Segmentation d'images d'apprentissage profond : un aperçu de la conception de la structure du réseau

Cet article résume les innovations dans la structure des réseaux lors de l'utilisation des CNN pour la segmentation sémantique des images. Ces innovations incluent principalement la conception de nouvelles architectures neuronales (différentes profondeurs, largeurs, connexions et topologies) et la conception de nouveaux composants ou couches. Le premier utilise des composants existants pour assembler des réseaux complexes à grande échelle, tandis que le second préfère concevoir des composants sous-jacents. Tout d’abord, nous introduisons quelques réseaux de segmentation sémantique classiques et leurs innovations, puis introduisons quelques applications de la conception de structures de réseaux dans le domaine de la segmentation d’images médicales.

1. Innovation dans la structure du réseau de segmentation sémantique d'images

1.1 Réseau FCN

Architecture globale du FCN

Schéma simplifiéLe réseau FCN est répertorié séparément car le réseau FCN est le premier de Un réseau pour résoudre les problèmes de segmentation sémantique dans une toute nouvelle perspective. Les réseaux de segmentation sémantique d'images précédents basés sur des réseaux de neurones utilisent des blocs d'images centrés sur le pixel à classer pour prédire l'étiquette du pixel central. Le réseau est généralement construit à l'aide d'une stratégie CNN+FC. Évidemment, cette méthode ne peut pas utiliser les informations de contexte global. de l'image, et la vitesse de raisonnement pixel par pixel est très faible ; tandis que le réseau FCN abandonne la couche FC entièrement connectée et utilise des couches convolutives pour construire le réseau grâce à la stratégie de convolution transposée et de fusion de caractéristiques de différentes couches. la sortie du réseau est directement le masque de prédiction de l'image d'entrée. L'efficacité et la précision ont été grandement améliorées.

Diagramme de fusion de caractéristiques de différentes couches FCN

Points d'innovation : réseau entièrement convolutionnel (à l'exclusion de la couche FC) ; Structure d'encodage (Enconder-decoder)

SegNet
• est fondamentalement la même idée que le réseau FCN. La partie encodeur utilise les 13 premières couches de convolution de VGG16. La différence réside dans la méthode de suréchantillonnage de la partie décodeur. FCN obtient le résultat du suréchantillonnage en ajoutant le résultat obtenu par déconversion de la carte de fonctionnalités à la carte de fonctionnalités de la taille correspondante de l'encodeur tandis que SegNet utilise l'index du maxpool de la partie Encoder pour suréchantillonner la partie Décodeur (description originale : le décodeur) suréchantillonne les cartes d'entrée de caractéristiques de résolution inférieure Plus précisément, le décodeur utilise des indices de pooling calculés lors de l'étape de pooling maximum de l'encodeur correspondant pour effectuer un suréchantillonnage non linéaire.).

Points d'innovation

: Structure Encodeur-Décodeur ;

Réseau SegNet

Comparaison de la méthode Upsample entre SegNet et FCN

, maintenant UNet et ses variantes ont été largement utilisées dans divers sous-domaines du CV. Le réseau UNet se compose d'un canal U et d'une connexion sautée. Le canal U est similaire à la structure de codage et de décodage de SegNet. La partie de codage (chemin de contraction) effectue l'extraction de fonctionnalités et capture les informations de contexte, et la partie de décodage (chemin d'expansion). ) utilise des fonctionnalités de décodage graphique pour prédire les étiquettes de pixels. Le canal de court-circuit améliore la précision du modèle et résout le problème de disparition du gradient. Il est particulièrement important de noter que la carte de caractéristiques du canal de court-circuit et la carte de caractéristiques utilisée ci-dessus sont assemblées plutôt qu'ajoutées (différentes de FCN).

Point d'innovation

 : Structure en forme de U ; canal de court-circuit (connexion par saut)

Réseau U-Net

• La structure du réseau V-Net est similaire à U-Net, sauf que l'architecture ajoute des connexions sautées et remplace les opérations 2D par des opérations 3D pour traiter les images 3D (images volumétriques). Et optimisé pour les métriques de segmentation largement utilisées comme Dice.

