CN111028242A - 一种肿瘤自动分割***、方法及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种肿瘤自动分割***、方法及电子设备。包括：步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；步骤c：结合U‑Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU‑Net网络模型，所述MILU‑Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU‑Net网络模型，得到肿瘤分割结果。本申请通过结合多种分割网络特性的网络架构的特点，取长补短，改善现有的单调网络框架，提高了模型的泛化性能和分割精度，同时也提高了训练效率。

Description

一种肿瘤自动分割***、方法及电子设备
技术领域
本申请属于医学图像处理技术领域，特别涉及一种肿瘤自动分割***、方法及电子设备。
背景技术
目前***的手段通常是通过肿瘤切除、放射治疗等，而肿瘤切除往往是最有效的方式。想要进行精确的切除，不但需要医师具备极其丰富的临床经验，还需要借助科学技术手段精确了解肿瘤的形状、位置等信息。CT是肿瘤检测的重要手段，也是医生进行肿瘤切除的重要依据。目前在实际的临床工作中，主要通过专业的医生手动标注肿瘤区域，这需要标注医师有丰富的标注经验，因为每个人的肿瘤形状复杂多变，在CT图中也会有不同的表现形式。每一套CT图都会产生几百张到上千张不等数量的图片，如果让医生通过观察每张图片去确定是否有病灶以及病灶的大小和位置，就会花费大量宝贵的时间和人力。而且长时间的手工分割，非常容易使医生过度疲劳，导致误诊及漏诊的情况。
以肾脏肿瘤分割为例，肾脏肿瘤的手动分割对医生的医学学术水平和临床经验要求很高，如果手动分割肾脏肿瘤的医生经验不足，就不能得到准确的分割结果，并且即使是经验丰富的专家和医生，在不同的时间一幅图像的病灶区域也会有可能不同，其一致性和可重复性是难以得到保证的，同时也会对分割结果的精度和后期进行医学图像的分析造成一定的影响。所以为了获得更加精准的分割结果，必然需要科学技术的辅助，在这种情况下，就出现了很多半自动分割方法。半自动分割是结合手工操作和计算机处理相交互的一种方式。虽然半自动分割方法的分割速度确实要比医生手动分割快了很多，但是在分割精度上可能会比手动分割的精度要低一些，而且半自动分割依然需要结合手工操作，这和完全的手工分割存在一样的问题，那就是医生或者专家的专业水平和临床经验很大程度上决定了最后的分割结果。
随着深度学习的发展，基于深度学习的图像处理方法在医学图像分割中得到了广泛的应用。有研究者提出了全自动的、不依赖医生主观意识的、精度高的医疗图像分割方法，如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、全卷积神经网络(FullyConvolutional Network,FCN)、U-Net和V-Net等，不仅可以让医生从繁重且枯燥的手工分割工作中解脱出来，而且还可以提高分割的效率和分割的精度，促进现代化医疗的进一步发展。然而，由于不同的网络结构具有不同的分割特性，会对某些肿瘤区域产生不同情况的分割偏移区域，现有基于深度学习的肿瘤分割方法还存在以下不足：
一、CNN的网络结构较为单一，且全连接层的加入使得网络整体训练参数较为庞大，计算较为复杂，信息量大，网络训练时间较长，分割精度较差。
二、基于CNN改进的FCN网络的整体分割精度依然较低，且基于像素的分类没有考虑像素之间的关系，缺乏空间一致性。此后又在这些经典网络架构基础上提出了一些分割网络架构，但分割精度仍都较不理想。
发明内容
本申请提供了一种肿瘤自动分割***、方法及电子设备，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：
一种肿瘤自动分割方法，包括以下步骤：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
本申请实施例采取的技术方案还包括：在所述步骤c中，所述MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元、池化层、dropout层、上采样层；所述MILU-Net网络呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段；所述编码阶段是特征提取部分，为U型结构的左侧部分，所述编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，所述最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息；所述解码阶段是特征复原部分，为U型结构的右侧部分，所述解码阶段融合了注意力机制模块，所述注意力机制模块用于抑制图像中的不相关区域。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述最小化信息损失模块应用在下采样阶段，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元、归一化层；所述编码阶段的特征提取方式具体为：所述图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作，再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以所述图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述解码阶段包括4个block+1个概率输出层，所述四个block分别由一个上采样层和两个3x3卷积组成；所述解码阶段的特征复原方式具体为：将编码阶段的信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过所述注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层输出每个像素所属的概率图。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述双阶段级联架构模块包括两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准和原始图像，第二部分以第一部分输出的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的无关部分，并重新输入到训练网络中，输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的肿瘤分割结果。
