4、深度学习在医学图像分割中的应用

深度学习在医学图像分割中的应用

1. 医学图像分割的训练方法变革

传统的医学图像分割训练方法常采用补丁（patches）方式，但这种方法存在诸多弊端。它的准确性欠佳，存在大量冗余计算，运行时间长，并且不能充分保留局部和全局上下文信息。

随着计算能力的提升，近期的研究工作开始将以往的二维架构重新实现为三维架构，并直接使用整个输入体积进行训练，而非基于补丁的方式。以下是一些典型的例子：
- 3D FCN网络 ：将文献[35]中提出的FCN网络以三维形式呈现，用于从CT体积中自动分割肝脏。
- 3D U - net ：把原始的二维U - net扩展到三维，并使用完整的体积数据进行端到端训练。有趣的是，该网络可以通过稀疏标注的训练数据进行令人满意的训练，只需要对少数切片进行手动标注，而不是对整个体积进行标注。
- V - Net ：提出了一种类似于U - net的三维编码器 - 解码器架构，并融入了残差函数的概念。该网络通过端到端训练，用于从三维MRI体积中分割前列腺。

大量近期的会议和期刊论文都展示了三维架构的应用，这表明在医学图像分割任务中，存在从二维空间向三维空间发展的趋势。

2. 医学图像分割的损失函数

在实现深度学习系统时，为每个特定任务定义合适的损失函数是非常关键的设计方面。损失函数指导学习过程，决定了如何计算神经网络输出与标注的真实值之间的误差。以下是几种常见的损失函数：

2.1 像素级交叉熵损失

这是最常用的损失函数，它对每个像素的预测进行单独