, ，

(School of Communication and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)

圖1 肺結(jié)節(jié)檢測(cè)流程圖

肺癌是世界范圍內(nèi)患病率及死亡率最高的惡性腫瘤之一。早期肺癌主要表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié)，臨床無特異性癥狀，確診時(shí)多已為中晚期，準(zhǔn)確檢測(cè)肺結(jié)節(jié)是提高肺癌患者生存率的關(guān)鍵。MSCT的廣泛應(yīng)用提高了肺結(jié)節(jié)的檢出率，但閱讀大量CT圖像增加了放射科醫(yī)師的負(fù)擔(dān)，并存在檢測(cè)效率低和受醫(yī)師主觀影響的缺點(diǎn)。

目前，計(jì)算機(jī)輔助診斷(computer-aided diagnosis， CAD)系統(tǒng)已逐漸用于檢測(cè)肺結(jié)節(jié)[1-2]。Messay等[3]通過多層灰度閾值、形態(tài)學(xué)開運(yùn)算處理，結(jié)合基于規(guī)則分析CT圖像的ROI，采用幾何學(xué)、亮度和梯度等多個(gè)特征參數(shù)表達(dá)肺結(jié)節(jié)的特征，從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)肺結(jié)節(jié)。孫申申等[4]利用自適應(yīng)非線性濾波器增強(qiáng)CT圖像的對(duì)比度，再以設(shè)定閾值的方法去除血管影響，最后采用專用的點(diǎn)增強(qiáng)濾波器提取結(jié)節(jié)。張婧等[5]提出結(jié)合規(guī)則和支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)的方法來識(shí)別肺結(jié)節(jié)，該方法首先計(jì)算候選ROI的形態(tài)特征，利用基于規(guī)則的方法去除非結(jié)節(jié)部分，以剩余ROI作為樣本，將人工提取的特征輸入SVM進(jìn)行分類，從而得到肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)結(jié)果。上述傳統(tǒng)CAD系統(tǒng)盡管取得了一些實(shí)用性效果，但仍存在明顯缺陷：均基于對(duì)肺結(jié)節(jié)的一些簡(jiǎn)單的描述來提取特征，而結(jié)節(jié)的形狀、大小和結(jié)構(gòu)常較復(fù)雜，這些簡(jiǎn)單描述并不能很好地捕獲、判別其特征，從而導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果較差。

近年來，深度學(xué)習(xí)[6-8]廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，在圖像識(shí)別和圖像分類領(lǐng)域也取得了很好的效果。作為第一個(gè)真正成功訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)算法，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自動(dòng)提取圖像的大量特征，通過局部連接、權(quán)值共享等方法，可避免傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量巨大和模型訓(xùn)練耗時(shí)等問題，且泛化能力強(qiáng)，可廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域。

本研究提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)方法，以獲得更加穩(wěn)健可靠的模型，適用于大型醫(yī)院的CAD系統(tǒng)，有利于減輕放射科醫(yī)師負(fù)擔(dān)，明顯提高檢測(cè)結(jié)節(jié)的正確率并降低假陽性率。

1 設(shè)計(jì)與方法

檢測(cè)肺結(jié)節(jié)主要分為兩個(gè)步驟：①采用自動(dòng)解剖識(shí)別(automatic anatomy recognition, AAR)方法分割肺部CT源圖像，獲得肺部實(shí)質(zhì)圖像，以更好地提取結(jié)節(jié)特征；②將分割后的肺部圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)，定位并勾畫結(jié)節(jié)。流程圖見圖1。

1.1 AAR 本研究使用的AAR方法基于模糊建模思想[9]和迭代相對(duì)模糊連接度(iterative relative fuzzy connectedness， IRFC)算法[10]，主要包括5個(gè)步驟：①收集圖像數(shù)據(jù)，用于構(gòu)建和測(cè)試檢測(cè)模型；②精確定義胸腔中的每個(gè)器官，并根據(jù)定義提取肺部輪廓；③建立分層模糊解剖模型；④利用分層模型識(shí)別和定位胸腔器官；⑤根據(jù)層級(jí)結(jié)構(gòu)提取肺部輪廓。

