医学图像 | DualGAN与儿科超声心动图分割 | MICCAI

• 文章转自微信公众号：「机器学习炼丹术」

• 作者：炼丹兄（已授权）

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• 论文名称：“Dual Network Generative Adversarial Networks for Pediatric Echocardiography Segmentation”

0 准备工作

0.1 生词

• Pediatric 儿童的
• Pediatric echocardiography 小儿超声心动图
• CHD ： congenital heart disease 先天心脏病

0.2

1 综述

为了获得高质量的分割结果，目前临床上小儿超声心动图的分割主要由超声工作者手工完成，这既费时费力，又高度依赖于超声工作者的专业水平。为了解决这些问题，本文提出了一种新的卷积神经网络（CNN）结构，称为双网络一般对抗网络（DNGAN）。DNGAN由一个产生器和两个鉴别器组成，产生器采用并行对偶网络来提取更多有用的特征以提高性能。我们使用双重鉴别器来强制生成器学习更多的空间特征，并更准确地分割左心的边缘。

2 问题提出

图中是儿童的心脏的左心室和左心房的分割标注label，可以发现：左心房的变化比较明显，并且内壁会存在模糊，因此目前的对于四腔的分割存在一下挑战： （1）因为噪音和模糊出现的边界不清晰； （2）心脏的尺寸对于不同人是不同的； （3）每一个心动周期心房和心室的变化是不同的。

3 模型结构

这个DNGAN的结构如上所示：包含一个生成器和两个鉴别器。

3.1 generator

由一个U-net和FCN并行构成，分别从输入图片中提取两种特征，然后特征进行像素相乘.

FCN输出的特征图为$f_1$,U-net输出的特征图为$f_2$,那么由generator输出的图像分割结果为$F_G = f_1 \times f_2$.

3.2 discriminator

是一个六层的全卷积网络，然后分别用7，5，3作为卷积核的大小。卷积层后面跟着BN层和LeakReLU激活层。

使用的是multi-scale L1损失，类似于2014年的图像分割网络Richer conv net。

4 损失

4.1 generator损失

先回顾一下一般的GAN的损失函数： 在公式中：

• x是real image
• z是random import for generator
• G(z)是生成的mask
• D(x) 是判别起判断x是true的概率

再来看一下DNGAN的损失函数：

• N为样本的数量；

• $x_n$为某一张儿童超声心动图四腔图，$y_n$为对应的ground truth；

• $l_m$是mean absolute error，也就是我们说的L1loss； 这个可以看到，$f_D(x)$是discrimintor提取的特征，L表示discrimintor的层数，所以$f_D^i(x)$表示discrimintor第i层提取出来的特征图

• $l_{cos}$就是常说的cross entropy；

• $l_{D_2}$是第二个discriminitor的损失函数，也比较复杂我们来看一下，这个损失函数分辨的是：输入的是生成的mask还是真实的mask。

5 数据描述

• 数据集包含87个儿童超声心动图；
• 搜集的是0到10岁的健康的儿童，每个视频至少包含24帧和一个完成的心动周期；
• 随机选择67个视频，抽取了1765个图片作为训练集；剩下20个视频抽取451个视频作为测试集；
• 原始图片的分辨率是1016x708或者636x432，所有的图片经过中心crop后变成704x704和448x448；

6 总结

1, 这篇文章的结果和过程存在疑点，文章中出现一处公式的疑似符号错误。

2, 文章中的并没有给出第二个discrimintor的loss使用MSE和BCE的平均值的原因，不确定是否之前就有文章已经讨论过这个样做的优势。从结果来看，使用GAN的框架来训练造成的提升并不高，反而提升分割精度的重点应该是分割网络的特征融合和宽度增加。 3， 文章使用GAN应用在儿童超声心脏病上的出发点很好，希望可以帮助更多的儿童摆脱先天性心脏病的困扰。