基于深度神经网络的医学图像特征学习研究

摘 要：随着医学图像的快速发展和大量产生，如何快速、准确地提取对学习有用的特征成为医学图像处理和诊断中的重要问题。甚于深度神经网络的医学图像特征学习正是为了解决这一问题而被提出和广泛应用，旨在通过自动学习高层次的特征表示，提高医学图像分类和诊断的准确性、降低人力成本、改善普适性、推动自动化和智能化发展。文章首先分析基于深度神经网络的医学图像特征学习的研究意义，其次阐述医学图像多元特征提取方法，最后探究基于多层级特征融合的医学图像分析方法，以推动深度袖经网络在医学领域中的应用深度。

关键词：深度神经网络;医学图像;特征学习

中图法分类号：TP391文献标识码：A

１ 研究意义

基于深度神经网络的医学图像特征学习研究意义重大，它可以为医学图像处理和诊断带来以下好处。（１）提高医学图像的准确性。深度学习在医学图像处理领域的应用非常广泛，其中一个原因就是它能够自动学习到高层次的特征表示。相对于传统的手工特征提取方式，基于深度学习的特征提取更加准确和鲁棒，可以提高医学图像分类和诊断的准确性。（２）降低医学图像处理和分析的人力成本。传统的医学图像处理和分析方法需要经验丰富的医学专家进行设计和选择特征，需要大量的时间和人力成本。而基于深度神经网络的特征学习方法可以自动学习到高层次的特征表示，减少了手工设计的需求，从而降低了医学图像处理和分析的人力成本。（３）改善医学图像处理和分析的普适性。传统的医学图像处理和分析方法通常只能处理特定的图像类型或应用场景，缺乏普适性。而基于深度神经网络的特征学习方法可以通过大规模的训练数据学习到通用的特征表示，从而提高处理不同类型和应用场景的医学图像的能力。（４）促进医学图像处理和分析的智能化。随着深度学习的发展，基于深度神经网络的医学图像特征学习也在不断完善和拓展。它可以使医学图像处理和分析更加智能化，让计算机能够自动识别和提取医学图像中的特征，为医生提供更好的辅助诊断和治疗决策。

２ 医学图像多元特征提取方法研究

２．１ 图卷积神经网络

随着医学图像数据量的不断增加，多元特征提取方法的研究已成为医学图像处理领域的一个热点。

在传统的深度学习模型中，如卷积神经网络（ＣＮＮ）和循环神经网络（ＲＮＮ），多元特征的提取主要依靠卷积核或循环单元的复合运算，这种方式虽然效果不错，但却无法充分利用醫学图像的空间拓扑结构信息。而图卷积神经网络（ＧＣＮ）则可以在这方面做到更好。图卷积神经网络是一种基于图结构的深度学习模型。在医学图像处理中，图结构通常是通过建立图像中的像素点之间的连接来描述的。

具体而言，对于一张医学图像，可以将其视为一个图结构，其中每个像素点表示一个节点，每个像素点之间的距离和像素值等属性可以表示为边上的权重。通过构建这样一个图结构，图卷积神经网络可以利用节点之间的拓扑结构信息，提高医学图像的多元特征提取能力和识别准确性。与传统的卷积神经网络不同，图卷积神经网络的卷积操作是在图结构上进行的。图卷积神经网络通过定义一种新的卷积核，可以在节点之间传递信息，从而实现多元特征的提取。例如，对于医学图像中的肿瘤检测任务，图卷积神经网络可以通过利用肿瘤细胞之间的拓扑结构信息，来学习肿瘤细胞之间的关系，并根据这些关系进行肿瘤的检测和诊断［１］ 。

图卷积神经网络具有以下几个优点。（１）可以处理不规则数据结构。医学图像通常具有不规则的形状和结构，传统的卷积神经网络难以处理这种不规则数据结构，而图卷积神经网络可以通过定义不同的邻接矩阵，灵活地处理各种不规则的数据结构。（２）能够利用空间拓扑结构信息。在医学图像处理中，很多疾病的诊断和治疗都与空间拓扑结构密切相关。

２．２ 医学图像异常检测

医学图像多元特征提取是一种利用计算机视觉技术自动从医学图像中提取多种特征的方法，其中包括颜色、形状、纹理、亮度、梯度等多个方面。医学图像异常检测是利用这些特征来自动检测医学图像中异常区域的技术，可以应用于医学各个领域，如肺部结节、乳腺癌、糖尿病、视网膜病变等。医学图像多元特征提取方法主要有以下几种。