本申请实施例采取的另一技术方案为：一种肿瘤自动分割***，包括：
图像获取模块：用于获取肿瘤部位的原始图像；
图像处理模块：用于对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
网络构建模块：用于结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
结果输出模块：用于将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元、池化层、dropout层、上采样层；所述MILU-Net网络呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段；所述编码阶段是特征提取部分，为U型结构的左侧部分，所述编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，所述最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息；所述解码阶段是特征复原部分，为U型结构的右侧部分，所述解码阶段融合了注意力机制模块，所述注意力机制模块用于抑制图像中的不相关区域。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述最小化信息损失模块应用在下采样阶段，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元、归一化层；所述编码阶段的特征提取方式具体为：所述图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作，再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以所述图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述解码阶段包括4个block+1个概率输出层，所述四个block分别由一个上采样层和两个3x3卷积组成；所述解码阶段的特征复原方式具体为：将编码阶段的信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过所述注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层输出每个像素所属的概率图。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述双阶段级联架构模块包括两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准和原始图像，第二部分以第一部分输出的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的无关部分，并重新输入到训练网络中，输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的肿瘤分割结果。
本申请实施例采取的又一技术方案为：一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的肿瘤自动分割方法的以下操作：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的肿瘤自动分割***、方法及电子设备通过结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联的思想设计了MILU-Net网络模型，该网络在编码器阶段融合了多尺度输入机制，在解码器阶段融合了注意力机制，最后通过双阶段级联方法由低到高分辨率进一步细化分割结果。MILU-Net网络模型通过结合多种分割网络特性的网络架构的特点，取长补短，改善现有的单调网络框架，提高了模型的泛化性能和分割精度，同时也提高了训练效率。
附图说明
图1是本申请实施例的肿瘤自动分割方法的流程图；
图2为最小化信息损失模块架构图；
图3为注意力机制模块架构图；
图4为双阶段级联架构模块图；
图5是本申请实施例的肿瘤自动分割***的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的肿瘤自动分割方法的硬件设备结构示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
为了解决现有技术存在的不足，本申请通过结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联多种网络架构的特点，设计了MILU-Net(minimal information loss，最小信息损失网络)网络架构，该网络在编码器阶段融合了一种全新的多尺度输入机制，在解码器阶段融合了注意力机制。编码器中的最小化信息损失模块通过空洞卷积来获取图像中的信息，使得网络在多节点得以重新引入原始图像信息，用来抵消最大池操作导致的信息丢失。在解码器中的注意力模块可以抑制图像中的不相关区域，并同时突出特定任务，自动使学习聚焦于不同形状和大小的目标结构。最后通过双阶段级联的方法由低到高分辨率进一步细化分割结果，使得小尺度病灶细节分割性能得以改进，进而提高网络整体的分割精度和普适程度。本申请可以适用于多种肿瘤部位的肿瘤分割，为了便于说明，以下实施例中仅以肾脏肿瘤分割为例进行具体描述。
具体的，请参阅图1，是本申请实施例的肿瘤自动分割方法的流程图。本申请实施例的肿瘤自动分割方法包括以下步骤：
步骤100：获取肾脏肿瘤的原始图像，并将原始图像和对应的金标准图像(手工分割结果)分别命名后置于一个文件夹内；
步骤100中，获取的原始图像为3DCT图像，且图像为.nii.gz格式。
步骤200：对原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像的数据并获取间距、强度分布和形状等图像数据，将获取到的图像数据置于一个新的文件夹中；