Réseau V-Net

Point d'innovation  : Equivalent à la version 3D du réseau U-Net

• FC-DenseNet (Réseau Tiramisu à Cent Couches) (titre de l'article : Le Tiramisu aux cent couches : DenseNets entièrement convolutifs pour la segmentation sémantique) La structure du réseau est composée d'une architecture Dense Block et UNet. La version la plus simple de ce réseau est composée de deux chemins de sous-échantillonnage faisant une transition vers le bas et de deux chemins de suréchantillonnage faisant une transition vers le haut. Il contient également deux connexions de saut horizontales pour séparer la carte de fonctionnalités du chemin de sous-échantillonnage avec la carte de fonctionnalités correspondante dans le chemin de suréchantillonnage. Les modèles de connexion dans le chemin de suréchantillonnage et dans le chemin de sous-échantillonnage ne sont pas exactement les mêmes : dans le chemin de sous-échantillonnage, il y a un chemin d'épissage par sauts à l'extérieur de chaque bloc dense, ce qui entraîne une augmentation linéaire du nombre de cartes de caractéristiques, tandis que dans le chemin de suréchantillonnage une telle opération n'existe pas. (Encore une chose, l'abréviation de ce réseau peut être Dense Unet, mais il existe un article intitulé Fully Dense UNet for 2D Sparse Photoacoustic Tomography Artifact Removal, qui est un article sur la suppression des artefacts d'imagerie photoacoustique. J'ai vu de nombreux blogs citant cet article. . Les illustrations dans le papier parlent de segmentation sémantique, ce qui n'est pas du tout la même chose =_=||, vous pouvez le distinguer vous-même)

FC-DenseNet (Réseau Tiramisu à Cent Couches)

Point d'innovation : Intégrer les réseaux DenseNet et U-Net (du point de vue de l'échange d'informations, les connexions denses sont en effet plus puissantes que les structures résiduelles)

• Les réseaux de la série Deeplab sont proposés sur la base de la structure d'encodage et de décodage Une amélioration version, le réseau DeeplabV3+ 2018 a obtenu d'excellentes performances sur les ensembles de données VOC2012 et Cityscapes, atteignant le niveau SOTA. Il existe quatre articles dans la série DeepLab : V1, V2, V3 et V3+. Résumez brièvement le contenu principal de certains articles :

1) DeepLabV1 : Fusion d'un réseau neuronal convolutif et d'un modèle de graphe de probabilité : CNN+CRF, qui améliore la précision de la segmentation et du positionnement

2) DeepLabV2 : ASPP (extension ; Regroupement de pyramides spatiales ); CNN+CRF

3) DeepLabV3 : ASPP amélioré, ajoutant une convolution 1*1 et un regroupement moyen global (pool moyen global comparé à l'effet cumulatif des volumes atreux en cascade et parallèles).

Convolution Atrous en Cascade

Convolution Atrous Parallèle (ASPP)

4) DeepLabV3+ : Ajouter l'idée d'architecture codec et ajouter un décodeur module pour étendre DeepLabv3 ; Appliquez des convolutions séparables en profondeur aux modules ASPP et décodeur ; Xception améliorée en tant que backbone.

DeepLabV3+

En général, les principales contributions de la DeepLab series : convolution atreuse ; ASPP ; réseau profond Pour les problèmes de flou, l'effet est meilleur que l'ajout de CRF)

• PSPNet (réseau d'analyse de scène pyramidale) améliore la capacité du réseau à utiliser les informations contextuelles globales en agrégeant les informations contextuelles dans différentes zones. Dans SPPNet, les cartes de caractéristiques de différents niveaux générées par le regroupement pyramidal sont finalement aplaties et concaténées, puis envoyées à la couche entièrement connectée pour classification, éliminant ainsi la limitation de CNN nécessitant une taille d'entrée fixe pour la classification des images. Dans PSPNet, la stratégie utilisée est la suivante : pooling-conv-upsample, puis épissage pour obtenir la carte des fonctionnalités, puis effectuer une prédiction d'étiquette.

Réseau PSPNet

Points d'innovation : Regroupement multi-échelles pour mieux utiliser les connaissances préalables globales au niveau de l'image pour comprendre les scènes complexes

• AffinerNeten affinant les activations intermédiaires Cartographier et connecter hiérarchiquement il permet de combiner des activations multi-échelles tout en évitant la perte de netteté. Le réseau se compose de modules Refine indépendants, chaque module Refine se compose de trois modules principaux, à savoir : unité de convolution résiduelle (RCU), fusion multi-résolution (MRF) et pool de résidus en chaîne (CRP). La structure globale est quelque peu similaire à U-Net, mais une nouvelle méthode de combinaison est conçue au niveau de la connexion de saut (pas de simple concat). Personnellement, je pense que cette structure est en fait très appropriée comme idée pour votre propre conception de réseau. Vous pouvez ajouter de nombreux modules CNN utilisés dans d'autres problèmes CV, et en utilisant U-Net comme cadre global, l'effet ne sera pas trop mauvais.

