這是專欄《圖像分割應用》的第4篇文章，本專欄主要介紹圖像分割在各個領域的應用、難點、技術要求等常見問題。

本專欄的第一個板塊醫學圖像分割中從具體應用出發，介紹了腦分割、心臟分割和腫瘤分割三個問題，本文就總結一下現階段醫學圖像分割中該知道的內容。

作者&編輯 | 孫叔橋

1 介紹

不同于幾年前醫學圖像短缺的情況，隨著科技的發展和重視程度的增加，醫學領域可供深度學習方法所利用的圖像不斷增多（輻射成像、基因序列、病理圖像等），已經逐步邁入“大數據”體量。然而，受醫學這個具體的應用場景的限制，已標注圖像的獲得仍然存在問題。

與目前的診斷方式相同，醫學圖像的標注同樣極大依賴醫學專家的診斷，這種方式不可避免地會引入一定的誤差，比如人為判斷本身的錯誤、主觀因素的影響、不同專家之間的分歧等。即使人們寄希望于深度學習算法可以替代或輔助醫學專家作出診斷（或標注圖像），現有的方法也遠無法勝任醫學圖像分割中存在的復雜情況。除此以外，醫學圖像的處理還存在隱私與法律問題、缺乏標準化結構等諸多問題。

幸運的是，弱監督、無監督方法的出現、數據庫的不斷完善和人們重視程度的逐步提升，使得應用深度學習方法實現醫學領域的圖像分割的想法越來越接近現實。

本文我們就一起來看一下醫學圖像分割中的難點、基本概念和state-of-the-art方法，并給出參考的方法和代碼。

醫學圖像分割

2 難點介紹總結

本專欄醫學圖像分割板塊的前三篇文章已經針對不同具體場景給出了對應的難點分析，這里從整個醫學圖像分割問題出發，總結一下這些難點。

(1) 數據庫

眾所周知，構建醫學圖像的數據庫是一件非常困難的事情，其原因主要有這樣四點：首先，醫學圖像本身存在極度的不平衡——正常樣本多且容易獲得、病灶樣本少且復雜多變；其次，要確定一個病灶有時候是通過復雜的整合判斷得到的，單一圖像的標注可能未必正當；第三，醫學圖像的標注要求人員專業且耗時、困難；最后，圖像本身的獲取還受到個人隱私及法律的約束。

(2) 隱私和法律問題

病灶圖片的獲得和利用時所對應的病人信息該如何處理是一個非常敏感的話題，如果處理不當就會導致當事人的隱私收到侵犯，并造成一定的法律問題。但是，在數據標注的過程中，有時為了病灶的診斷，又需要提供病人的年齡、性別等個人信息。因此，在處理數據的過程中，還需要嚴格把控個人信息的去向。

(3) 數據標準問題

醫學圖像數據的標準化是醫學圖像分割問題中的一個難點。醫學診斷往往需要算法結合不同的數據庫來作出判斷，但是由于獲取圖像的傳感器等方面的差異，這些數據庫很難在一個標準下進行結合。因此，HIPAA、HL7、HITECH等標準化主體提供了一些標準，也存在第三方庫來判斷是否符合交互和隱私標準。

3 應用實例總結

(1) 腦區域分割

腦區域分割問題上需要區分腦部區域與非腦部區域。為了實現相對準確的分割，其中一個重要操作是背景體元移除，并結合空間信息實現腦部分割。完成腦部分割以后，就可以對分割出來的圖像做進一步的分割和分析操作，從而判斷病灶并提出解決方案。

代碼地址：

[1]https://github.com/zsdonghao/u-net-brain-tumor

[2]https://github.com/naldeborgh7575/brain_segmentation

[3]https://github.com/taigw/brats17

(2) 心臟影像分割

在心臟影像分析中，醫學圖像分割發揮了重要的作用，尤其在心臟鈣化程度量化中得到了廣泛應用。此領域比較常用的圖像類型為CT圖像和MRI圖像（核磁共振圖像），并在此基礎上分割左心室、識別心臟鈣化程度。

論文題目：《Automatic Coronary Calcium Scoring in Cardiac CT Angiography Using Convolutional Neural Networks》

(3) 腫瘤檢測

腫瘤分為良性腫瘤和惡性腫瘤，其中，惡性腫瘤會擴散至身體的其他部位，有癌變的可能且不好控制。因此，在腫瘤初期就對其進行檢查和監測是十分必要的。通過圖像分割識別器官中的病變區域，能夠有效減少對病人不必要的傷害。

算法比對

代碼地址：

[1]https://github.com/SabareeshIyer/Brain-tumor-detection-in-3D-MRIs-using-DCGAN

[2]https://github.com/ieee820/BraTS2018-tumor-segmentation

總結

本文總結了《圖像分割應用》專欄的第一板塊：醫學圖像分割，并給出了可供參考的方法和未來的研究方向。從下篇文章開始，我們將進入第二個板塊——智能駕駛。下期見！

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• 【圖像分割應用】醫學圖像分割（一）——腦區域分割

• 【圖像分割應用】醫學圖像分割（二）——心臟分割

• 【圖像分割應用】醫學圖像分割（三）——腫瘤分割

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【图像分割应用】医学图像分割小总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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