AAR方法見圖2，圖中的3個(gè)模塊分別對(duì)應(yīng)模糊建模、對(duì)象識(shí)別和輪廓提取。在模糊建模框架中為胸腔中的每個(gè)對(duì)象構(gòu)建模糊模型，將這些模型集成到胸腔的層級(jí)結(jié)構(gòu)中，輸出模糊解剖模型：

FAM(B,G)=(H,M,ρ,λ,η)

(1)

式(1)中，G表示目標(biāo)群體，B表示胸腔，H是B中器官的層級(jí)結(jié)構(gòu)，表示為樹結(jié)構(gòu)；M是模糊模型的集合，每個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)1個(gè)模型；ρ表示層級(jí)結(jié)構(gòu)H中父節(jié)點(diǎn)與子節(jié)點(diǎn)的關(guān)系；λ是1組尺度縮放范圍，表示每個(gè)對(duì)象Ol的大小變化，Ol表示B中的器官；η表示其他的測(cè)量參數(shù)。模糊解剖模型用于識(shí)別對(duì)象，識(shí)別后輸出的是經(jīng)過調(diào)整后的模糊模型FMT(Ol)，測(cè)試圖像時(shí)使得FMT(Ol)與對(duì)象Ol相匹配。將模糊模型FMT(Ol)與原圖像作為輪廓提取的輸入，并使用基于迭代模糊連接度算法提取肺部輪廓，從而實(shí)現(xiàn)肺部分割。分割效果見圖3。

1.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)肺結(jié)節(jié) 將分割后的CT圖像作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行特征提取，使用基于區(qū)域的全卷積網(wǎng)絡(luò)(region-based fully convolutional network, R-FCN)作為檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的模型。與Faster-RCNN (region-based convolutional neural network)[11]類似，R-FCN也采用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(region proposal network， RPN)提取ROI，且RPN本身也是一種全卷積網(wǎng)絡(luò)(fully convolutional network， FCN)[12]，但Faster-RCNN在ROI提取后便失去了平移變換特征。為提取目標(biāo)的平移變換特征，F(xiàn)aster-RCNN使用更深的網(wǎng)絡(luò)，這樣便犧牲了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試的效率。為將平移變換特性融入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，R-FCN創(chuàng)建了位置敏感特征圖(position-sensitive score map)來編碼位置信息，以提取與檢測(cè)目標(biāo)相關(guān)的空間位置特征，并與RPN共享卷積特征。在創(chuàng)建位置敏感特征圖后，附加了位置敏感池化層(position-sensitive ROI pooling layer)，用以統(tǒng)計(jì)得分特征圖的信息，且池化層后不再有卷積層。R-FCN模型與FCN模型類似，整個(gè)模型是端對(duì)端(end-to-end)的學(xué)習(xí)，所有要學(xué)習(xí)的層在網(wǎng)絡(luò)中均為卷積層且參數(shù)共享，模型結(jié)構(gòu)見圖4。

圖2 AAR方法模式示意圖

R-FCN提取特征的主干網(wǎng)絡(luò)基于101層的殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet-101)[13]。ResNet-101有100個(gè)帶均值池化操作的卷積層和1 000維的全連接層。R-FCN去除均值池化操作及全連接層，只使用卷積層來提取特征，并在修改后的網(wǎng)絡(luò)最后增加了一個(gè)隨機(jī)初始化的1 024維1×1的卷積層以降低維度；隨后使用k2(C+1)個(gè)通道的卷積層來生成位置敏感特征圖。

為提高每個(gè)ROI對(duì)位置的敏感度，獲得更多的位置信息，R-FCN通過網(wǎng)格線將每個(gè)ROI平均劃分成k×k個(gè)網(wǎng)格，將每個(gè)網(wǎng)格按位置映射到對(duì)應(yīng)的位置敏感特征圖上。例如大小為w×h的ROI區(qū)域，每個(gè)網(wǎng)格的大小為w/k×w/k，主干網(wǎng)絡(luò)最后一個(gè)卷積層可輸出k2個(gè)ROI對(duì)應(yīng)不同位置的位置敏感特征圖，因此有k2(C+1)個(gè)通道的輸出層，C+1為目標(biāo)類別個(gè)數(shù)加1個(gè)背景類別。將映射后輸出的部分位置敏感特征圖輸入位置敏感池化層。對(duì)于C類物體第i行第j列的網(wǎng)格，位置敏感池化層的計(jì)算公式為：

