基于深度神經網絡的醫學圖像特征學習研究

摘 要：隨著醫學圖像的快速發展和大量產生，如何快速、準確地提取對學習有用的特征成為醫學圖像處理和診斷中的重要問題。甚于深度神經網絡的醫學圖像特征學習正是為了解決這一問題而被提出和廣泛應用，旨在通過自動學習高層次的特征表示，提高醫學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展。文章首先分析基于深度神經網絡的醫學圖像特征學習的研究意義，其次闡述醫學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學圖像分析方法，以推動深度袖經網絡在醫學領域中的應用深度。

關鍵詞：深度神經網絡;醫學圖像;特征學習

中圖法分類號：TP391文獻標識碼：A

１ 研究意義

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

２ 醫學圖像多元特征提取方法研究

２．１ 圖卷積神經網絡

隨著醫學圖像數據量的不斷增加，多元特征提取方法的研究已成為醫學圖像處理領域的一個熱點。

在傳統的深度學習模型中，如卷積神經網絡（ＣＮＮ）和循環神經網絡（ＲＮＮ），多元特征的提取主要依靠卷積核或循環單元的復合運算，這種方式雖然效果不錯，但卻無法充分利用醫學圖像的空間拓撲結構信息。而圖卷積神經網絡（ＧＣＮ）則可以在這方面做到更好。圖卷積神經網絡是一種基于圖結構的深度學習模型。在醫學圖像處理中，圖結構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，對于一張醫學圖像，可以將其視為一個圖結構，其中每個像素點表示一個節點，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重。通過構建這樣一個圖結構，圖卷積神經網絡可以利用節點之間的拓撲結構信息，提高醫學圖像的多元特征提取能力和識別準確性。與傳統的卷積神經網絡不同，圖卷積神經網絡的卷積操作是在圖結構上進行的。圖卷積神經網絡通過定義一種新的卷積核，可以在節點之間傳遞信息，從而實現多元特征的提取。例如，對于醫學圖像中的腫瘤檢測任務，圖卷積神經網絡可以通過利用腫瘤細胞之間的拓撲結構信息，來學習腫瘤細胞之間的關系，并根據這些關系進行腫瘤的檢測和診斷［１］ 。

圖卷積神經網絡具有以下幾個優點。（１）可以處理不規則數據結構。醫學圖像通常具有不規則的形狀和結構，傳統的卷積神經網絡難以處理這種不規則數據結構，而圖卷積神經網絡可以通過定義不同的鄰接矩陣，靈活地處理各種不規則的數據結構。（２）能夠利用空間拓撲結構信息。在醫學圖像處理中，很多疾病的診斷和治療都與空間拓撲結構密切相關。

２．２ 醫學圖像異常檢測

醫學圖像多元特征提取是一種利用計算機視覺技術自動從醫學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。醫學圖像異常檢測是利用這些特征來自動檢測醫學圖像中異常區域的技術，可以應用于醫學各個領域，如肺部結節、乳腺癌、糖尿病、視網膜病變等。醫學圖像多元特征提取方法主要有以下幾種。

（１）基于深度學習的特征提取方法。利用深度神經網絡（ＤＮＮ）從醫學圖像中自動提取特征。這種方法不需要手工設計特征，具有很好的泛化能力和魯棒性。常見的ＤＮＮ 包括卷積神經網絡（ＣＮＮ）、循環神經網絡（ＲＮＮ）等。（２）基于形狀描述符的特征提取方法。通過對醫學圖像的形狀（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域檢測有一定優勢。（３）基于紋理描述符的特征提取方法。通過對醫學圖像中的紋理（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域檢測有一定優勢。（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學圖像進行濾波，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學圖像分析方法研究

３．１ 圖像預處理方法及標注工具

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

圖像預處理是指對醫學圖像進行預處理，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學圖像分析方法通常采用多種預處理方法對醫學圖像進行處理，如濾波器、灰度變換、直方圖均衡化等。這些預處理方法可以有效去除圖像中的噪聲，提高圖像對比度，從而為后續的特征提取和分類任務提供更好的數據基礎［３］ 。

醫學圖像標注工具是指用于標注醫學圖像中感興趣區域（ＲＯＩ）的工具。基于多層級特征融合的醫學圖像分析方法通常需要使用標注工具標注醫學圖像中的ＲＯＩ，以便進行后續的特征提取和分類任務。現有的醫學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，可以通過機器學習等方法實現自動標注。在基于多層級特征融合的醫學圖像分析方法中，特征提取是關鍵步驟。通常采用多種特征提取方法，如卷積神經網絡（ＣＮＮ）、圖像紋理特征、形態學特征等，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，可以自動從醫學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學圖像分析方法的核心。該方法將不同層級的特征進行融合，以提高醫學圖像分析的準確性和魯棒性［４］ 。

