CN114862868B - 基于ct灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，包括获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中利用软件进行配准，对配准后CT灌注源图像进行归一化处理和采样处理得到16个图像帧；将16个图像帧输入到LSTM‑UNET网络进行图像分割，得到具有目标区域标记的分割结果图像；LSTM‑UNET网络包括依次连接的双向ConvLSTM网络和SE‑Unet网络，在U‑Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个多尺度SE模块构成SE‑Unet网络。本发明利用CT灌注源数据中的时序信息，提高了脑梗死区域的图像分割能力，获得更精确的分割结果。
Description
技术领域
本发明涉及CT图像识别技术领域，具体地涉及基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法。
背景技术
卒中已经成为我国中老年人身体健康和生命安全的首要威胁。利用计算机断层成像(Computed Tomography，简称CT)灌注影像对患者的脑部梗死区域进行分割能为缺血性卒中诊疗决策提供重要帮助。因此，基于CT灌注影像的梗死区域分割算法研究以及相应的辅助系统设计实现具有重要的意义。
目前的基于CT灌注影像的梗死区域分割的研究方法大致分为机器学习与非机器学习两种：非机器学习方法主要通过阈值法或统计学方法搭建自动化程序或系统来分割缺血性卒中的梗死区域。其中阈值法易受到数据分布的影响，普适性较差，而统计学的方法往往没有考虑影像的高维特征。这些方法不易处理实际影像中常出现的梗死区域形态多变以及正负例高度不平衡的情况，得到的模型一般不具有较好的泛化能力；目前的机器学习方法主要是将CT灌注源数据经由不同的数学模型转换和计算机伪彩处理转换成多模态影像，再使用机器学习和深度学习算法进行图像分割。这些方法处理的是转换后的多模态数据，没有充分利用CT灌注源数据中的时间序列信息。
源数据(Computed Tomography 4D Perfusion Weighted Imaging，CTP SourceData)，是具有时间序列的一套影像，是直接得到的未经处理的CT灌注影像，源数据为时间序列数据。源数据有着丰富的时间维度上的信息，病变组织和正常组织的灌注参数随时间变化情况存在较大的差异。
因此，利用源数据的时间维度的信息提升分割效果从而获得一种基于时间序列的CT灌注源数据脑卒中的最终梗死区分割方法，是一个值得研究的课题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，用来分割基于时间序列的CT灌注源数据脑卒中的最终梗死区的图像。
为了解决上述技术问题，本发明提供基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，包括；获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中利用软件进行配准，获得配准后CT灌注源图像；对配准后CT灌注源图像进行归一化处理，然后进行采样处理得到16个图像帧；将16个图像帧输入到LSTM-UNET网络进行图像分割，得到具有目标区域标记的分割结果图像，并在上位机中显示输出分割结果图像；
所述LSTM-UNET网络包括依次连接的双向ConvLSTM网络和SE-Unet网络，SE-Unet网络包括在U-Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个多尺度SE模块，前一个编码器分支的输出为多尺度SE模块的输入，多尺度SE模块的输出为后一个编码器分支的输入。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的改进：
所述归一化处理为：
其中，X表示每张图中的每一个像素值，Xmax图片中像素的最大值，Xmin表示图片中像素的最小值，Y表示X归一化后的像素值，Y在[0,1]之间。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的进一步改进：
所述采样处理具体为：将所述归一化后的每组CT灌注源图像，除时间维度以外的三个空间维度，包括长、宽和切片进行求和，得到一条总的时间-密度曲线，对时间-密度曲线采用三次样条插值法进行平滑，以时间--密度曲线增强起始点为起点，衰退结束时间点为终点，在该时间间隔之间均匀采样获得所述16个图像帧。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的进一步改进：