步骤300：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net(minimalinformation loss，最小信息损失网络)网络模型；
步骤300中，MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元(Rectified LinearUnit,RELU)、池化层、dropout层、上采样层，网络整体呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段，其中，编码阶段是特征提取部分，由收缩路径完成，主要为U型结构的左侧部分，编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息，使得网络在多节点得以重新引入原始图像信息，用来抵消最大池操作导致的信息丢失，使得信息的传递更具有鲁棒性。
具体的，最小化信息损失模块具体结构如图2所示，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元(Rectified Linear Unit,RELU)、归一化层(Batch Normal，BN)，最小化信息损失模块应用在下采样阶段。
编码阶段的特征提取方式具体为：首先原始肿瘤图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作(每个卷积层后面接一个RELU)、再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以原始图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍；同时，每个block引入了dropout层防止网络训练出现过拟合。
解码阶段是特征复原部分，由膨胀路径完成，主要为U型网络的右侧部分。主要包括4个block+1个概率输出层，四个block都由一个上采样层(3x3线性插值操作实现)和两个3x3卷积(每个卷积后面接一个RELU)组成，本申请在解码器阶段融合了注意力机制模块，注意力机制模块可以抑制图像中的不相关区域，同时突出特定任务，自动使学习聚焦于不同形状和大小的目标结构。
注意力机制模块具体如图3所示，其中g为选通信号，是由网络右侧的解码器中更深一层的图像中传来，用来提供图像的上下文信息。而xl为编码器对应层的输入特征，用来提供空间信息。由于从下层传来的选通信号g分辨率为输入特征xl分辨率的一半，故需要线性插值来扩大分辨率，使其可以相加在一起。接下来通过一个1×1×1的卷积层来改变通道数，通过修正线性单元σ1，阈值函数单元σ2转化为注意力系数a，再通过逐个元素乘积来给输入特征xl不同的位置以不同的权重，使得训练网络的注意力在权重高的部分，有效解决训练中的类不平衡问题。
解码阶段的特征复原方式具体为：在每个block的卷积特征提取操作部分同时引用残差网络的思路，将编码路径的原始信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，提高网络学习特征的能力与效率，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层对每个像素所属的概率图进行输出，从而保证网络学习到的特征信息更加丰富，并且因为有最小化信息损失模块和注意力机制模块使得训练模型的泛化性得到保证。
最后采用双阶段级联分割架构由低到高分辨率进一步细化分割结果，使得小尺度病灶细节分割性能得以改进。双阶段级联架构模块具体如图4所示，该架构可以对分割网络训练得到的分割模型进行进一步调节，以达到更好的优化效果。双阶段级联架构模块为两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准(ground truth)和原始图像，第二部分以第一部分分割网络最终的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的其他无关部分，再重新输入到训练网络中，使得第二部分输入网络的图分辨率更加细致。第二部分输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的分割结果。双阶段级联架构模块可以使网络的分割结果在细节部分更加完善。
步骤400：将新文件夹中的数据输入MILU-Net网络模型进行训练，得到一个权重文件；
步骤400中，本申请实施例的网络损失函数使用Dice系数作为评估，其公式为：
Figure BDA0002291295710000111
公式(1)中，
Figure BDA0002291295710000112
分别为实际值与预测值，u与v的大小为I×K,i∈I为训练数据的批数，k∈K为类的数量。
步骤500：加载权重文件，根据权重配置MILU-Net网络模型的神经元，并输出肾脏肿瘤分割结果。
请参阅图5，是本申请实施例的肿瘤自动分割***的结构示意图。本申请实施例的肿瘤自动分割***包括图像获取模块、图像处理模块、网络构建模块、网络训练模块和结果输出模块。
图像获取模块：用于获取肾脏肿瘤的原始图像，并将原始图像和对应的金标准图像(手工分割结果)分别命名后置于一个文件夹内；其中，获取的原始图像为3DCT图像，且图像为.nii.gz格式。
图像处理模块：用于对原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像的数据并获取间距、强度分布和形状等图像数据，将获取到的图像数据置于一个新的文件夹中；
网络构建模块：用于结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net(minimal information loss，最小信息损失网络)网络模型；其中，MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元(Rectified Linear Unit,RELU)、池化层、dropout层、上采样层，网络整体呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段，其中，编码阶段是特征提取部分，由收缩路径完成，主要为U型结构的左侧部分，编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息，使得网络在多节点得以重新引入原始图像信息，用来抵消最大池操作导致的信息丢失，使得信息的传递更具有鲁棒性。