Réseau RefineNet

Point d'innovation : module Affiner

1.3 Réduire la structure de réseau complexe sur le plan informatique

De nombreux travaux sont également consacrés à la réduction de la complexité informatique des réseaux de segmentation sémantique. Quelques méthodes pour simplifier la structure des réseaux profonds : décomposition tensorielle ; élagage des connexions clairsemées canal/réseau ; Il y en a aussi qui utilisent le NAS (Neural Architecture Search) pour remplacer la conception manuelle pour rechercher la structure des modules ou l'ensemble du réseau. Bien entendu, les ressources GPU requises par AutoDL dissuaderont un grand nombre de personnes. Par conséquent, certaines personnes utilisent la recherche aléatoire pour rechercher des modules ASPP beaucoup plus petits, puis construisent l'intégralité du modèle de réseau basé sur les petits modules.

La conception de réseau légère est le consensus dans l'industrie. Pour le déploiement mobile, il est impossible d'équiper chaque machine d'un 2080ti. De plus, la consommation d'énergie, le stockage et d'autres problèmes limiteront également la promotion et l'application du modèle. Cependant, si la 5G devient populaire, toutes les données pourront être traitées dans le cloud, ce qui sera très intéressant. Bien entendu, à court terme (dix ans), on ne sait pas si le déploiement à grande échelle de la 5G est réalisable.

1.4 Structure du réseau basée sur le mécanisme d'attention

Le mécanisme d'attention peut être défini comme : utiliser les informations de couche/carte de caractéristiques suivantes pour sélectionner et localiser la partie la plus critique (ou la plus saillante) de la carte de caractéristiques d'entrée. Cela peut simplement être considéré comme un moyen de pondérer les cartes de caractéristiques (les poids sont calculés via le réseau). Selon les différentes fonctions des poids, il peut être divisé en mécanisme d'attention de canal (CA) et mécanisme d'attention spatiale (PA). . Le réseau FPA (Feature Pyramid Attention) est un réseau de segmentation sémantique basé sur le mécanisme d'attention, qui combine le mécanisme d'attention et la pyramide spatiale pour extraire des caractéristiques précises pour un étiquetage au niveau des pixels sans utiliser de réseaux de décodeurs convolutifs et conçus par l'homme.

1.5 Structure de réseau basée sur l'apprentissage contradictoire

Goodfellow et al. ont proposé une méthode contradictoire pour apprendre des modèles génératifs profonds en 2014. Dans les réseaux contradictoires génératifs (GAN), deux modèles doivent être formés en même temps : un modèle génératif qui capture la distribution des données G et un modèle discriminant D qui estime la probabilité qu'un échantillon provienne des données de formation.

gird G est un réseau génératif, qui reçoit un bruit aléatoire z (nombre aléatoire), et génère une image à travers ce bruit

gird D est un réseau discriminatif, qui détermine si une image est "réelle". Son paramètre d'entrée est x (une image) et la sortie D(x) représente la probabilité que x soit une image réelle. S'il vaut 1, cela signifie que 100 % est une image réelle et la sortie est 0, ce qui signifie qu'elle est réelle. ne peut pas être une image réelle.

La procédure de formation de G consiste à maximiser la probabilité d'erreur D. On peut prouver que dans l'espace de toutes fonctions G et D, il existe une solution unique telle que G reproduit la distribution des données d'entraînement, et D=0,5. Lors du processus de formation, le but du réseau de génération G est d'essayer de générer des images réelles pour tromper le réseau discriminant D. Le but de D est d’essayer de distinguer les fausses images générées par G des images réelles. De cette manière, G et D constituent un « processus de jeu » dynamique et le point d’équilibre final est le point d’équilibre de Nash. Dans le cas où G et D sont définis par un réseau de neurones, l'ensemble du système peut être entraîné par rétropropagation.

Illustration de la structure du réseau GANsInspirés par les GAN, Luc et al. ont formé un réseau de segmentation sémantique (G) et un réseau contradictoire (D). G) diagramme de segmentation. G et D continuent de jouer à des jeux et d'apprendre, et leur fonction de perte est définie comme :

Fonction de perte des GAN

Retour sur la fonction de perte originale du GAN : la fonction de perte de Les GAN incarnent un zéro Basée sur l'idée de​​et de jeu, la fonction de perte des GAN d'origine est la suivante :

La position de calcul de la perte est en sortie de D (discriminateur), et le la sortie de D est généralement un jugement faux/vrai, donc l'ensemble peut être considéré comme ci-dessus. Une fonction binaire d'entropie croisée a été utilisée. Il ressort de la forme de la fonction de perte des GAN que l'entraînement est divisé en deux parties :