圖3 CT圖像分割效果圖 A.分割前圖片； B.分割后圖片

圖4 R-FCN結(jié)構(gòu)示意圖

(2)

式(2)中，rc(i,j)為C類第(i,j)個(gè)網(wǎng)格經(jīng)過位敏池化層后的平均得分；zi,j,c為k2(C+1)個(gè)位置敏感特征圖中的一個(gè)輸出；(x0,y0)為ROI左上角的坐標(biāo)；n為每個(gè)網(wǎng)格內(nèi)所有像素的個(gè)數(shù)；Θ為網(wǎng)絡(luò)中可學(xué)習(xí)的參數(shù)。得到k2個(gè)位置得分后可對(duì)1個(gè)映射的ROI進(jìn)行投票。如檢測(cè)物體分為C類，通過平均得分對(duì)ROI區(qū)域進(jìn)行投票就會(huì)產(chǎn)生C+1維的向量，C類物體得分公式為：

rc(Θ)=∑i,jrc(i,j|Θ)

(3)

而后計(jì)算每個(gè)類別目標(biāo)的softmax響應(yīng)并用于計(jì)算分類的損失函數(shù)，softmax響應(yīng)公式為：

(4)

同樣，采用相似的方法定位邊界框回歸(bounding box regression)。在k2(C+1)維卷積層后，添加一個(gè)4k2維的卷積層用于邊界框回歸。每個(gè)ROI產(chǎn)生的4k2維向量經(jīng)過均值池化后被降維成一個(gè)4維向量t=(tx,ty,tw,th)，此4維向量用來參數(shù)化1個(gè)邊框。

對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行端對(duì)端的訓(xùn)練，由于卷積參數(shù)共享，故整個(gè)模型的訓(xùn)練速度較快。本文的損失函數(shù)(loss function)由兩部分組成：交叉熵?fù)p失(cross-entropy loss)和邊界回歸損失(box regression loss)：

L(s,tx,y,w,h)=Lcls(sc*)+λ[c*>0]Lreg(t,t*)

(5)

式(5)中，c*是ROI的真實(shí)標(biāo)定值(c*=0為背景)；Lcls(sc*)=-log(sc*)為用于分類的交叉熵?fù)p失函數(shù)；Lreg(t,t*)為邊界損失函數(shù)；t*表示ROI的真實(shí)邊框；權(quán)重參數(shù)λ初始化為1。當(dāng)ROI與真實(shí)邊框的交并比(intersection-over-union， IOU)值>0.5，即認(rèn)定為正樣本，否則認(rèn)為是負(fù)樣本。訓(xùn)練時(shí)，采用OHEM(online hard example mining)[14]的方法提高訓(xùn)練的速度，通過反向傳播算法[15]對(duì)每層的參數(shù)進(jìn)行更新和微調(diào)。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本實(shí)驗(yàn)采用天池醫(yī)療AI大賽提供的數(shù)據(jù)，均為肺部CT圖像數(shù)據(jù)(mhd格式)，共2 000幅CT圖像，每幅CT圖像均包含肺結(jié)節(jié)，但其位置、形狀不固定，層厚<2 mm，像素大小為512×512，按2∶1的比例作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。為保證訓(xùn)練的準(zhǔn)確性，本研究使用寬泛策略對(duì)超參數(shù)進(jìn)行選擇。初始化的超參數(shù)訓(xùn)練準(zhǔn)確率已達(dá)90%，最終實(shí)驗(yàn)采用的批梯度大小(mini-batch size)為20，學(xué)習(xí)率為0.00 01，損失函數(shù)權(quán)重參數(shù)λ設(shè)為10，迭代次數(shù)為20 000。

本研究網(wǎng)絡(luò)在caffe框架下進(jìn)行訓(xùn)練，處理器為Intel(R) Core(TM) i3_7100 CPU@ 3.90GHz*4，內(nèi)存為8 GB，GPU顯卡為1 080 Ti。在此配置環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)約為8 h，每張CT圖像測(cè)試的速度約為0.32 ms。