所述双向ConvLSTM网络由Forward ConvLSTM和Backword ConvLSTM构成，ForwardConvLSTM和Backword ConvLSTM均为ConvLSTM，网络包括输入门it、输出门ot、遗忘门ft和记忆单元Ct，ConvLSTM的计算公式如下：
其中，*表示卷积操作，表示矩阵的按位置乘法(Hadmard Product)，t代表第t个时间步，Xt是t时间步的输入张量，Ht-1是t-1时间步的隐藏状态张量，Ct是t时间步的记忆单元张量，W和b分别是指对应张量的卷积核和偏置项，W和b的下标为区分具体的参数位置；
将前向序列和后向序列的最后一个序列输出进行合并(Concate)操作，作为特征提取模块的输出。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的进一步改进：
所述多尺度SE模块包括Squeeze操作与Excitation操作，Squeeze操作采用的自注意力的机制，在同一输入特征图上计算权重，然后将权重应用到该特征图中；Excitation操作为一个分支结构，由一个全连接层和两个后融合的分支构成，两个分支均包含两个激活函数和一个全连接层，分支中的全连接层的降维参数分别设置为4和8。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的进一步改进：
所述训练好的LSTM-UNET网络的获取过程为：
采集获取不同患者的具有时间序列的CT灌注的源图像，并由医生对梗死区域进行手动标注生成标签图像；利用软件分别对源图像和标签图像进行配准，然后使用垂直翻转、水平翻转、角度旋转、添加高斯噪声、区域裁剪的方式进行数据增强，将源图像和标签图像的数量进行扩充；然后对扩充后的源图像进行所述归一化处理和所述采样处理，得到归一化后采样出的16个图像帧后作为LSTM-UNET网络的训练与测试的输入图像，经过扩充后的标签图像作为对应输入图像的标签，按8:2的比例将输入图像和标签分为训练数据集和测试数据集；
将训练数据集输入所述LSTM-UNET网络，使用随机梯度下降优化方法优化目标函数El，采用三折交叉验证，一共训练3000轮迭代，得到训练好的pt模型文件；
使用所述LSTM-UNET网络加载训练好的pt模型文件，用测试数据集进行测试，得到与标签图像上手动标注区域十分接近的分割区域，从而验证并获得在线使用的所述LSTM-UNET网络。
作为本发明的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的进一步改进：
所述目标函数为：
其中表示标注图片，yj表示LSTM-UNET网络的输出。
本发明的有益效果主要体现在：
1、本发明只需要利用CT灌注源数据，即可对脑卒中梗死区域进行分割，无需转换成多模态数据后再进行处理；
2、本发明所述的LSTM-UNET网络，嵌入了双向ConvLSTM(BiConvLSTM)模块和多尺度SE模块，可以充分利用CT灌注源数据中的时序信息，提高了脑梗死区域的图像分割能力，获得更精确的分割结果。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。
图1为本发明基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法的流程框图；
图2为基础网络U-Net的拓扑图；
图3为本发明采用的BiConvLSTM模块结构图；
图4为本发明采用的改进后的Squeeze-and-Excitation模块结构图；
图5为本发明的改进后的LSTM-UNET网络拓扑图；
图6为实验中U-Net基线网络和LSTM-UNET网络的实际分割结果展示图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此：
实施例1
基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，如图1-4所示，包括步骤如下：
S1、构建LSTM-UNET网络：
构建基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割网络(简称为：LSTM-UNET网络)应用于CT灌注源数据的梗死区域分割场景：以U-Net网络为基线网络，在U-Net基线网络结构前引入双向ConvLSTM网络(简称为BiConvLSTM网络)，然后将多尺度SE(Squeeze-and-Excitation，简称SE)模块嵌入到U-Net基线网络的编码器分支，从而形成LSTM-UNET网络，如图5所示；
S101、搭建U-Net基线网络结构
U-Net基线网络结构如图2所示，U-Net基线网络由4个编码器模块和3个解码器模块构成，采用了3次“拼接”的特征融合方式，将深层次和浅层次的特征结合到一起，编码器分支用以提取输入的特征，解码器分支用以定位。
S102、构建Bi-Unet网络
