摘 要：隨著醫(yī)學(xué)圖像的快速發(fā)展和大量產(chǎn)生，如何快速、準(zhǔn)確地提取對(duì)學(xué)習(xí)有用的特征成為醫(yī)學(xué)圖像處理和診斷中的重要問(wèn)題。甚于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習(xí)正是為了解決這一問(wèn)題而被提出和廣泛應(yīng)用，旨在通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)高層次的特征表示，提高醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)和診斷的準(zhǔn)確性、降低人力成本、改善普適性、推動(dòng)自動(dòng)化和智能化發(fā)展。文章首先分析基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習(xí)的研究意義，其次闡述醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法，最后探究基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法，以推動(dòng)深度袖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用深度。

關(guān)鍵詞：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);醫(yī)學(xué)圖像;特征學(xué)習(xí)

中圖法分類(lèi)號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

１ 研究意義

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習(xí)研究意義重大，它可以為醫(yī)學(xué)圖像處理和診斷帶來(lái)以下好處。（１）提高醫(yī)學(xué)圖像的準(zhǔn)確性。深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛，其中一個(gè)原因就是它能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)到高層次的特征表示。相對(duì)于傳統(tǒng)的手工特征提取方式，基于深度學(xué)習(xí)的特征提取更加準(zhǔn)確和魯棒，可以提高醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)和診斷的準(zhǔn)確性。（２）降低醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的人力成本。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理和分析方法需要經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)學(xué)專(zhuān)家進(jìn)行設(shè)計(jì)和選擇特征，需要大量的時(shí)間和人力成本。而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)方法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到高層次的特征表示，減少了手工設(shè)計(jì)的需求，從而降低了醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的人力成本。（３）改善醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的普適性。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像處理和分析方法通常只能處理特定的圖像類(lèi)型或應(yīng)用場(chǎng)景，缺乏普適性。而基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)方法可以通過(guò)大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到通用的特征表示，從而提高處理不同類(lèi)型和應(yīng)用場(chǎng)景的醫(yī)學(xué)圖像的能力。（４）促進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像處理和分析的智能化。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習(xí)也在不斷完善和拓展。它可以使醫(yī)學(xué)圖像處理和分析更加智能化，讓計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)識(shí)別和提取醫(yī)學(xué)圖像中的特征，為醫(yī)生提供更好的輔助診斷和治療決策。

２ 醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法研究

２．１ 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)量的不斷增加，多元特征提取方法的研究已成為醫(yī)學(xué)圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)。

在傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型中，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲＮＮ），多元特征的提取主要依靠卷積核或循環(huán)單元的復(fù)合運(yùn)算，這種方式雖然效果不錯(cuò)，但卻無(wú)法充分利用醫(yī)學(xué)圖像的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。而圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＧＣＮ）則可以在這方面做到更好。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于圖結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型。在醫(yī)學(xué)圖像處理中，圖結(jié)構(gòu)通常是通過(guò)建立圖像中的像素點(diǎn)之間的連接來(lái)描述的。

具體而言，對(duì)于一張醫(yī)學(xué)圖像，可以將其視為一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)像素點(diǎn)表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)像素點(diǎn)之間的距離和像素值等屬性可以表示為邊上的權(quán)重。通過(guò)構(gòu)建這樣一個(gè)圖結(jié)構(gòu)，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以利用節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，提高醫(yī)學(xué)圖像的多元特征提取能力和識(shí)別準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積操作是在圖結(jié)構(gòu)上進(jìn)行的。圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)定義一種新的卷積核，可以在節(jié)點(diǎn)之間傳遞信息，從而實(shí)現(xiàn)多元特征的提取。例如，對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤檢測(cè)任務(wù)，圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)利用腫瘤細(xì)胞之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息，來(lái)學(xué)習(xí)腫瘤細(xì)胞之間的關(guān)系，并根據(jù)這些關(guān)系進(jìn)行腫瘤的檢測(cè)和診斷［１］ 。

圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。（１）可以處理不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。醫(yī)學(xué)圖像通常具有不規(guī)則的形狀和結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以處理這種不規(guī)則數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)定義不同的鄰接矩陣，靈活地處理各種不規(guī)則的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。（２）能夠利用空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)信息。在醫(yī)學(xué)圖像處理中，很多疾病的診斷和治療都與空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)密切相關(guān)。

２．２ 醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)

醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)自動(dòng)從醫(yī)學(xué)圖像中提取多種特征的方法，其中包括顏色、形狀、紋理、亮度、梯度等多個(gè)方面。醫(yī)學(xué)圖像異常檢測(cè)是利用這些特征來(lái)自動(dòng)檢測(cè)醫(yī)學(xué)圖像中異常區(qū)域的技術(shù)，可以應(yīng)用于醫(yī)學(xué)各個(gè)領(lǐng)域，如肺部結(jié)節(jié)、乳腺癌、糖尿病、視網(wǎng)膜病變等。醫(yī)學(xué)圖像多元特征提取方法主要有以下幾種。