（１）基于深度学习的特征提取方法。利用深度神经网络（ＤＮＮ）从医学图像中自动提取特征。这种方法不需要手工设计特征，具有很好的泛化能力和鲁棒性。常见的ＤＮＮ 包括卷积神经网络（ＣＮＮ）、循环神经网络（ＲＮＮ）等。（２）基于形状描述符的特征提取方法。通过对医学图像的形状（如轮廓、曲线等）进行描述来提取特征。这种方法对于形状变化较大的异常区域检测有一定优势。（３）基于纹理描述符的特征提取方法。通过对医学图像中的纹理（如灰度共生矩阵（ＧＬＣＭ）、局部二值模式（ＬＢＰ）等）进行描述来提取特征。这种方法对于纹理变化较大的异常区域检测有一定优势。（４）基于滤波器的特征提取方法。通过利用不同的滤波器对医学图像进行滤波，如高斯滤波、拉普拉斯滤波等，以提取特征。这种方法对于不同频率的特征有很好的提取效果［２］ 。

３ 基于多层级特征融合的医学图像分析方法研究

３．１ 图像预处理方法及标注工具

医学图像分析是医学影像诊断的重要组成部分。传统的医学图像分析方法通常依赖于手工设计的特征和单一模态的图像信息，无法完全挖掘医学图像中的信息。近年来，基于多层级特征融合的医学图像分析方法得到广泛关注。该方法将不同层级的特征进行融合，从而提高医学图像分析的准确性和鲁棒性。其中，图像预处理和标注工具是该方法的重要组成部分。

图像预处理是指对医学图像进行预处理，以消除图像噪声、增强图像对比度等。基于多层级特征融合的医学图像分析方法通常采用多种预处理方法对医学图像进行处理，如滤波器、灰度变换、直方图均衡化等。这些预处理方法可以有效去除图像中的噪声，提高图像对比度，从而为后续的特征提取和分类任务提供更好的数据基础［３］ 。

医学图像标注工具是指用于标注医学图像中感兴趣区域（ＲＯＩ）的工具。基于多层级特征融合的医学图像分析方法通常需要使用标注工具标注医学图像中的ＲＯＩ，以便进行后续的特征提取和分类任务。现有的医学图像标注工具有很多， 如ＩＴＫ?ＳＮＡＰ，３ＤＳｌｉｃｅｒ，ＭＩＰＡＶ 等。这些标注工具支持多种标注方式，如手动标注、自动分割等。其中，自动分割是一种较为先进的标注方式，可以通过机器学习等方法实现自动标注。在基于多层级特征融合的医学图像分析方法中，特征提取是关键步骤。通常采用多种特征提取方法，如卷积神经网络（ＣＮＮ）、图像纹理特征、形态学特征等，从不同层级的特征中提取有用的信息。其中，ＣＮＮ 是目前最常用的特征提取方法之一，通过多层卷积和池化操作，可以自动从医学图像中提取高级别的特征。特征融合是基于多层级特征融合的医学图像分析方法的核心。该方法将不同层级的特征进行融合，以提高医学图像分析的准确性和鲁棒性［４］ 。

３．２ 多层级卷积神经网络方法

基于多层级特征融合的医学图像分析方法逐渐成为医学图像分析领域的研究热点。在这些方法中，多层级卷积神经网络（ＣＮＮ）方法被广泛应用，能够有效挖掘医学图像中的信息，提高医学图像分析的准确性和鲁棒性。多层级ＣＮＮ 方法将ＣＮＮ 应用于医学图像的分析中，将多个卷积层、池化层和全连接层等组成多层的网络结构，以提取不同层级的特征。通过将这些层级的特征进行融合，可以挖掘更多的图像信息，提高图像分析的准确性。多层级ＣＮＮ 方法在医学图像分析中的应用主要包括２ 个方面：分类和分割。在分类方面，该方法可以将医学图像分为不同的类别，如肿瘤和非肿瘤等。在分割方面，该方法可以将医学图像中的感兴趣区域（ＲＯＩ）进行分割，如肿瘤和正常组织等。多层级ＣＮＮ 方法的特点是可以自动提取高级别的特征，并且可以从大规模的医学图像数据中学习到更加准确的特征，从而提高图像分析的准确性［５］ 。此外，该方法还可以通过增加或减少网络层数、改变卷积核大小等方式进行网络结构的优化，从而提高网络的性能。

