基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習研究

摘 要：隨著醫(yī)學(xué)圖像的快速發(fā)展和大量產(chǎn)生，如何快速、準確地提取對學(xué)習有用的特征成為醫(yī)學(xué)圖像處理和診斷中的重要問題。甚于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習正是為了解決這一問題而被提出和廣泛應(yīng)用，旨在通過自動學(xué)習高層次的特征表示，提高醫(yī)學(xué)圖像分類和診斷的準確性、降低人力成本、改善普適性、推動自動化和智能化發(fā)展。文章首先分析基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習的研究意義，其次闡述醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法，最后探究基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法，以推動深度袖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用深度。

關(guān)鍵詞：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);醫(yī)學(xué)圖像;特征學(xué)習

中圖法分類號：TP391文獻標識碼：A

１ 研究意義

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習研究意義重大，它可以為醫(yī)學(xué)圖像處理和診斷帶來以下好處。（１）提高醫(yī)學(xué)圖像的準確性。深度學(xué)習在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，其中一個原因就是它能夠自動學(xué)習到高層次的特征表示。相對于傳統(tǒng)的手工特征提取方式，基于深度學(xué)習的特征提取更加準確和魯棒，可以提高醫(yī)學(xué)圖像分類和診斷的準確性。（２）降低醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的人力成本。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理和分析方法需要經(jīng)驗豐富的醫(yī)學(xué)專家進行設(shè)計和選擇特征，需要大量的時間和人力成本。而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習方法可以自動學(xué)習到高層次的特征表示，減少了手工設(shè)計的需求，從而降低了醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的人力成本。（３）改善醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的普適性。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理和分析方法通常只能處理特定的圖像類型或應(yīng)用場景，缺乏普適性。而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習方法可以通過大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習到通用的特征表示，從而提高處理不同類型和應(yīng)用場景的醫(yī)學(xué)圖像的能力。（４）促進醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的智能化。隨著深度學(xué)習的發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習也在不斷完善和拓展。它可以使醫(yī)學(xué)圖像處理和分析更加智能化，讓計算機能夠自動識別和提取醫(yī)學(xué)圖像中的特征，為醫(yī)生提供更好的輔助診斷和治療決策。

２ 醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法研究

２．１ 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量的不斷增加，多元特征提取方法的研究已成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的一個熱點。

在傳統(tǒng)的深度學(xué)習模型中，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲＮＮ），多元特征的提取主要依靠卷積核或循環(huán)單元的復(fù)合運算，這種方式雖然效果不錯，但卻無法充分利用醫(yī)學(xué)圖像的空間拓撲結(jié)構(gòu)信息。而圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＧＣＮ）則可以在這方面做到更好。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于圖結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習模型。在醫(yī)學(xué)圖像處理中，圖結(jié)構(gòu)通常是通過建立圖像中的像素點之間的連接來描述的。

具體而言，對于一張醫(yī)學(xué)圖像，可以將其視為一個圖結(jié)構(gòu)，其中每個像素點表示一個節(jié)點，每個像素點之間的距離和像素值等屬性可以表示為邊上的權(quán)重。通過構(gòu)建這樣一個圖結(jié)構(gòu)，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用節(jié)點之間的拓撲結(jié)構(gòu)信息，提高醫(yī)學(xué)圖像的多元特征提取能力和識別準確性。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積操作是在圖結(jié)構(gòu)上進行的。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過定義一種新的卷積核，可以在節(jié)點之間傳遞信息，從而實現(xiàn)多元特征的提取。例如，對于醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤檢測任務(wù)，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過利用腫瘤細胞之間的拓撲結(jié)構(gòu)信息，來學(xué)習腫瘤細胞之間的關(guān)系，并根據(jù)這些關(guān)系進行腫瘤的檢測和診斷［１］ 。

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個優(yōu)點。（１）可以處理不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。醫(yī)學(xué)圖像通常具有不規(guī)則的形狀和結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理這種不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過定義不同的鄰接矩陣，靈活地處理各種不規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。（２）能夠利用空間拓撲結(jié)構(gòu)信息。在醫(yī)學(xué)圖像處理中，很多疾病的診斷和治療都與空間拓撲結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。