（１）基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＤＮＮ）從醫(yī)學(xué)圖像中自動(dòng)提取特征。這種方法不需要手工設(shè)計(jì)特征，具有很好的泛化能力和魯棒性。常見(jiàn)的ＤＮＮ 包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＲＮＮ）等。（２）基于形狀描述符的特征提取方法。通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的形狀（如輪廓、曲線(xiàn)等）進(jìn)行描述來(lái)提取特征。這種方法對(duì)于形狀變化較大的異常區(qū)域檢測(cè)有一定優(yōu)勢(shì)。（３）基于紋理描述符的特征提取方法。通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中的紋理（如灰度共生矩陣（ＧＬＣＭ）、局部二值模式（ＬＢＰ）等）進(jìn)行描述來(lái)提取特征。這種方法對(duì)于紋理變化較大的異常區(qū)域檢測(cè)有一定優(yōu)勢(shì)。（４）基于濾波器的特征提取方法。通過(guò)利用不同的濾波器對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行濾波，如高斯濾波、拉普拉斯濾波等，以提取特征。這種方法對(duì)于不同頻率的特征有很好的提取效果［２］ 。

３ 基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法研究

３．１ 圖像預(yù)處理方法及標(biāo)注工具

醫(yī)學(xué)圖像分析是醫(yī)學(xué)影像診斷的重要組成部分。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通常依賴(lài)于手工設(shè)計(jì)的特征和單一模態(tài)的圖像信息，無(wú)法完全挖掘醫(yī)學(xué)圖像中的信息。近年來(lái)，基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法得到廣泛關(guān)注。該方法將不同層級(jí)的特征進(jìn)行融合，從而提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和魯棒性。其中，圖像預(yù)處理和標(biāo)注工具是該方法的重要組成部分。

圖像預(yù)處理是指對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除圖像噪聲、增強(qiáng)圖像對(duì)比度等。基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通常采用多種預(yù)處理方法對(duì)醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行處理，如濾波器、灰度變換、直方圖均衡化等。這些預(yù)處理方法可以有效去除圖像中的噪聲，提高圖像對(duì)比度，從而為后續(xù)的特征提取和分類(lèi)任務(wù)提供更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)［３］ 。

醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注工具是指用于標(biāo)注醫(yī)學(xué)圖像中感興趣區(qū)域（ＲＯＩ）的工具。基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法通常需要使用標(biāo)注工具標(biāo)注醫(yī)學(xué)圖像中的ＲＯＩ，以便進(jìn)行后續(xù)的特征提取和分類(lèi)任務(wù)。現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注工具有很多， 如ＩＴＫ?ＳＮＡＰ，３ＤＳｌｉｃｅｒ，ＭＩＰＡＶ 等。這些標(biāo)注工具支持多種標(biāo)注方式，如手動(dòng)標(biāo)注、自動(dòng)分割等。其中，自動(dòng)分割是一種較為先進(jìn)的標(biāo)注方式，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)標(biāo)注。在基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，特征提取是關(guān)鍵步驟。通常采用多種特征提取方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）、圖像紋理特征、形態(tài)學(xué)特征等，從不同層級(jí)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，通過(guò)多層卷積和池化操作，可以自動(dòng)從醫(yī)學(xué)圖像中提取高級(jí)別的特征。特征融合是基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法的核心。該方法將不同層級(jí)的特征進(jìn)行融合，以提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和魯棒性［４］ 。

３．２ 多層級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法逐漸成為醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。在這些方法中，多層級(jí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＣＮＮ）方法被廣泛應(yīng)用，能夠有效挖掘醫(yī)學(xué)圖像中的信息，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性和魯棒性。多層級(jí)ＣＮＮ 方法將ＣＮＮ 應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像的分析中，將多個(gè)卷積層、池化層和全連接層等組成多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提取不同層級(jí)的特征。通過(guò)將這些層級(jí)的特征進(jìn)行融合，可以挖掘更多的圖像信息，提高圖像分析的準(zhǔn)確性。多層級(jí)ＣＮＮ 方法在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用主要包括２ 個(gè)方面：分類(lèi)和分割。在分類(lèi)方面，該方法可以將醫(yī)學(xué)圖像分為不同的類(lèi)別，如腫瘤和非腫瘤等。在分割方面，該方法可以將醫(yī)學(xué)圖像中的感興趣區(qū)域（ＲＯＩ）進(jìn)行分割，如腫瘤和正常組織等。多層級(jí)ＣＮＮ 方法的特點(diǎn)是可以自動(dòng)提取高級(jí)別的特征，并且可以從大規(guī)模的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到更加準(zhǔn)確的特征，從而提高圖像分析的準(zhǔn)確性［５］ 。此外，該方法還可以通過(guò)增加或減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、改變卷積核大小等方式進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，從而提高網(wǎng)絡(luò)的性能。

