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操作深度进修技术,实现MRI图像右心室分割(代
发布时间:2019-06-18 10:11

操作深度进修技术,实现MRI图像摄影右心室分割(代码+数据集)

2017-09-19 14:15 来源:机械鸡 搜狐 /技术

原标题:操作深度进修技术,实现MRI图像右心室分割(代码+数据集)

人的心脏是一个惊人的机器,能不持续地运作长达一个世纪。丈量心脏功能的重要方法之一是计算其射血分数:心脏在舒张期充塞血液后,在收缩期射出血液的百分比。取得这一指标的第一步,便依赖于心脏图像的心室分割(描画区域)。

操纵深度深造技术,实现MRI图像右心室分割(代

作者在纽约停止InsightAI方案()期间,决定响应AI Open Network主持的钻研呼吁,参预处置惩罚惩罚右心室准确分割挑战(https://ai-on.org/projects/cardiac-mri-segmentation.html)。设法通过凌驾少于当前一个数量级的参数,来到达目前最佳的成果。下面简要说明一下过程。

问题形容

钻研呼吁:

开发能够从心脏核磁共振成图像(MRI)数据库中,自动分割右心室的系统。到目前为止,右心室分割主要由典范的图像办理方法办理,现代深度进修技术将有可能提供更牢靠,全自动化的处置惩罚惩罚计划。

2016年,由Kaggle倡议的左心室分割挑战的三名获奖者,都接纳了深度进修的处置惩罚惩罚计划。比拟较而言,右心室(RV)分割更具挑战性,起因如下:

在腔内存在与心肌类似的信号强度;右心室是复杂的新月形,从基部到顶点不停变革;分割顶点图像的切片非常艰难;患者的心室内形态和信号强度差别相当大,出格是有病理扭转的病例,等等。

不使用医学术语,识别右心室艰难的起因是:左心室是一个厚壁的圆柱型区域,而右心室是一个不规则外形的物体,较薄的心室壁有时会与四周的组织混在一起。下图是MRI快照中手工绘制的右心室内壁和外壁(心内膜和心外膜)轮廓:

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上图的分割较简略。下面是一个比较艰难的分割:

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分割这些MRI对于未经专门训练的人来说是十分艰难的:

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事实上,比拟较左心室,人类医生必要两倍的工夫来确定右心室的体积,且成果比左心室具有2-3倍的变异性[1]。这项工作的宗旨是,建设一个高精度的自动化右心室分割的深度进修模型。模型的输出是分割掩码,一一像素的掩码指示出每个像素能否是右心室的一局部或背景。

数据库

操作深度进修方法处置惩罚惩罚这个问题,面临的最大挑战是数据集太小。数据集仅包孕如上图所示的243张医师已分割的、来自有16例患者的MRI图像。此外还有3697个未标记图像,它们对于无监视或半监视进修可能有用的,但这个项目是一个监视进修的问题,我不思考使用这些图像。图像大小为216×256像素。

对于较小的数据集,人们对于模型泛华到没见过的图像的效果是不抱希望的! 不幸的是,医疗环境中的典型状况就是如此,昂贵的标记数据和的难以获取的数据。通用的流程是应用仿射变更加强数据:随机旋转,平移,缩放和剪切。别的,我还应用了弹性形变,部分拉伸和压缩了图像[2]。

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应用这种图像加强算法的宗旨是为了防止神经网络只记住训练的样例,并逼迫其进修RV是一个实心的、月牙形的、标的目的任意的物体。在我实现的训练框架中,我会随时对数据集应用图像变更算法,这样,神经网络就会在每次训练时看到新的随机变更。

同样常见的是,由于大局部像素都属于背景,所以存在类另外不均衡。将像素强度归一化到0和1之间,我们看到在整个数据集中,只要5.1%的像素是右心室腔的一局部。

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在构建丧失函数时,我测验考试了从头加权计划以均衡类另外散布,但最终发现未加权的均匀表示最好。

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