２．２ 醫(yī)學(xué)圖像異常檢測

醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取是一種利用計算機視覺技術(shù)自動從醫(yī)學(xué)圖像中提取多種特征的方法，其中包括顏色、形狀、紋理、亮度、梯度等多個方面。醫(yī)學(xué)圖像異常檢測是利用這些特征來自動檢測醫(yī)學(xué)圖像中異常區(qū)域的技術(shù)，可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)各個領(lǐng)域，如肺部結(jié)節(jié)、乳腺癌、糖尿病、視網(wǎng)膜病變等。醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法主要有以下幾種。

（１）基于深度學(xué)習的特征提取方法。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＤＮＮ）從醫(yī)學(xué)圖像中自動提取特征。這種方法不需要手工設(shè)計特征，具有很好的泛化能力和魯棒性。常見的ＤＮＮ 包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲＮＮ）等。（２）基于形狀描述符的特征提取方法。通過對醫(yī)學(xué)圖像的形狀（如輪廓、曲線等）進行描述來提取特征。這種方法對于形狀變化較大的異常區(qū)域檢測有一定優(yōu)勢。（３）基于紋理描述符的特征提取方法。通過對醫(yī)學(xué)圖像中的紋理（如灰度共生矩陣（ＧＬＣＭ）、局部二值模式（ＬＢＰ）等）進行描述來提取特征。這種方法對于紋理變化較大的異常區(qū)域檢測有一定優(yōu)勢。（４）基于濾波器的特征提取方法。通過利用不同的濾波器對醫(yī)學(xué)圖像進行濾波，如高斯濾波、拉普拉斯濾波等，以提取特征。這種方法對于不同頻率的特征有很好的提取效果［２］ 。

３ 基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法研究

３．１ 圖像預(yù)處理方法及標注工具

醫(yī)學(xué)圖像分析是醫(yī)學(xué)影像診斷的重要組成部分。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通常依賴于手工設(shè)計的特征和單一模態(tài)的圖像信息，無法完全挖掘醫(yī)學(xué)圖像中的信息。近年來，基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法得到廣泛關(guān)注。該方法將不同層級的特征進行融合，從而提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準確性和魯棒性。其中，圖像預(yù)處理和標注工具是該方法的重要組成部分。

圖像預(yù)處理是指對醫(yī)學(xué)圖像進行預(yù)處理，以消除圖像噪聲、增強圖像對比度等。基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通常采用多種預(yù)處理方法對醫(yī)學(xué)圖像進行處理，如濾波器、灰度變換、直方圖均衡化等。這些預(yù)處理方法可以有效去除圖像中的噪聲，提高圖像對比度，從而為后續(xù)的特征提取和分類任務(wù)提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［３］ 。

醫(yī)學(xué)圖像標注工具是指用于標注醫(yī)學(xué)圖像中感興趣區(qū)域（ＲＯＩ）的工具?；诙鄬蛹壧卣魅诤系尼t(yī)學(xué)圖像分析方法通常需要使用標注工具標注醫(yī)學(xué)圖像中的ＲＯＩ，以便進行后續(xù)的特征提取和分類任務(wù)?，F(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像標注工具有很多， 如ＩＴＫ?ＳＮＡＰ，３ＤＳｌｉｃｅｒ，ＭＩＰＡＶ 等。這些標注工具支持多種標注方式，如手動標注、自動分割等。其中，自動分割是一種較為先進的標注方式，可以通過機器學(xué)習等方法實現(xiàn)自動標注。在基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，特征提取是關(guān)鍵步驟。通常采用多種特征提取方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）、圖像紋理特征、形態(tài)學(xué)特征等，從不同層級的特征中提取有用的信息。其中，ＣＮＮ 是目前最常用的特征提取方法之一，通過多層卷積和池化操作，可以自動從醫(yī)學(xué)圖像中提取高級別的特征。特征融合是基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法的核心。該方法將不同層級的特征進行融合，以提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準確性和魯棒性［４］ 。

