（40x，100x，? 200x， 400x）的顯微圖片，分為良性腫瘤，惡性腫瘤兩個大類。

4.2 實驗流程

本文主要以ResNet50 和 MoCo作為基線模型和提出的自監(jiān)督聚類模型MoCo + simLoss 作為對比。本文實驗基于Python3.7環(huán)境和PyTorch1.0框架，使用2塊NVIDIA GEFORCE 2080Ti GPU進行訓練和測試。所有實驗的輸入圖像長寬固定為224，batchsize 設置為64，訓練50 epoch，采用分類準確率來衡量算法的效果，數(shù)據(jù)增強方面則使用了隨機水平翻轉，隨機 HSV 變化，隨機縮放和隨機剪切。優(yōu)化算法采用動量為 0.9 隨機梯度下降（SGD）。

4.3 實驗結果

實驗結果表1表明，基于MoCo的自監(jiān)督網(wǎng)絡模型比ResNet50預訓練模型有很大的性能提升，說明自監(jiān)督在醫(yī)學圖像特征提取任務上的有效性并且加入自監(jiān)督聚類simLoss模塊能有效提升模型的性能;表2 驗證了標簽傳播算法的有效性，實驗結果表明標簽傳播算法比基于歐式距離的ProtoNet 和基于余弦距離的MatchingNet效果要好很多。

最后與傳統(tǒng)分類算法相比，實驗結果表3表明模型在 5-shot 以及 10-shot 的情況下已經(jīng)比傳統(tǒng)算法有更好的分類效果， 并且隨著每個類別的有標簽樣本的增多，模型分類效果越來越好。

5 總結

本文提出了基于自監(jiān)督聚類算法的醫(yī)學圖像分類模型，通過對比和消融實驗證明了本文提出的方法在小樣本情況下的醫(yī)學圖像分類問題上比傳統(tǒng)的機器學習算法和全監(jiān)督算法具有更好的效果。

參考文獻：

[1] He K， Fan H， Wu Y， et al. Momentum contrast for unsupervised visual representation learning[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2020： 9729-9738.

[2] Chen T， Kornblith S， Norouzi M， et al. A simple framework for contrastive learning of visual representations[C]//International conference on machine learning. PMLR， 2020：1597-1607.

[3] Azizi S， Mustafa B， Ryan F， et al. Big self-supervised models advance medical image classification[J]. arXiv preprint arXiv：2101.05224， 2021.

[4] Min E X，Guo X F，Liu Q，et al.A survey of clustering with deep learning：from the perspective of network architecture[J].IEEE Access，2018，6：39501-39514.

[5] Zhu X.Learning from Labeled and Unlabeled Data with Label Propagation[J]. Tech Report， 2002.

[6] Vinyals O， Blundell C， Lillicrap T， et al. Matching networks for one shot learning[J]. Advances in neural information processing systems， 2016，29： 3630-3638.

[7] Snell J， Swersky K， Zemel R S. Prototypical networks for few-shot learning[J]. arXiv preprint arXiv：1703.05175， 2017.

【通聯(lián)編輯：梁書】