La première est la partie maxD, car l'entraînement entraîne généralement d'abord D tout en gardant G (générateur) inchangé. L'objectif de formation de D est de distinguer correctement faux/vrai. Si nous utilisons 1/0 pour représenter vrai/faux, alors pour le premier élément E, parce que l'entrée est échantillonnée à partir de données réelles, nous nous attendons à ce que D(x) se rapproche de 1. , qui est le premier. Les éléments sont plus grands. De la même manière, l'entrée du deuxième élément E échantillonne les données générées à partir de G, nous nous attendons donc à ce que D(G(z)) se rapproche mieux de 0, ce qui signifie que le deuxième élément est à nouveau plus grand. Cette partie est donc l'attente que la formation rendra l'ensemble plus grand, ce qui est la signification de maxD. Cette partie met uniquement à jour les paramètres de D.

La deuxième partie maintient D inchangé (pas de mise à jour des paramètres) et entraîne G. Pour le moment, seul le deuxième élément E est utile. La clé est ici, car nous voulons confondre D, alors maintenant définissez l'étiquette sur 1 (nous. sachez que c'est un faux, c'est ce qu'on appelle confusion). Il vaut mieux espérer que la sortie de D(G(z)) est proche de 1, c'est-à-dire que plus ce terme est petit, mieux c'est. Bien sûr, le discriminateur n'est pas si facile à tromper, donc à ce moment-là, le discriminateur produira une erreur relativement importante. L'erreur mettra à jour G, puis G deviendra meilleur cette fois, donc je peux. travaillez seulement plus dur la prochaine fois (Cité de

https://www.cnblogs.com/walter-xh/p/10051634.html). A ce moment, seuls les paramètres de G sont mis à jour.

En regardant les GAN sous un autre angle, le discriminateur (D) équivaut à une fonction de perte spéciale (composée d'un réseau de neurones, différente des fonctions de perte traditionnelles telles que L1, L2, entropie croisée, etc.).

De plus, les GAN ont une méthode de formation spéciale, et il existe des problèmes tels que la disparition du gradient et l'effondrement des modes (il semble y avoir un moyen de le résoudre à l'heure actuelle), mais son concept de conception est en effet une grande invention à l'ère de apprentissage profond.

1.6 Résumé

Les modèles de segmentation sémantique d'images basés sur l'apprentissage profond suivent principalement l'architecture encodeur-décodeur, telle que U-Net. Les résultats de recherche de ces dernières années ont montré que la convolution dilatée et le regroupement de pyramides de fonctionnalités peuvent améliorer les performances du réseau de type U-Net. Dans la section 2, nous résumons comment ces méthodes et leurs variantes peuvent être appliquées à la segmentation d'images médicales.

2. Application de l'innovation de structure de réseau à la segmentation d'images médicales

Cette partie présente quelques résultats de recherche sur l'application de l'innovation de structure de réseau à la segmentation d'images médicales 2D/3D.

2.1 Méthode de segmentation basée sur la compression de modèle

Afin de réaliser un traitement en temps réel d'images médicales 2D/3D haute résolution (telles que des images de tomodensitométrie, d'IRM, d'histopathologie, etc.), les chercheurs ont proposé diverses méthodes pour compresser modèles. Weng et al. ont utilisé la technologie NAS pour l'appliquer au réseau U-Net et ont obtenu un petit réseau avec de meilleures performances de segmentation des organes/tumeurs sur les images CT, IRM et échographiques. Brugger a repensé l'architecture U-Net en utilisant la normalisation de groupe et Leaky-ReLU (fonction Leaky ReLU) pour rendre plus efficace l'efficacité du stockage du réseau pour la segmentation des images médicales 3D. Certaines personnes ont également conçu des modules de convolution dilatés avec moins de paramètres. Certaines autres méthodes de compression de modèle incluent la quantification du poids (quantification binaire à seize, huit bits), la distillation, l'élagage, etc.