由于CT灌注源数据具备时间维度的信息，U-Net基线网络无法对时间维度的信息进行处理，需要对基线网络进行改造，在U-Net基线网络结构前，引入BiConvLSTM网络，从而利用CT灌注源数据的时间维度信息。BiConvLSTM网络的输出作为U-Net基线网络的输入。BiConvLSTM网络的具体网络结构如图3所示，其中xt为按时间序列输入的张量，ForwardConvLSTM和Backword ConvLSTM分别从时间序列的前向和后向对输入张量进行特征提取，其中Forward ConvLSTM和Backword ConvLSTM均为ConvLSTM网络，由输入门it、输出门ot、遗忘门ft和记忆单元Ct组成，输入门it、输出门ot和遗忘门ft作为控制门来实现记忆单元Ct的访问更新；ConvLSTM的计算公式如下：
其中，*表示卷积操作，表示矩阵的按位置乘法(Hadmard Product)，t代表第t个时间步，作为下标标识该参数所属的对应时间步，Xt是t时间步的输入张量，Ht-1是t-1时间步的隐藏状态张量，Ct是t时间步的记忆单元张量，W和b分别是指对应张量的卷积核和偏置项，是在训练过程中更新的参数，下标用作区分其具体的参数位置(如Wxi，表示输出门i里，输入张量X的卷积核)。
将前向序列和后向序列的最后一个序列输出进行合并(Concate)操作，作为特征提取模块的输出。
S103、将多尺度SE模块嵌入到U-Net基线网络的编码器分支；
引入BiConvLSTM网络后，模型可以实现对空间和通道(时间序列)信息的处理，但此时模型只能对输入特征图所有通道直接融合，忽视了其通道上的相关性，为了更好地利用通道信息来提取特征，在U-Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个封装好的多尺度SE构成块形成SE-Unet网络；SE-Unet网络中前一个编码器分支的输出为多尺度SE模块的输入，多尺度SE模块的输出为后一个编码器分支的输入。
SE模块包括Squeeze操作与Excitation操作，Squeeze操作是将全局的空间信息压缩为通道编码，采用的是一种自注意力的机制，即在同一输入特征图上计算其权重，然后将权重应用到该特征图中；Excitation操作则是为了在通道聚合信息的基础上，为了降低模型计算的复杂度并提升稳定性，其在非线性变换上使用由两个全卷积层构成的bottleneck的结构，其中一个全卷积层起到降维的作用，经过Relu激活后再通过一个全连接层恢复维度，最后通过Sigmoid激活后与原始特征图相乘来应用学习到的权重信息。由于不同患者的CT灌注源数据在时间维度的变化存在差异，采用固定的降维参数可能会导致难以对时间维度信息进行建模，因此采用4，8两种不同的压缩尺寸对SE模块进行改进。
改进后的多尺度SE模块结构示意图如图4所示，输入经过一个GAP(globalaverage pooling)层和一个全连接层后输入两个分支，两个分支均由两个激活函数和一个全连接层构成，其中全连接层的降维参数分别设置为4和8，最后对两个分支输出的结果进行融合。
S2、图像采集并预处理
预处理是在图片上进行相关的操作，旨在提高它的质量为了增加下一个阶段的处理算法的精度和准确率。图像预处理后所得到的16个图像帧作为LSTM-UNET网络进行脑卒中最终梗死区分割的输入。
S201、采集CT灌注源图像并配准
由于数据来源、采集设备协议、采集时间、采集视角等不同，致使采集的影像画面在形态上存在不同程度的偏差。对不同模态、不同视场、不同时间下的影像通过一系列空间变换，让两幅图中对应于空间同一位置的点一一对应起来，使得两幅图像具有最大的相似度，达到匹配的目的。使用核磁共振成像(Nuclear Magnetic Resonance Imaging，简称NMRI)和计算机断层成像(Computed Tomography，简称CT)的综合分析工具库3D Slicer对CT进行一键配准，3D Slicer是一个用于CT的综合分析工具库，采用3D Slicer带有的配准模块Elastix。
通过在患者静脉快速团注射对比剂，然后对感兴趣区域进行连续CT扫描获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中，利用3D Slicer软件进行配准，获得配准后CT灌注源图像；
S202、归一化
对配准后CT灌注源图像使用Min-Max标准化方法进行归一化处理，具体计算公式如下：
其中X表示每张图中的每一个像素值，Xmax表示这张图片中像素最大值，Xmin表示这张图片中像素最小值，Y表示X归一化后的像素值，Y在[0,1]之间；
S203、生成时间--密度曲线，确定采样范围，并采样
将归一化后的每组CT灌注源图像，除时间维度以外的三个空间维度(长、宽和切片)进行求和，得到一条总的时间-密度曲线，对时间-密度曲线采用三次样条插值法进行平滑，以时间--密度曲线增强起始点为起点，衰退结束时间点为终点，在该时间间隔之间均匀采样得到16个图像帧，将采样得到的16个图像帧作为实际使用LSTM-UNET网络进行脑卒中最终梗死区分割的输入。
