💡 作者：韩信子@ShowMeAI
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💡 深度学习+医疗科技

近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域，比如把深度学习应用于各种医学诊断，效果显著甚至在某些方面甚至超过了人类专家。典型的 CV 最新技术已经应用于阿尔茨海默病的分类、肺癌检测、视网膜疾病检测等医学成像任务中。

💡 图像分割

图像分割是将图像按照内容物切分为不同组的过程，它定位出了图像中的对象和边界。语义分割是像素级别的识别，我们在很多领域的典型应用，背后的技术支撑都是图像分割算法，比如：医学影像、无人驾驶可行驶区域检测、背景虚化等。

本文涉及到的深度学习基础知识，及计算机视觉详细知识，推荐大家阅读ShowMeAI的教程专栏：

💡 语义分割典型网络 U-Net

U-Net 是一种卷积网络架构，用于快速、精确地分割生物医学图像。

关于语义分割的各类算法原理及优缺点对比（包括U-Net），ShowMeAI 在过往文章 📘 深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet) 中有详细详解。

U-Net 的结构如下图所示：

在 U-Net 中，与其他所有卷积神经网络一样，它由卷积和最大池化等层次组成。

• U-Net 简单地将编码器的特征图拼接至每个阶段解码器的上采样特征图，从而形成一个梯形结构。该网络非常类似于 Ladder Network 类型的架构。
• 通过跳跃 拼接 连接的架构，在每个阶段都允许解码器学习在编码器池化中丢失的相关特征。
• 上采样采用转置卷积。

💡 使用 U-Net 进行肺部影像分割

我们这里使用到的数据集是 🏆 蒙哥马利县 X 射线医学数据集。 该数据集由肺部的各种 X 射线图像以及每个 X 射线的左肺和右肺的分段图像的图像组成。大家也可以直接通过ShowMeAI的百度网盘链接下载此数据集。

🏆 实战数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [10] 使用神经网络进行肺部医学影像识别与分析 『masked montgomery county x-ray set 肺部医学影像数据集』

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① 工具库导入&环境设置

首先导入我们本次使用到的工具库。

# 导入工具库import osimport numpy as npimport cv2from glob import globfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport tensorflow as tffrom tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateaufrom tensorflow.keras.optimizers import Adamfrom tensorflow.keras.metrics import Recall, Precision

② 数据读取

接下来我们完成数据读取部分，这里读取的内容包括图像和蒙版（mask，即和图片同样大小的标签）。我们会调整维度大小，以便可以作为 U-Net 的输入。

# 读取X射线图像def imageread(path,width=512,height=512): x = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_COLOR) x = cv2.resize(x, (width, height)) x = x/255.0 x = x.astype(np.float32) return x # 读取标签蒙版def maskread(path_l, path_r,width=512,height=512): x_l = cv2.imread(path_l, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) x_r = cv2.imread(path_r, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) x = x_l + x_r x = cv2.resize(x, (width, height)) x = x/np.max(x) x = x > 0.5 x = x.astype(np.float32) x = np.expand_dims(x, axis=-1) return x

③ 数据切分

我们要对模型的效果进行有效评估，所以接下来我们进行数据划分，我们把全部数据分为训练集、验证集和测试集。具体代码如下：

"""加载与切分数据"""def load_data(path, split=0.1): images = sorted(glob(os.path.join(path, "CXR_png", "*.png"))) masks_l = sorted(glob(os.path.join(path, "ManualMask", "leftMask", "*.png"))) masks_r = sorted(glob(os.path.join(path, "ManualMask", "rightMask", "*.png"))) split_size = int(len(images) * split) # 9:1的比例切分 train_x, val_x = train_test_split(images, test_size=split_size, random_state=42) train_y_l, val_y_l = train_test_split(masks_l, test_size=split_size, random_state=42) train_y_r, val_y_r = train_test_split(masks_r, test_size=split_size, random_state=42) train_x, test_x = train_test_split(train_x, test_size=split_size, random_state=42) train_y_l, test_y_l = train_test_split(train_y_l, test_size=split_size, random_state=42) train_y_r, test_y_r = train_test_split(train_y_r, test_size=split_size, random_state=42) return (train_x, train_y_l, train_y_r), (val_x, val_y_l, val_y_r), (test_x, test_y_l, test_y_r)

