基于MONAI的3D腹部多器官分割模型微调实践：使用自监督预训练权重

宋溪普Gale

于 2025-06-26 09:00:48 发布

阅读量323

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00088/article/details/148912919

基于MONAI的3D腹部多器官分割模型微调实践：使用自监督预训练权重

tutorials 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorial/tutorials

前言

在医学影像分析领域，3D器官分割是一项基础且关键的任务。传统监督学习方法需要大量标注数据，而医学影像标注成本高昂。本文将介绍如何利用MONAI框架，基于自监督学习(SSL)预训练的ViT-UNETR模型，在有限标注数据下实现高效的3D腹部多器官分割。

环境准备与数据说明

环境配置

首先需要安装必要的Python包，包括MONAI核心库及其依赖项：

!python -c "import monai" || pip install -q "monai-weekly[pillow, tqdm]"
!python -c "import matplotlib" || pip install -q matplotlib
%matplotlib inline

数据集说明

本教程使用Beyond the Cranial Vault (BTCV)腹部CT数据集，包含13个腹部器官的标注。数据集已预先划分为6、12和24例(完整数据)三个子集，均采用一致的验证集划分。

医学影像数据通常存在以下特点：

3D体积数据，存储空间大
各向异性分辨率(不同轴向分辨率不一致)
需要专业的医学知识进行标注

核心实现流程

1. 数据预处理

医学影像预处理是模型性能的关键，MONAI提供了丰富的转换工具：

train_transforms = Compose([
    LoadImaged(keys=["image", "label"]),
    EnsureChannelFirstd(keys=["image", "label"]),
    Orientationd(keys=["image", "label"], axcodes="RAS"),
    Spacingd(keys=["image", "label"], pixdim=(1.5, 1.5, 2.0)),
    ScaleIntensityRanged(keys=["image"], a_min=-175, a_max=250, b_min=0.0, b_max=1.0),
    # 更多数据增强操作...
])

预处理流程包含：

空间标准化(重采样至1.5×1.5×2.0mm³)
强度标准化(窗宽窗位调整至[-175,250]HU)
数据增强(随机翻转、旋转、强度偏移等)

2. 模型架构

采用UNETR架构，结合了Transformer和CNN的优势：

model = UNETR(
    in_channels=1,
    out_channels=14,  # 13器官+背景
    img_size=(96, 96, 96),
    feature_size=16,
    hidden_size=768,  # ViT特征维度
    num_heads=12,     # 多头注意力头数
    norm_name="instance",
    res_block=True,
)

UNETR特点：

使用ViT作为编码器捕捉长距离依赖
CNN解码器逐步恢复空间细节
跳跃连接融合多尺度特征

3. 加载预训练权重

自监督预训练能显著提升小样本下的性能：

if use_pretrained:
    vit_dict = torch.load(pretrained_path)
    vit_weights = {k: v for k, v in vit_dict.items() if k in model.vit.state_dict()}
    model.vit.load_state_dict(vit_weights)

预训练优势：

学习通用的图像表征
减少对标注数据的依赖
加速模型收敛

4. 训练策略

采用混合损失函数和滑动窗口推理：

loss_function = DiceCELoss(to_onehot_y=True, softmax=True)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

# 滑动窗口推理处理大体积数据
val_outputs = sliding_window_inference(val_inputs, (96, 96, 96), 4, model)

关键训练参数：

初始学习率：1e-4
最大迭代次数：30,000
评估间隔：每100次迭代
批量大小：1(受限于GPU内存)

5. 评估指标

使用Dice系数评估分割性能：

dice_metric = DiceMetric(include_background=True, reduction="mean")

Dice系数计算预测与真实标注的体积重叠度，是医学图像分割的黄金标准。

结果可视化与分析

训练过程中保存损失和指标曲线：

plt.figure(1, (12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("训练损失曲线")
plt.plot(x, epoch_loss_values)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("验证集Dice系数")
plt.plot(x, metric_values)

典型训练曲线特征：