S3、LSTM-UNET网络的训练与测试
S301、建立训练和测试数据集
采集获取不同患者的具有时间序列的CT灌注的源图像744份，并由医生对梗死区域进行手动标注生成744个标签图像，利用3D Slicer软件分别对源图像和标签图像进行配准；使用垂直翻转、水平翻转、角度旋转、添加高斯噪声、区域裁剪等图像变换的方式进行数据增强，将源图像和标签图像数量分别由744份扩充到3720份。然后对扩充后的3720份源图像按步骤202进行归一化处理和步骤203进行采样处理，得到3720份归一化后采样出的16个图像帧。以3720份归一化后采样出的16个图像帧作为LSTM-UNET网络的训练与测试的输入图像，3720份经过数据增强的扩充后的标签图像，作为对应输入图像的标签；
将输入图像和标签按8:2的比例分为训练数据集和测试数据集，即3000份输入图像和标签作为训练数据集，剩余的720份输入图像和标签作为测试数据集；训练数据集和测试数据集尽可能包含不同的患者的CT灌注源图像数据。
S302、建立损失函数
对LSTM-UNET网络的输出进行损失计算,使用L1 loss函数，其目标函数为：
其中表示标注图片，yj表示LSTM-UNET网络的输出；
S303、训练：
使用训练数据集训练该LSTM-UNET网络参数来学习两组图像之间的非线性映射关系；
使用随机梯度下降优化方法优化目标函数El，在训练过程中采用三折交叉验证的验证方式：将训练数据集按照患者分成三份，每次将其中的两份作为训练集，另一份作为验证集，重复三次训练，并将三次训练利用验证集进行测试后得到的三次结果进行平均作为最后评价算法的指标；LSTM-UNET网络一共训练3000轮迭代，得到训练好的pt模型文件；pt模型文件中保存了神经网络节点权重和参数，用于LSTM-UNET网络的测试。
S304、测试
使用LSTM-UNET网络，加载训练好的pt模型文件，用测试数据集，即未参与训练的患者16帧图像集，作为LSTM-UNET网络的输入得到分割结果，成功得到与真实梗死区域(标签图像上手动的标注区域)十分接近的分割区域，从而验证并获得了可在线使用的的LSTM-UNET网络。
S04、在线使用LSTM-UNET网络分割得到患者得脑卒中最终梗死区
获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中，利用3DSlicer软件进行配准，获得配准后CT灌注源图像；对配准后CT灌注源图像进行归一化处理；将归一化后的每组CT灌注源图像，除时间维度以外的三个空间维度(长、宽和切片)进行求和，得到时间-密度曲线，对时间-密度曲线采用三次样条插值法进行平滑，以时间--密度曲线增强起始点为起点，衰退结束时间点为终点，在该时间间隔之间均匀采样得到16个图像帧；使用步骤3获得的在线使用的LSTM-UNET网络对采样得到的16个图像帧进行图像分割，得到具有脑卒中目标区域标记的分割结果图像，并在上位机中显示输出分割结果图像。
实验1：
将实施例1中步骤S301建立训练和测试数据集所获得的3720份归一化后采样出的16帧图像作为实验数据集，分别输入到U-Net基线网络、Bi-Unet网络、SE-Unet网络和LSTM-UNET网络，从而获得各自的分割结果；Bi-Unet网络为基于U-Net基线网络，在U-Net基线网络结构前，引入BiConvLSTM网络；SE-Unet网络为基于U-Net基线网络，在U-Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入封装好的SE模块；
对于上述4个对比网络的分割结果，分别使用DSC系数、灵敏度(Sensitivity)和豪斯多夫距离(Hausdorff Distance，简称HD)作为性能指标进行对比统计。为方便在不同性能指标之间进行平衡，在咨询相关合作医学专家后，以DSC系数为最重要的评价指标，因为DSC评价的是梗死区域整体的相似性，一般来说DSC越高，则预测的区域和实际的区域重合度越高，相似性越大，在DSC相近的情况下，使用其他指标作为补充对比。HausdorffDistance表明了两个区域之间的最大不匹配程度，其值越低，说明预测区域与实际区域越接近，但是由于具体点对距离是通过欧几里得度量标准计算，所以会受到梗死区域大小的部分影响。灵敏度表明了模型对单个体素的识别能力，灵敏度越高，说明模型对梗死体素的识别能力越高，但是当模型趋于将体素分类为梗死体素时，会导致灵敏度虚高，而预测的梗死区域与标注区域的相似程度反而下降，这种情况在一些梗死区域所占体素较少的困难样本中特别明显。对比实验结果如下表1所示：
表1对比网络分割结果的指标统计
以上结果显示了在U-Net网络模型中同时应用双向ConvLSTM与SE模块后(即本发明的LSTM-UNET网络)，各项指标均有提升，说明本发明的LSTM-UNET网络不论是整体损伤区域识别能力还是对单个体素的识别能力都有提升。