④ TensorFlow IO准备

我们会使用到 TensorFlow 进行训练和预估，我们用 TensorFlow 读取 numpy array 格式的数据，转为 TensorFlow 的 tensor 形式，并构建方便以 batch 形态读取和训练的 dataset 格式。

# tensor格式转换def tf_parse(x, y_l, y_r): def _parse(x, y_l, y_r): x = x.decode() y_l = y_l.decode() y_r = y_r.decode() x = imageread(x) y = maskread(y_l, y_r) return x, y x, y = tf.numpy_function(_parse, [x, y_l, y_r], [tf.float32, tf.float32]) x.set_shape([512, 512, 3]) y.set_shape([512, 512, 1]) return x, y # 构建tensorflow datasetdef tf_dataset(X, Y_l, Y_r, batch=8): dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X, Y_l, Y_r)) dataset = dataset.shuffle(buffer_size=200) dataset = dataset.map(tf_parse) dataset = dataset.batch(batch) dataset = dataset.prefetch(4) return dataset

⑤ U-Net 网络构建

下面我们构建 U-Net 网络。

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, BatchNormalization, Activation, MaxPool2D, Conv2DTranspose, Concatenate, Inputfrom tensorflow.keras.models import Model # 一个卷积块结构def conv_block(input, num_filters): x = Conv2D(num_filters, 3, padding="same")(input) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) x = Conv2D(num_filters, 3, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) return x # 编码器模块def encoder_block(input, num_filters): x = conv_block(input, num_filters) p = MaxPool2D((2, 2))(x) return x, p # 解码器模块def decoder_block(input, skip_features, num_filters): x = Conv2DTranspose(num_filters, (2, 2), strides=2, padding="same")(input) x = Concatenate()([x, skip_features]) x = conv_block(x, num_filters) return x # 完整的U-Netdef build_unet(input_shape): inputs = Input(input_shape) # 编码器部分 s1, p1 = encoder_block(inputs, 64) s2, p2 = encoder_block(p1, 128) s3, p3 = encoder_block(p2, 256) s4, p4 = encoder_block(p3, 512) b1 = conv_block(p4, 1024) # 解码器部分 d1 = decoder_block(b1, s4, 512) d2 = decoder_block(d1, s3, 256) d3 = decoder_block(d2, s2, 128) d4 = decoder_block(d3, s1, 64) # 输出 outputs = Conv2D(1, 1, padding="same", activation="sigmoid")(d4) model = Model(inputs, outputs, name="U-Net") return model

⑥ 评估准则与损失函数

我们针对语义分割场景，编写评估准则 IoU 的计算方式，并构建 Dice Loss 损失函数以便在医疗场景语义分割下更针对性地训练学习。

关于IoU、mIoU等评估准则可以查看ShowMeAI的文章 📘 深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet) 做更多了解。

关于Dice Loss损失函数的解释如下：

📌 Dice 系数

根据 Lee Raymond Dice 命名，是一种集合相似度度量函数，通常用于计算两个样本的相似度(值范围为 [0,1][0,1])：

|X∩Y||X∩Y|表示 XX 和 YY 之间的交集；|X||X| 和 |Y||Y| 分别表示 XX 和 YY 的元素个数。其中，分子中的系数 22，是因为分母存在重复计算 XX 和 YY 之间的共同元素的原因。

针对，语义分割问题而言，XX 为分割图像标准答案 GT，YY 为分割图像预测标签 Pred。

📌 Dice 系数差异函数（Dice loss）

评估准则与损失函数的代码实现如下：

# IoU计算def iou(y_true, y_pred): def f(y_true, y_pred): intersection = (y_true * y_pred).sum() union = y_true.sum() + y_pred.sum() - intersection x = (intersection + 1e-15) / (union + 1e-15) x = x.astype(np.float32) return x return tf.numpy_function(f, [y_true, y_pred], tf.float32) # Dice Loss定义smooth = 1e-15def dice_coef(y_true, y_pred): y_true = tf.keras.layers.Flatten()(y_true) y_pred = tf.keras.layers.Flatten()(y_pred) intersection = tf.reduce_sum(y_true * y_pred) return (2. * intersection + smooth) / (tf.reduce_sum(y_true) + tf.reduce_sum(y_pred) + smooth) def dice_loss(y_true, y_pred): return 1.0 - dice_coef(y_true, y_pred)