３．３ 基于教师、学生网络的知识蒸馏方法

在基于多层级特征融合的医学图像分析方法中，知识蒸馏方法是一种重要的技术手段。该方法通过将复杂的教师网络中的知识传递给轻量级的学生网络，提高学生网络的泛化能力和鲁棒性，从而提高医学图像分析的准确性。

教师网络和学生网络都是深度卷积神经网络，它们的网络结构和参数設置相似，但教师网络通常比学生网络更深、更宽，具有更强的特征提取能力。在知识蒸馏方法中，教师网络首先通过大量的医学图像数据进行训练，学习到丰富的特征表示。然后，学生网络通过学习教师网络的输出和特征表示，提高学生网络的泛化能力和鲁棒性。知识蒸馏方法的核心是如何将教师网络中的知识传递给学生网络。目前有多种知识蒸馏方法，其中比较常用的是软标签方法、特征重构方法和网络剪枝方法［６］ 。软标签方法是一种基于概率分布的知识蒸馏方法。在该方法中，教师网络将每个样本的预测概率输出转化为一个软标签，即一个概率分布。学生网络的目标是将其与教师网络输出的软标签之间的ＫＬ 散度最小化。这种方法可以使学生网络更加关注于数据的细节，提高预测的准确性。特征重构方法是一种基于特征的知识蒸馏方法。在该方法中，对教师网络和学生网络在不同层级上提取的特征进行比较，学生网络的目标是将其与教师网络相应层级特征之间的距离最小化。这种方法可以使学生网络更好地学习到教师网络的特征表示。网络剪枝方法是一种基于网络结构的知识蒸馏方法。在该方法中，教师网络通过删除不必要的连接和节点来精简网络结构，学生网络通过复制教师网络的剪枝模型进行学习。这种方法可以减少学生网络的计算量，提高网络的速度和效率。

３．４ 基于梯度加权类激活的特征可视化方法

在基于多层级特征融合的医学图像分析方法中，特征可视化是一种重要的技术手段。该方法通过对深度卷积神经网络中的特征进行可视化，帮助医学专家理解神经网络的特征提取能力，提高医学图像分析的可解释性和可信度。基于梯度加权类激活的特征可视化方法是一种比较常用的特征可视化方法。在该方法中，通过计算网络中某一层级的神经元对最终预测结果的贡献，生成一个权重矩阵。然后，将该权重矩阵与该层级神经元的输出值进行加权平均，得到该层级神经元的重要性权重。最后，将该权重矩阵进行反卷积操作，可视化输出该层级的特征图。该方法的优点是可解释性强，可以帮助医学专家理解深度卷积神经网络中的特征提取能力，提高医学图像分析的可解释性和可信度。

４ 结束语

本文主要介绍了基于深度神经网络的医学图像特征学习研究，探讨了该领域的研究现状、挑战以及未来发展方向。深度神经网络在医学图像分类、检测、分割等方面具有较好的表现，并能够提取出更具有区分度和可解释性的特征。同时，多层级特征融合、知识蒸馏、特征可视化等技术手段的应用，进一步提高了深度神经网络在医学图像分析中的应用价值。

参考文献：

［１］ 赵爽，魏国辉，赵文华，等．基于级联特征正交融合网络的小儿肺炎分类［Ｊ］．生物医学工程研究，２０２２，４１（３）：２４８?２５３．

［２］ 林正春，李思远，姜允志，等．基于误差反馈的多尺度特征网络的ＣＴ 图像超分辨率重建［Ｊ］．广东技术师范大学学报，２０２２，４３（３）：２２?３０．

［３］ 孙昌胤．基于深度学习的肺结节图像分割算法研究［Ｄ］．南昌：南昌大学，２０２２．

［４］ 张道奥．基于深度学习的口腔医学图像识别技术研究［Ｄ］．西安：西安工业大学，２０２２．

［５］ 梁爽．基于深度神经网络的医学图像特征学习与分析［Ｄ］．北京：北京科技大学，２０２２．

［６］ 陈建明．基于注意力机制的肺结节良恶性分类方法研究［Ｄ］．天津：天津师范大学，２０２２．

作者简介：

周雨薇（１９９４—），助教，研究方向：深度学习在医学图像分割中应用。