本研究采用準(zhǔn)確率、敏感度、特異度和假陽性率4個(gè)指標(biāo)評(píng)估R-FCN模型對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)性能，并與基于Faster-RCNN+ResNet-101[13]和SSD(Singles Shot Multibox Detector)[16]的模型比較，三者使用相同的損失函數(shù)，且使用同一分割后的數(shù)據(jù)集。測(cè)試樣本包含10例良性病變和10例惡性病變，共500幅CT圖像，其中300幅圖像包含肺結(jié)節(jié)，200幅圖像無肺結(jié)節(jié)。惡性病變定義為結(jié)節(jié)邊緣不規(guī)則或有針尖毛刺，生長(zhǎng)速度呈指數(shù)增長(zhǎng)等特點(diǎn)；良性病變定義為結(jié)節(jié)邊緣相對(duì)光滑，無毛刺，且生長(zhǎng)速度較慢。測(cè)試結(jié)果見表1、圖5。

表1 3種模型檢測(cè)肺結(jié)節(jié)結(jié)果(%)

Faster-RCNN+ResNet-101、SSD和本研究R-FCN模型對(duì)單張圖像的測(cè)試時(shí)間分別為0.36 s、0.57 s和0.32 s。SSD模型同樣在區(qū)域建議框(region proposal)生成后消除了后續(xù)的特征重新采樣，其測(cè)試速度與R-FCN接近，但準(zhǔn)確率、敏感度、特異度和假陽性率均低于R-FCN模型。

本研究結(jié)果顯示，F(xiàn)aster-RCNN+ResNet-101和R-FCN兩種方法檢測(cè)結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確率、敏感度、特異度和假陽性率相似，R-FCN略高于Faster-RCNN+ResNet-101；R-FCN對(duì)肺結(jié)節(jié)的定位較Faster-RCNN更準(zhǔn)確，且病變位置更接近檢測(cè)框中心(圖5A、5B)。由于前置網(wǎng)絡(luò)的特征提取層相同，兩種方法的檢測(cè)效果相似，但R-FCN使用的位置敏感特征圖較原有的ROI子網(wǎng)(ROI-wise subnetwork)提取位置特征更準(zhǔn)確、精度更高，且卷積層共享，故檢測(cè)速度更快。相比于R-FCN和Faster-RCNN+ResNet-101，SSD模型的效果遠(yuǎn)達(dá)不到CAD系統(tǒng)的要求，對(duì)于特征不明顯的結(jié)節(jié)，如磨玻璃結(jié)節(jié)或結(jié)節(jié)體積較小時(shí)，SSD難以檢出，漏檢率較高(圖5C)。

圖5 肺結(jié)節(jié)檢測(cè)效果圖，每幅效果圖包含4張經(jīng)過肺部分割后圖像，左上圖為位于肺部中間部位的特征明顯的肺結(jié)節(jié)，右上圖為位于肺部邊緣的特征明顯的肺結(jié)節(jié)，左下圖為特征不明顯的磨玻璃密度肺結(jié)節(jié)，右下圖為特征不明顯的體積較小的肺結(jié)節(jié) A.R-FCN模型； B.Faster-RCNN+ResNet-101模型； C.SSD模型

3 結(jié)論

本研究采用AAR算法對(duì)肺部CT圖像進(jìn)行分割，實(shí)現(xiàn)了肺部實(shí)質(zhì)的完整切割，不影響對(duì)肺部邊緣結(jié)節(jié)的檢測(cè)?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)節(jié)檢測(cè)方法能夠表達(dá)更多的結(jié)節(jié)特征，魯棒性優(yōu)于傳統(tǒng)檢測(cè)方法。R-FCN的位置敏感特征圖替代了原有的ROI子網(wǎng)，提高了模型的檢測(cè)速度、精度和整體性能。本研究中R-FCN方法改進(jìn)的方向?yàn)槭占嚓P(guān)于結(jié)節(jié)的信息，將非圖像相關(guān)的信息融入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；采用三維卷積提高檢測(cè)準(zhǔn)確率，減少對(duì)小結(jié)節(jié)的漏診，以期達(dá)到或接近人工檢測(cè)水平。

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