３．３ 基于教師、學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)蒸餾方法

在基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，知識(shí)蒸餾方法是一種重要的技術(shù)手段。該方法通過(guò)將復(fù)雜的教師網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)傳遞給輕量級(jí)的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，提高學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和魯棒性，從而提高醫(yī)學(xué)圖像分析的準(zhǔn)確性。

教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)都是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置相似，但教師網(wǎng)絡(luò)通常比學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更深、更寬，具有更強(qiáng)的特征提取能力。在知識(shí)蒸餾方法中，教師網(wǎng)絡(luò)首先通過(guò)大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)到豐富的特征表示。然后，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過(guò)學(xué)習(xí)教師網(wǎng)絡(luò)的輸出和特征表示，提高學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和魯棒性。知識(shí)蒸餾方法的核心是如何將教師網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)傳遞給學(xué)生網(wǎng)絡(luò)。目前有多種知識(shí)蒸餾方法，其中比較常用的是軟標(biāo)簽方法、特征重構(gòu)方法和網(wǎng)絡(luò)剪枝方法［６］ 。軟標(biāo)簽方法是一種基于概率分布的知識(shí)蒸餾方法。在該方法中，教師網(wǎng)絡(luò)將每個(gè)樣本的預(yù)測(cè)概率輸出轉(zhuǎn)化為一個(gè)軟標(biāo)簽，即一個(gè)概率分布。學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是將其與教師網(wǎng)絡(luò)輸出的軟標(biāo)簽之間的ＫＬ 散度最小化。這種方法可以使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注于數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。特征重構(gòu)方法是一種基于特征的知識(shí)蒸餾方法。在該方法中，對(duì)教師網(wǎng)絡(luò)和學(xué)生網(wǎng)絡(luò)在不同層級(jí)上提取的特征進(jìn)行比較，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是將其與教師網(wǎng)絡(luò)相應(yīng)層級(jí)特征之間的距離最小化。這種方法可以使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)更好地學(xué)習(xí)到教師網(wǎng)絡(luò)的特征表示。網(wǎng)絡(luò)剪枝方法是一種基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的知識(shí)蒸餾方法。在該方法中，教師網(wǎng)絡(luò)通過(guò)刪除不必要的連接和節(jié)點(diǎn)來(lái)精簡(jiǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過(guò)復(fù)制教師網(wǎng)絡(luò)的剪枝模型進(jìn)行學(xué)習(xí)。這種方法可以減少學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，提高網(wǎng)絡(luò)的速度和效率。

３．４ 基于梯度加權(quán)類(lèi)激活的特征可視化方法

在基于多層級(jí)特征融合的醫(yī)學(xué)圖像分析方法中，特征可視化是一種重要的技術(shù)手段。該方法通過(guò)對(duì)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征進(jìn)行可視化，幫助醫(yī)學(xué)專(zhuān)家理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的可解釋性和可信度?；谔荻燃訖?quán)類(lèi)激活的特征可視化方法是一種比較常用的特征可視化方法。在該方法中，通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中某一層級(jí)的神經(jīng)元對(duì)最終預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)，生成一個(gè)權(quán)重矩陣。然后，將該權(quán)重矩陣與該層級(jí)神經(jīng)元的輸出值進(jìn)行加權(quán)平均，得到該層級(jí)神經(jīng)元的重要性權(quán)重。最后，將該權(quán)重矩陣進(jìn)行反卷積操作，可視化輸出該層級(jí)的特征圖。該方法的優(yōu)點(diǎn)是可解釋性強(qiáng)，可以幫助醫(yī)學(xué)專(zhuān)家理解深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特征提取能力，提高醫(yī)學(xué)圖像分析的可解釋性和可信度。

４ 結(jié)束語(yǔ)

本文主要介紹了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的醫(yī)學(xué)圖像特征學(xué)習(xí)研究，探討了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及未來(lái)發(fā)展方向。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)、檢測(cè)、分割等方面具有較好的表現(xiàn)，并能夠提取出更具有區(qū)分度和可解釋性的特征。同時(shí)，多層級(jí)特征融合、知識(shí)蒸餾、特征可視化等技術(shù)手段的應(yīng)用，進(jìn)一步提高了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：

周雨薇（１９９４—），助教，研究方向：深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割中應(yīng)用。