⑦ 超参数设置与模型编译

接下来在开始模型训练之前，我们先敲定一些超参数，如下：

• 批次大型 batch size = 2
• 学习率 learning rate= 1e-5
• 迭代轮次 epoch = 30

我们使用 Adam 优化器进行训练，使用的评估指标包括 Dice 系数、IoU、召回率和精度。

# 超参数batch_size = 2lr = 1e-5epochs = 30model_path = "models/model.h5" # 读取数据dataset_path = './NLM-MontgomeryCXRSet/MontgomerySet'(train_x, train_y_l, train_y_r), (val_x, val_y_l, val_y_r), (test_x, test_y_l, test_y_r) = load_data(dataset_path) # 训练集与验证集train_dataset = tf_dataset(train_x, train_y_l, train_y_r, batch=batch_size)val_dataset = tf_dataset(val_x, val_y_l, val_y_r, batch=batch_size) # 构建模型model = build_unet((512, 512, 3))# 评估准则metrics = [dice_coef, iou, Recall(), Precision()]# 编译模型model.compile(loss=dice_loss, optimizer=Adam(lr), metrics=metrics)

可以使用model.summary查看模型结构信息与参数量：

model . summary()

结果如下图所示（部分内容截图，全部模型信息较长）：

⑧ 回调函数&模型训练

我们在回调函数中设置模型存储相关设置，学习率调整策略等，之后在数据集上进行训练。

# 回调函数callbacks = [ ModelCheckpoint(model_path, verbose=1, save_best_only=True), ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, min_lr=1e-8, verbose=1) ] # 模型训练history = model.fit( train_dataset, epochs=epochs, validation_data=val_dataset, callbacks=callbacks )

训练部分中间信息如下图所示。

在训练模型超过 30 个 epoch 后，保存的模型（验证损失为 0.10216）相关的评估指标结果如下：

• dice coef：0.9148
• iou：0.8441
• recall：0.9865
• precision：0.9781
• val_loss：0.1022
• val_dice_coef: 0.9002
• val_iou：0.8198
• val_recall：0.9629
• val_precision：0.9577

⑨ 模型加载与新数据预估

我们可以把刚才保存好的模型重新加载入内存，并对没有见过的测试数据集进行预估，代码如下：

# 重新载入模型from tensorflow.keras.utils import CustomObjectScopewith CustomObjectScope({'iou': iou, 'dice_coef': dice_coef, 'dice_loss': dice_loss}): model = tf.keras.models.load_model("/content/model.h5") # 测试集预估from tqdm import tqdmimport matplotlib.pyplot as pltct=0 # 遍历测试集for x, y_l, y_r in tqdm(zip(test_x, test_y_l, test_y_r), total=len(test_x)): """ Extracing the image name. """ image_name = x.split("/")[-1] # 读取测试图片集 ori_x = cv2.imread(x, cv2.IMREAD_COLOR) ori_x = cv2.resize(ori_x, (512, 512)) x = ori_x/255.0 x = x.astype(np.float32) x = np.expand_dims(x, axis=0) # 读取标签信息 ori_y_l = cv2.imread(y_l, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ori_y_r = cv2.imread(y_r, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) ori_y = ori_y_l + ori_y_r ori_y = cv2.resize(ori_y, (512, 512)) ori_y = np.expand_dims(ori_y, axis=-1) # (512, 512, 1) ori_y = np.concatenate([ori_y, ori_y, ori_y], axis=-1) # (512, 512, 3) # 预估 y_pred = model.predict(x)[0] > 0.5 y_pred = y_pred.astype(np.int32) #plt.imshow(y_pred) # 存储预估结果mask save_image_path = "./"+str(ct)+".png" ct+=1 y_pred = np.concatenate([y_pred, y_pred, y_pred], axis=-1) sep_line = np.ones((512, 10, 3)) * 255 cat_image = np.concatenate([ori_x, sep_line, ori_y, sep_line, y_pred*255], axis=1) cv2.imwrite(save_image_path, cat_image)

部分结果可视化：

下面为2个测试样本的原始图像、原始掩码（标准答案）和预测掩码的组合图像：

测试用例的输入图像（左侧）、原始掩码标签（中间）、预测掩码（右侧）

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