３．２ 多層級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法逐漸成為醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的研究熱點。在這些方法中，多層級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）方法被廣泛應(yīng)用，能夠有效挖掘醫(yī)學(xué)圖像中的信息，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準確性和魯棒性。多層級ＣＮＮ 方法將ＣＮＮ 應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分析中，將多個卷積層、池化層和全連接層等組成多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提取不同層級的特征。通過將這些層級的特征進行融合，可以挖掘更多的圖像信息，提高圖像分析的準確性。多層級ＣＮＮ 方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用主要包括２ 個方面：分類和分割。在分類方面，該方法可以將醫(yī)學(xué)圖像分為不同的類別，如腫瘤和非腫瘤等。在分割方面，該方法可以將醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域（ＲＯＩ）進行分割，如腫瘤和正常組織等。多層級ＣＮＮ 方法的特點是可以自動提取高級別的特征，并且可以從大規(guī)模的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習到更加準確的特征，從而提高圖像分析的準確性［５］ 。此外，該方法還可以通過增加或減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、改變卷積核大小等方式進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。

３．３ 基于教師、學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的知識蒸餾方法

在基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，知識蒸餾方法是一種重要的技術(shù)手段。該方法通過將復(fù)雜的教師網(wǎng)絡(luò)中的知識傳遞給輕量級的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，提高學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和魯棒性，從而提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準確性。

教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)都是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置相似，但教師網(wǎng)絡(luò)通常比學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更深、更寬，具有更強的特征提取能力。在知識蒸餾方法中，教師網(wǎng)絡(luò)首先通過大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，學(xué)習到豐富的特征表示。然后，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習教師網(wǎng)絡(luò)的輸出和特征表示，提高學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和魯棒性。知識蒸餾方法的核心是如何將教師網(wǎng)絡(luò)中的知識傳遞給學(xué)生網(wǎng)絡(luò)。目前有多種知識蒸餾方法，其中比較常用的是軟標簽方法、特征重構(gòu)方法和網(wǎng)絡(luò)剪枝方法［６］ 。軟標簽方法是一種基于概率分布的知識蒸餾方法。在該方法中，教師網(wǎng)絡(luò)將每個樣本的預(yù)測概率輸出轉(zhuǎn)化為一個軟標簽，即一個概率分布。學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的目標是將其與教師網(wǎng)絡(luò)輸出的軟標簽之間的ＫＬ 散度最小化。這種方法可以使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注于數(shù)據(jù)的細節(jié)，提高預(yù)測的準確性。特征重構(gòu)方法是一種基于特征的知識蒸餾方法。在該方法中，對教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)在不同層級上提取的特征進行比較，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的目標是將其與教師網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)層級特征之間的距離最小化。這種方法可以使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習到教師網(wǎng)絡(luò)的特征表示。網(wǎng)絡(luò)剪枝方法是一種基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的知識蒸餾方法。在該方法中，教師網(wǎng)絡(luò)通過刪除不必要的連接和節(jié)點來精簡網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過復(fù)制教師網(wǎng)絡(luò)的剪枝模型進行學(xué)習。這種方法可以減少學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的計算量，提高網(wǎng)絡(luò)的速度和效率。

３．４ 基于梯度加權(quán)類激活的特征可視化方法

在基于多層級特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，特征可視化是一種重要的技術(shù)手段。該方法通過對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征進行可視化，幫助醫(yī)學(xué)專家理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的可解釋性和可信度。基于梯度加權(quán)類激活的特征可視化方法是一種比較常用的特征可視化方法。在該方法中，通過計算網(wǎng)絡(luò)中某一層級的神經(jīng)元對最終預(yù)測結(jié)果的貢獻，生成一個權(quán)重矩陣。然后，將該權(quán)重矩陣與該層級神經(jīng)元的輸出值進行加權(quán)平均，得到該層級神經(jīng)元的重要性權(quán)重。最后，將該權(quán)重矩陣進行反卷積操作，可視化輸出該層級的特征圖。該方法的優(yōu)點是可解釋性強，可以幫助醫(yī)學(xué)專家理解深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取能力，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的可解釋性和可信度。

４ 結(jié)束語

本文主要介紹了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習研究，探討了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及未來發(fā)展方向。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像分類、檢測、分割等方面具有較好的表現(xiàn)，并能夠提取出更具有區(qū)分度和可解釋性的特征。同時，多層級特征融合、知識蒸餾、特征可視化等技術(shù)手段的應(yīng)用，進一步提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用價值。

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作者簡介：

周雨薇（１９９４—），助教，研究方向：深度學(xué)習在醫(yī)學(xué)圖像分割中應(yīng)用。