部分源数据在U-Net基线网络和LSTM-UNET网络中的实际分割结果，如图6所示。其中，为了方便对比，选择肉眼识别较好的Tmax多模态影像作为第一列，医生根据标注的实际梗死区域为第二列，U-Net基线网络的分割结果为第三列，本发明的LSTM-UNET网络的分割结果为第四列。从结果中可以看到，与U-Net基线网络相比，本发明的LSTM-UNET网络的分割效果明显提高，其漏检和错检的情况减少，并且预测区域与标注区域的相似性得到了提升。
最后，还需要注意的是，以上列举的仅是本发明的若干个具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。
Claims (5)
1.基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：
获取同一个患者的具有时间序列的CT灌注源图像数据，并输入到上位机中利用软件进行配准，获得配准后CT灌注源图像；对配准后CT灌注源图像进行归一化处理，然后进行采样处理得到16个图像帧；将16个图像帧输入到LSTM-UNET网络进行图像分割，得到具有目标区域标记的分割结果图像，并在上位机中显示输出分割结果图像；
所述LSTM-UNET网络包括依次连接的双向ConvLSTM网络和SE-Unet网络，SE-Unet网络包括在U-Net基线网络的4个编码器分支之间分别插入一个多尺度SE模块，前一个编码器分支的输出为多尺度SE模块的输入，多尺度SE模块的输出为后一个编码器分支的输入；
所述采样处理为：将所述归一化后的每组CT灌注源图像，除时间维度以外的三个空间维度，包括长、宽和切片进行求和，得到一条总的时间-密度曲线，对时间-密度曲线采用三次样条插值法进行平滑，以时间--密度曲线增强起始点为起点，衰退结束时间点为终点，在该时间间隔之间均匀采样获得所述16个图像帧；
所述多尺度SE模块包括Squeeze操作与Excitation操作，Squeeze操作采用的自注意力的机制，在同一输入特征图上计算其权重，然后将权重应用到该特征图中；Excitation操作为一个分支结构，由一个全连接层和两个后融合的分支构成，两个分支均包含两个激活函数和一个全连接层，分支中的全连接层的降维参数分别设置为4和8。
2.根据权利要求1所述的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：
所述归一化处理为：
其中，X表示每张图中的每一个像素值，Xmax图片中像素的最大值，Xmin表示图片中像素的最小值，Y表示X归一化后的像素值，Y在[0,1]之间。
3.根据权利要求2所述的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：
所述双向ConvLSTM网络由Forward ConvLSTM和Backword ConvLSTM构成，ForwardConvLSTM和Backword ConvLSTM均为ConvLSTM，网络包括输入门it、输出门ot、遗忘门ft和记忆单元Ct，ConvLSTM的计算公式如下：
其中，*表示卷积操作，表示矩阵的按位置乘法(Hadmard Product)，t代表第t个时间步，Xt是t时间步的输入张量，Ht-1是t-1时间步的隐藏状态张量，Ct是t时间步的记忆单元张量，W和b分别是指对应张量的卷积核和偏置项，W和b的下标为区分具体的参数位置；
将前向序列和后向序列的最后一个序列输出进行合并(Concate)操作，作为特征提取模块的输出。
4.根据权利要求3所述的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：
所述LSTM-UNET网络的获取过程为：
采集获取不同患者的具有时间序列的CT灌注的源图像，并由医生对梗死区域进行手动标注生成标签图像；利用软件分别对源图像和标签图像进行配准，然后使用垂直翻转、水平翻转、角度旋转、添加高斯噪声、区域裁剪的方式进行数据增强，将源图像和标签图像的数量进行扩充；然后对扩充后的源图像进行所述归一化处理和所述采样处理，得到归一化后采样出的16个图像帧后作为LSTM-UNET网络的训练与测试的输入图像，经过扩充后的标签图像作为对应输入图像的标签，按8:2的比例将输入图像和标签分为训练数据集和测试数据集；
将训练数据集输入所述LSTM-UNET网络，使用随机梯度下降优化方法优化目标函数El，采用三折交叉验证，一共训练3000轮迭代，得到训练好的pt模型文件；
使用所述LSTM-UNET网络加载训练好的pt模型文件，用测试数据集进行测试，得到与标签图像上手动的标注区域十分接近的分割区域，从而验证并获得在线使用的所述LSTM-UNET网络。
5.根据权利要求4所述的基于CT灌注源数据的脑卒中最终梗死区分割方法，其特征在于：
所述目标函数为：
其中表示标注图片，yj表示LSTM-UNET网络的输出。
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