解码阶段是特征复原部分，由膨胀路径完成，主要为U型网络的右侧部分。主要包括4个block+1个概率输出层，四个block都由一个上采样层(3x3线性插值操作实现)和两个3x3卷积(每个卷积后面接一个RELU)组成，本申请在解码器阶段融合了注意力机制模块，注意力机制模块可以抑制图像中的不相关区域，同时突出特定任务，自动使学习聚焦于不同形状和大小的目标结构。
具体的，最小化信息损失模块具体结构如图2所示，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元(Rectified Linear Unit,RELU)、归一化层(Batch Normal，BN)，最小化信息损失模块应用在下采样阶段。编码阶段的特征提取方式具体为：首先原始肿瘤图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作(每个卷积层后面接一个RELU)、再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以原始图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍；同时，每个block引入了dropout层防止网络训练出现过拟合。
注意力机制模块具体如图3所示，其中g为选通信号，是由网络右侧的解码器中更深一层的图像中传来，用来提供图像的上下文信息。而xl为编码器对应层的输入特征，用来提供空间信息。由于从下层传来的选通信号g分辨率为输入特征xl分辨率的一半，故需要线性插值来扩大分辨率，使其可以相加在一起。接下来通过一个1×1×1的卷积层来改变通道数，通过修正线性单元σ1，阈值函数单元σ2转化为注意力系数a，再通过逐个元素乘积来给输入特征xl不同的位置以不同的权重，使得训练网络的注意力在权重高的部分，有效解决训练中的类不平衡问题。
解码阶段的特征复原方式具体为：在每个block的卷积特征提取操作部分同时引用残差网络的思路，将编码路径的原始信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，提高网络学习特征的能力与效率，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层对每个像素所属的概率图进行输出，从而保证网络学习到的特征信息更加丰富，并且因为有最小化信息损失模块和注意力机制模块使得训练模型的泛化性得到保证。
最后采用双阶段级联分割架构由低到高分辨率进一步细化分割结果，使得小尺度病灶细节分割性能得以改进。双阶段级联架构模块具体如图4所示，该架构可以对分割网络训练得到的分割模型进行进一步调节，以达到更好的优化效果。双阶段级联架构模块为两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准(ground truth)和原始图像，第二部分以第一部分分割网络最终的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的其他无关部分，再重新输入到训练网络中，使得第二部分输入网络的图分辨率更加细致。第二部分输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的分割结果。双阶段级联架构模块可以使网络的分割结果在细节部分更加完善。
网络训练模块：用于将新文件夹中的数据输入MILU-Net网络模型进行训练，得到一个权重文件；本申请实施例中，网络的损失函数使用Dice系数作为评估，其公式为：
Figure BDA0002291295710000141
公式(1)中，
Figure BDA0002291295710000142
分别为实际值与预测值，u与v的大小为I×K,i∈I为训练数据的批数，k∈K为类的数量。
结果输出模块：用于加载权重文件，根据权重配置MILU-Net网络模型的神经元，并输出肾脏肿瘤分割结果。
图6是本申请实施例提供的肿瘤自动分割方法的硬件设备结构示意图。如图6所示，该设备包括一个或多个处理器以及存储器。以一个处理器为例，该设备还可以包括：输入***和输出***。
处理器、存储器、输入***和输出***可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例的处理方法。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理***。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入***可接收输入的数字或字符信息，以及产生信号输入。输出***可包括显示屏等显示设备。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述一个或者多个处理器执行时，执行上述任一方法实施例的以下操作：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例提供的方法。
本申请实施例提供了一种非暂态(非易失性)计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行以下操作：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行以下操作：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
本申请实施例的肿瘤自动分割***、方法及电子设备通过结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联的思想设计了MILU-Net网络模型，该网络在编码器阶段融合了多尺度输入机制，在解码器阶段融合了注意力机制，最后通过双阶段级联方法由低到高分辨率进一步细化分割结果。MILU-Net网络模型通过结合多种分割网络特性的网络架构的特点，取长补短，改善现有的单调网络框架，提高了模型的泛化性能和分割精度，同时也提高了训练效率。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种肿瘤自动分割方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