３．２ 多層級卷積神經網絡方法

基于多層級特征融合的醫學圖像分析方法逐漸成為醫學圖像分析領域的研究熱點。在這些方法中，多層級卷積神經網絡（ＣＮＮ）方法被廣泛應用，能夠有效挖掘醫學圖像中的信息，提高醫學圖像分析的準確性和魯棒性。多層級ＣＮＮ 方法將ＣＮＮ 應用于醫學圖像的分析中，將多個卷積層、池化層和全連接層等組成多層的網絡結構，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 方法在醫學圖像分析中的應用主要包括２ 個方面：分類和分割。在分類方面，該方法可以將醫學圖像分為不同的類別，如腫瘤和非腫瘤等。在分割方面，該方法可以將醫學圖像中的感興趣區域（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，并且可以從大規模的醫學圖像數據中學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絡層數、改變卷積核大小等方式進行網絡結構的優化，從而提高網絡的性能。

３．３ 基于教師、學生網絡的知識蒸餾方法

在基于多層級特征融合的醫學圖像分析方法中，知識蒸餾方法是一種重要的技術手段。該方法通過將復雜的教師網絡中的知識傳遞給輕量級的學生網絡，提高學生網絡的泛化能力和魯棒性，從而提高醫學圖像分析的準確性。

教師網絡和學生網絡都是深度卷積神經網絡，它們的網絡結構和參數設置相似，但教師網絡通常比學生網絡更深、更寬，具有更強的特征提取能力。在知識蒸餾方法中，教師網絡首先通過大量的醫學圖像數據進行訓練，學習到豐富的特征表示。然后，學生網絡通過學習教師網絡的輸出和特征表示，提高學生網絡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絡中的知識傳遞給學生網絡。目前有多種知識蒸餾方法，其中比較常用的是軟標簽方法、特征重構方法和網絡剪枝方法［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，教師網絡將每個樣本的預測概率輸出轉化為一個軟標簽，即一個概率分布。學生網絡的目標是將其與教師網絡輸出的軟標簽之間的ＫＬ 散度最小化。這種方法可以使學生網絡更加關注于數據的細節，提高預測的準確性。特征重構方法是一種基于特征的知識蒸餾方法。在該方法中，對教師網絡和學生網絡在不同層級上提取的特征進行比較，學生網絡的目標是將其與教師網絡相應層級特征之間的距離最小化。這種方法可以使學生網絡更好地學習到教師網絡的特征表示。網絡剪枝方法是一種基于網絡結構的知識蒸餾方法。在該方法中，教師網絡通過刪除不必要的連接和節點來精簡網絡結構，學生網絡通過復制教師網絡的剪枝模型進行學習。這種方法可以減少學生網絡的計算量，提高網絡的速度和效率。

３．４ 基于梯度加權類激活的特征可視化方法

在基于多層級特征融合的醫學圖像分析方法中，特征可視化是一種重要的技術手段。該方法通過對深度卷積神經網絡中的特征進行可視化，幫助醫學專家理解神經網絡的特征提取能力，提高醫學圖像分析的可解釋性和可信度。基于梯度加權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，通過計算網絡中某一層級的神經元對最終預測結果的貢獻，生成一個權重矩陣。然后，將該權重矩陣與該層級神經元的輸出值進行加權平均，得到該層級神經元的重要性權重。最后，將該權重矩陣進行反卷積操作，可視化輸出該層級的特征圖。該方法的優點是可解釋性強，可以幫助醫學專家理解深度卷積神經網絡中的特征提取能力，提高醫學圖像分析的可解釋性和可信度。

４ 結束語

本文主要介紹了基于深度神經網絡的醫學圖像特征學習研究，探討了該領域的研究現狀、挑戰以及未來發展方向。深度神經網絡在醫學圖像分類、檢測、分割等方面具有較好的表現，并能夠提取出更具有區分度和可解釋性的特征。同時，多層級特征融合、知識蒸餾、特征可視化等技術手段的應用，進一步提高了深度神經網絡在醫學圖像分析中的應用價值。

參考文獻：

［１］ 趙爽，魏國輝，趙文華，等．基于級聯特征正交融合網絡的小兒肺炎分類［Ｊ］．生物醫學工程研究，２０２２，４１（３）：２４８?２５３．

［２］ 林正春，李思遠，姜允志，等．基于誤差反饋的多尺度特征網絡的ＣＴ 圖像超分辨率重建［Ｊ］．廣東技術師范大學學報，２０２２，４３（３）：２２?３０．

［３］ 孫昌胤．基于深度學習的肺結節圖像分割算法研究［Ｄ］．南昌：南昌大學，２０２２．

［４］ 張道奧．基于深度學習的口腔醫學圖像識別技術研究［Ｄ］．西安：西安工業大學，２０２２．

［５］ 梁爽．基于深度神經網絡的醫學圖像特征學習與分析［Ｄ］．北京：北京科技大學，２０２２．

［６］ 陳建明．基于注意力機制的肺結節良惡性分類方法研究［Ｄ］．天津：天津師范大學，２０２２．

作者簡介：

周雨薇（１９９４—），助教，研究方向：深度學習在醫學圖像分割中應用。