2.2 Méthode de segmentation de la structure d'encodage-décodage

Drozdal a proposé une méthode qui applique un CNN simple pour normaliser l'image d'entrée originale avant d'introduire l'image dans le réseau de segmentation, ce qui améliore la segmentation des images de microscopie unique, la tomodensitométrie du foie et la précision de la segmentation de la prostate. IRM. Gu a proposé une méthode d'utilisation de la convolution dilatée dans le réseau fédérateur pour conserver les informations contextuelles. Vorontsov a proposé un cadre de réseau graphique à graphique qui convertit les images avec retour sur investissement en images sans retour sur investissement (par exemple, les images avec des tumeurs sont converties en images saines sans tumeurs), puis les tumeurs supprimées par le modèle sont ajoutées aux nouvelles images saines. , pour obtenir la structure détaillée de l'objet. Zhou et al. ont proposé une méthode de recâblage de connexion du réseau U-Net et l'ont réalisée sur la segmentation des nodules dans les tomodensitogrammes thoraciques à faible dose, la segmentation nucléaire dans les images microscopies, la segmentation du foie dans les tomodensitogrammes abdominaux et la coloscopie. sur une tâche de segmentation de polypes dans la vidéo d'examen. Goyal a appliqué DeepLabV3 à la segmentation dermoscopique d'images couleur afin d'extraire les zones de lésions cutanées.

2.3 Méthode de segmentation basée sur le mécanisme d'attention

Nie a proposé un modèle d'attention, qui peut segmenter la prostate avec plus de précision par rapport aux modèles de base (V-Net et FCN). SinHa a proposé un réseau basé sur un mécanisme d'attention multicouche pour la segmentation des organes abdominaux dans les images IRM. Qin et al. ont proposé un module de convolution dilaté pour préserver plus de détails des images médicales 3D. Il existe de nombreux autres articles sur la segmentation des images sanguines basées sur les mécanismes d’attention.

2.4 Réseau de segmentation basé sur l'apprentissage contradictoire

Khosravan a proposé un réseau de formation contradictoire pour la segmentation pancréatique à partir des tomodensitogrammes. Son utilise des réseaux antagonistes génératifs pour la segmentation des images rétiniennes. Xue utilise un réseau entièrement convolutionnel comme réseau de segmentation dans un cadre contradictoire génératif pour segmenter les tumeurs cérébrales à partir d’images IRM. Il existe d’autres articles qui appliquent avec succès les GAN aux problèmes de segmentation d’images médicales, je ne les énumérerai donc pas un par un.

2.5 Modèle de segmentation basé sur RNN

Le réseau neuronal récurrent (RNN) est principalement utilisé pour traiter les données de séquence (LSTM) est une version améliorée de LSTM qui permet le flux de gradient en introduisant des boucles automatiques. .Peut être maintenu longtemps. Dans le domaine de l'analyse d'images médicales, les RNN sont utilisés pour modéliser les dépendances temporelles dans les séquences d'images. Bin et al. ont proposé un algorithme de segmentation de séquences d'images qui intègre un réseau neuronal entièrement convolutif et un RNN, et intègre des informations dans la dimension temporelle dans la tâche de segmentation. Gao et al. ont utilisé CNN et LSTM pour modéliser les relations temporelles dans les séquences de tranches d'IRM cérébrale afin d'améliorer les performances de segmentation dans les images 4D. Li et al. ont d'abord utilisé U-Net pour obtenir la carte de probabilité de segmentation initiale, puis ont utilisé LSTM pour segmenter le pancréas à partir d'images CT 3D, ce qui a amélioré les performances de segmentation. Il existe de nombreux autres articles qui utilisent le RNN pour la segmentation d'images médicales, je ne les présenterai donc pas un par un.

2.6 Résumé

Cette partie du contenu concerne principalement l'application d'algorithmes de segmentation dans la segmentation d'images médicales, il n'y a donc pas beaucoup de points d'innovation. Elle se concentre principalement sur l'analyse de données dans différents formats (CT ou RVB, plage de pixels). , résolution d'image, etc.) En raison des caractéristiques des différentes parties des données (bruit, forme de l'objet, etc.), le réseau classique doit être amélioré pour différentes données afin de s'adapter au format et aux caractéristiques des données d'entrée, afin qu'il puisse mieux terminer la tâche de segmentation. Bien que l'apprentissage profond soit une boîte noire, la conception globale du modèle doit toujours suivre des règles : quelles stratégies résolvent quels problèmes et quels problèmes elles provoquent peuvent être choisies en fonction du problème de segmentation spécifique pour obtenir des performances de segmentation optimales.

Quelques références :

1.Segmentation sémantique approfondie des images naturelles et médicales : une revue

2.NAS-Unet : Recherche d'architecture neuronale pour la segmentation d'images médicales, 7 : 44247–44257, 2019 .

3.Boosting la segmentation avec une faible supervision de la traduction d'image à image. segmentation d'images médicales.

6.Réseaux LSTM structurés entièrement convolutifs pour la segmentation conjointe d'images médicales 4D En 2018 IEEE7 https://www.cnblogs .com/walter-xh/p/10051634.html

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