2.根据权利要求1所述的肿瘤自动分割方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元、池化层、dropout层、上采样层；所述MILU-Net网络呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段；所述编码阶段是特征提取部分，为U型结构的左侧部分，所述编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，所述最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息；所述解码阶段是特征复原部分，为U型结构的右侧部分，所述解码阶段融合了注意力机制模块，所述注意力机制模块用于抑制图像中的不相关区域。
3.根据权利要求2所述的肿瘤自动分割方法，其特征在于，所述最小化信息损失模块应用在下采样阶段，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元、归一化层；所述编码阶段的特征提取方式具体为：所述图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作，再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以所述图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍。
4.根据权利要求3所述的肿瘤自动分割方法，其特征在于，所述解码阶段包括4个block+1个概率输出层，所述四个block分别由一个上采样层和两个3x3卷积组成；所述解码阶段的特征复原方式具体为：将编码阶段的信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过所述注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层输出每个像素所属的概率图。
5.根据权利要求1至4所述的肿瘤自动分割方法，其特征在于，所述双阶段级联架构模块包括两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准和原始图像，第二部分以第一部分输出的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的无关部分，并重新输入到训练网络中，输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的肿瘤分割结果。
6.一种肿瘤自动分割***，其特征在于，包括：
图像获取模块：用于获取肿瘤部位的原始图像；
图像处理模块：用于对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
网络构建模块：用于结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
结果输出模块：用于将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
7.根据权利要求6所述的肿瘤自动分割***，其特征在于，所述MILU-Net网络模型包括卷积层、修正线性单元、池化层、dropout层、上采样层；所述MILU-Net网络呈U形对称结构，分为编码-解码两个阶段；所述编码阶段是特征提取部分，为U型结构的左侧部分，所述编码阶段融入了多尺度输入机制的最小化信息损失模块，所述最小化信息损失模块通过空洞卷积获取图像中的信息；所述解码阶段是特征复原部分，为U型结构的右侧部分，所述解码阶段融合了注意力机制模块，所述注意力机制模块用于抑制图像中的不相关区域。
8.根据权利要求7所述的肿瘤自动分割***，其特征在于，所述最小化信息损失模块应用在下采样阶段，其包括空洞卷积层、卷积层、修正线性单元、归一化层；所述编码阶段的特征提取方式具体为：所述图像经过空洞卷积层获取全局信息，将分辨率变为与同级层图像相同的分辨率，再由三个block将上层传入的特征图与最小化信息损失模块获取的信息相加，然后由两个连续的3x3的卷积层进行特征提取操作，再由一个3x3的最大池化进行下采样操作，且以所述图像特征通道数30开始，每进行一次下采样操作后，图像的特征通道数都进行加倍。
9.根据权利要求8所述的肿瘤自动分割***，其特征在于，所述解码阶段包括4个block+1个概率输出层，所述四个block分别由一个上采样层和两个3x3卷积组成；所述解码阶段的特征复原方式具体为：将编码阶段的信息通过1x1的卷积操作和卷积操作后的信息直接连接到注意力机制模块中，经过所述注意力机制模块计算每个像素的重要系数，再与原始信息的对应点相乘使网络将注意力聚集在肿瘤部分，且每进行一次反卷积上采样时，图像特征通道数减半，最后通过1x1的sigmoid层输出每个像素所属的概率图。
10.根据权利要求6至9任一项所述的肿瘤自动分割***，其特征在于，所述双阶段级联架构模块包括两部分，第一部分以原始图像作为输入，包括全分辨率的肿瘤二值金标准和原始图像，第二部分以第一部分输出的二值预测分割结果图为基础，进行裁剪操作，去除肿瘤以外的无关部分，并重新输入到训练网络中，输出的结果再按照原位置插回到原始图像中，得到最终的肿瘤分割结果。
11.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述1至5任一项所述的肿瘤自动分割方法的以下操作：
步骤a：获取肿瘤部位的原始图像；
步骤b：对所述原始图像进行剪裁处理，保留图像的非零区域，分析图像并获取间距、强度分布和形状数据；
步骤c：结合U-Net网络、注意力机制及双阶段级联架构构建MILU-Net网络模型，所述MILU-Net网络模型包括最小化信息损失模块、注意力机制模块和双阶段级联架构模块；
步骤d：将所述间距、强度分布和形状数据输入MILU-Net网络模型，得到肿瘤分割结果。
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