【图像分割应用】医学图像分割（一）——脑区域分割

1 任务分析

医学领域中，为了满足病情诊断、治疗方案制定等需求，常常需要对病人进行扫描，从而确定各内部器官的情况。深度学习方法出现以前，这个过程主要是由医生直接完成。

尽管成熟医生的判断精度较高，但是培养这样的医生需要很长的周期；而且由于人会受到诸如精力限制、情绪波动等因素的影响，判断的精度存在不稳定性。因此，为了辅助诊断，减小误诊的概率，现阶段的医学图像分析中经常会借助深度学习的方法。

医学图像分割主要处理的是医学领域所涉及到的各种图像的分割问题，比如常见的核磁共振（MRI）扫描图像。其主要任务是，从这些医学图像中分割出兴趣区域，比如特定器官部位、兴趣目标（如肿瘤）等。

与日常生活中常见场景的分割任务不同，医学图像（如MRI图像）由于图像获取设备的影响，会出现对比度低、信噪比低、光强低等问题；且器官本身存在运动和形变（如心脏），个体之间也有差异。这些因素导致了医学图像分割的难度和其自身的算法设计特点。

大脑区域及形状个体差异示意图

下面我们以脑区域分割为例，讨论一下该任务的难点，并通过一个应用实例来进一步理解医学图像中的脑区域分割问题。

2 难点介绍

1. 将脑部区域与非脑部区域分离

脑部区域分割中的第一个难点是将脑与非脑（如头骨）区域区分开。在MRI图像的分割中，脑组织的亮度是一个非常重要的特征。然而，由于MRI图像中存在的噪声、部分容积效应（PVE）、偏压场效应（bias field effect）等，使得基于亮度的分割算法很容易判断失误。

2. 权衡扫描时间与对病人的影响

为了提升图像质量，一种可行的方法是增加扫描时间。对于MRI而言，扫描时间越长，分辨率越高。然而，在实际应用中，成年人大脑MRI研究图像的获得时间在20分钟左右，从而影响空间分辨率。显然，扫描时间越长（空间分辨率越高）对分割效果的帮助越大，但是这种操作需要考虑到病人暴露在放射下的时间和对病人的影响。

3. 基于独立像素/体元亮度分割所要求的背景差异

基于独立像素或体元亮度（第一顺序特征）的图像分割是可行的，但这种操作要求兴趣目标相对于背景的亮度存在较大差异。最开始，通过迭代更新成员函数和聚类中心实现目标函数最小化的Fuzzy C-Means（FCM）算法表现不错，对于医疗图像中的噪声图像也可以顺利应对。但需要注意的是，这种成功是因为FCN算法只利用了每个像素的灰度信息并忽略了空间纹理信息。

4. 降噪与细节的权衡

噪声对于位置和空间约束是独立的，从而可以利用噪声的分布来实现降噪。但是，这种降噪过程中采用的平滑操作同样也会影响其他非噪声的空间信息，从而使得处理后的图像丢失原始图像中的部分细节。因此，在抑制噪声的同时也需要考虑图像细节的保留问题。

脑部MRI扫描图像

3 难点解决思路

1. 脑组织预分割（前背景分割）

为了实现相对准确的分割，有几种常用的MRI数据预处理手段，其中一个重要操作是背景体元移除。其目的是提取脑部组织，并将其与可能与脑部区域存在亮度重叠的非脑部组织（比如脂肪、头骨、脖子等）分离，从而帮助脑区域内部的分割。

2. 空间信息利用

如前文所述，当亮度值受到诸如噪声、PVE、偏压场效应等MRI误差的影响时，基于亮度的图像分割算法非常容易出错。因此，引入并利用待分割图像的空间信息就非常重要。此时，提取的结果可以用一个mask来表述，也可以生成一张如下图B所示的只有脑部组织的新图片，再送入分割算法。

脑部组织提取示意图。A. 原始MRI图像；B. 脑组织提取结果

从模型角度来看，给定脑部切片，可以通过将FCM与马尔科夫随机场（MRF）结合的方法提升分割精度。其中，FCM善于分析和利用图像中的亮度信息，而MRF则可以建模图像中的空间和上下文关系。当然，这种组合只是提供了一种思路，如何将基于亮度的分割方法与空间信息相结合。

4 应用实例

有了上述分析，下面给出一个具体的分割实例。这个例子不仅可以区分出脑部区域，而且能够用于脑部肿瘤的识别和分割。下图是肿瘤分割过程示意图。

这个例子用到了BRATS 2017数据集，数据扩张处理如下图所示：