這是專欄《圖像分割應用》的第3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。

腫瘤的分割是醫(yī)學圖像分析領域的一個重要內(nèi)容，相比較前面提到過的腦區(qū)域分割和心臟分割，腫瘤分割任務由于個體間形狀、紋理等差異大，從而實現(xiàn)更加困難。本文就來分析一下，腫瘤分割任務。

作者 | 孫叔橋

編輯 | 言有三

1 任務分析

在傳統(tǒng)醫(yī)學診斷中，專家的判斷幾乎是一個決定性的考量因素。即使在深度學習和人工智能快速發(fā)展的今天，醫(yī)學診斷問題上，依然嚴重依賴于醫(yī)生的判斷。然而，這種依賴存在一定的問題，比如耗時長，比如在高強度的重復工作條件下醫(yī)生所出現(xiàn)的疲勞和由此引發(fā)的失誤。

因此，人們開展了越來越多的嘗試，希望通過深度學習來實現(xiàn)某些醫(yī)學診斷。其中一個很重要的應用就是腫瘤的分割。盡管在某些條件和情況下，深度學習的診斷效果非常好，但是這些方法仍然嚴重受限于數(shù)據(jù)庫、范化性、精度等問題。

不同于醫(yī)學領域中的器官類分割，不同腫瘤的形狀、紋理千差萬別，很難通過直接匹配的方式找到它們之間存在的共性。因此，想要利用器官類分割的方法來區(qū)分腫瘤，是非常困難的。

本文我們來分析一下，醫(yī)學領域的腫瘤分割有哪些問題，并給出應用范例。

2 難點介紹

為了更形象化的描述，這里我們用傳統(tǒng)方法的局限分析的方式來側面了解腫瘤分割問題的困難和產(chǎn)生的原因。

(1) 基于閾值的分割方法

基于閾值的分割方法是圖像分割中最簡單、高效的方法，也是最基礎的方法之一。這種方法通過對圖像內(nèi)設置全局或局部閾值，實現(xiàn)灰度圖像的二值化，從而實現(xiàn)前背景分割，即目標區(qū)域分割。然而，在腫瘤分割問題上則存在明顯問題。以皮膚癌為例，這種方式分割出來的皮膚鏡圖像往往不連續(xù)。究其原因，是因為皮膚鏡圖像的對比度低，且病變與皮膚之間的灰度值變化平滑，從而導致很難找到一個合適的閾值進行分割，致使分割失敗。

(2) 基于區(qū)域的分割方法

基于區(qū)域的分割方法是通過屬性分析，將具有共同性質(zhì)的部分聚類成一個個小區(qū)域。這種方法要求的是病變區(qū)域要具有相近的特征（如顏色、紋理等），且該種特征與皮膚正常區(qū)域區(qū)別明顯。但是，由于皮膚病變的顏色、紋理多種多樣，基于區(qū)域的分割方法同樣難以實現(xiàn)腫瘤分割。

(3) 基于邊界的分割方法

基于邊界的分割方法主要依據(jù)邊緣來區(qū)分個體與個體，從而實現(xiàn)分割。這種方法盡管簡單，但是往往，病變區(qū)域與正常皮膚之間的表面過度是平滑的，因此也很容易分割失敗。同時，基于邊緣的分割方法容易受到噪聲（如毛發(fā)、皮膚紋理等）的影響，從而在早點周圍產(chǎn)生錯誤的分割結果。

(4) 基于聚類的分割方法

機器學習和深度學習的方法與基于聚類思想的分割方法類似，其目的都是在某個高維空間下，找到一種合適的度量，使得在新的空間下，具有相同特征的像素點互相靠近，而具有不同特征的像素點之間的距離盡量遠離。我們常見的分割結構（如編解碼結構）就可以理解為：首先學習一個特征映射函數(shù)，將原始圖像映射到高維特征空間；隨后學習一個度量函數(shù)，用來增加不同類別像素點之間的距離并對相同類別的像素點聚類；最后，通過損失函數(shù)指導應設函數(shù)和度量的權重更新。

3 應用實例

腫瘤分割任務數(shù)據(jù)獲取困難、難度大，因此相關的研究有很大的提升空間。無論是從數(shù)據(jù)角度進行弱監(jiān)督、無監(jiān)督改進，還是從算法本身實現(xiàn)更高精度的分割，都不失為一個不錯的改進方向。

這里給出幾個開源代碼和其對應的論文供大家參考，作為應用的一個開端。

代碼地址：https://github.com/marc-gorriz/CEAL-Medical-Image-Segmentation

論文題目：《Cost-Effective Active Learning for Melanoma Segmentation》

代碼地址：https://github.com/Issam28/Brain-tumor-segmentation

論文題目：《Deep Convolutional Neural Networks Using U-Net for Automatic Brain Tumor Segmentation in Multimodal MRI Volumes》

總結

本文介紹了醫(yī)學圖像分割中的腫瘤分割問題，包括問題介紹和難點分析，并給出了應用實例。下期我們對醫(yī)學圖像分割問題做一個總結，之后開啟《圖像分割應用》專欄 的第二部分。