0 引言

    肝包蟲病(hepatic echinococcosis)是一種地方性和自然流行性性人獸共患寄生蟲病,主要流行于中國西北地區(qū)的畜牧業(yè)，是臨床常見寄生蟲疾病之一，及早發(fā)現(xiàn)和確診對病人的健康至關(guān)重要^[1-3]。在臨床醫(yī)療工作中，CT檢查是診治肝包蟲病首選的檢查方法^[4]。傳統(tǒng)的圖像分類方法主要是對圖像的顏色、紋理和形狀特征等進行特征提取，并設(shè)計分類器，通過數(shù)次實驗不斷調(diào)節(jié)參數(shù)，以提高分類準(zhǔn)確率。如胡彥婷^[5]等人利用尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT)和尺度局部二值模式(LBP)對病灶區(qū)進行紋理分析，使用支持向量機(SVM)分類器對肝包蟲圖像自動分類。近年來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convonlutional Neural Network，CNN)作為深度學(xué)習(xí)的熱門領(lǐng)域，多用于圖像識別與圖像分類，是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法^[6]。而CNN在圖像分類和分割方面展示出了比傳統(tǒng)的淺層學(xué)習(xí)方法更顯著的效果和較好的臨床應(yīng)用前景^[7]。如王翀^[8]等人使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光學(xué)相干斷層掃描(OCT)視網(wǎng)膜圖像進行分類，準(zhǔn)確率達(dá)到了94.5%。面對大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，使用傳統(tǒng)的分類方法耗時、耗力，使用深度學(xué)習(xí)算法^[9]，不僅省時省力，其分類性能也得到了提高。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種深度學(xué)習(xí)框架,直接提取輸入圖像特征,與傳統(tǒng)分類方法相比，不需要人工設(shè)計特征及選擇分類器^[10]。LeNet-5^[11]是一種典型的用來識別數(shù)字的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其模型結(jié)構(gòu)簡單，然而對于背景復(fù)雜的數(shù)據(jù)，識別率往往不高。本文提出基于經(jīng)典的LeNet-5改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于肝包蟲病CT圖像的診斷，探討將改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于肝包蟲病CT圖像計算機輔助診斷的可行性，從而輔助醫(yī)生診斷肝包蟲病，做到早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療。

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，已成為語音識別和圖像識別領(lǐng)域的研究熱點^[12]。CNN是深度學(xué)習(xí)的代表模型，通過局部感受域和共享權(quán)重解決傳統(tǒng)前饋網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)過多的問題^[13-14]。CNN的結(jié)構(gòu)主要包括卷積層、池化層和全連接層^[15]。卷積層由若干個卷積單元組成，每個卷積單元的參數(shù)通過反向傳播算法計算得到，該層主要用于提取輸入圖像的特征。池化層即下采樣(Down sampling)主要用于特征降維，對輸入的特征圖進行壓縮，提取主要特征，該操作可減少數(shù)據(jù)量，保留有效數(shù)據(jù)同時減少過擬合^[16]。池化層常用的采樣方式有兩種，分別是平均值池化(mean-pooling)和最大值池化(max-pooling)，大多數(shù)情況下采用最大值池化的方式^[17]。全連接層是通過多層的卷積層、池化層操作后，將得到的特征圖按行展開，連接成向量，將輸出值送給分類器^[18]。

2 CNN在肝包蟲病圖像中的診斷

2.1 數(shù)據(jù)收集與處理

    實驗所用的圖像數(shù)據(jù)均來自新疆醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科，本文選取單囊型和多囊型肝包蟲病CT圖像用于實驗，共計1 440張。實驗數(shù)據(jù)按照4:1的比例分為訓(xùn)練集和測試集?？紤]到樣本量對實驗結(jié)果的影響，本文采用翻轉(zhuǎn)的方法進行數(shù)據(jù)增強，對每張圖像進行上下翻轉(zhuǎn)、左右翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)90°翻轉(zhuǎn)、180°翻轉(zhuǎn)等方法，擴增后的圖片為6 000張。擴增后效果如圖1所示。

    由于肝包蟲病CT圖像的病灶區(qū)域、圖像尺寸大小各不相同，同時圖像攝片時受到各種噪聲的干擾，因此本實驗對圖像進行預(yù)處理操作，首先采用均勻量化的方法對圖像進行歸一化，其次使用改進的中值濾波算法^[19-20]對肝包蟲病CT圖像進行去噪。經(jīng)過預(yù)處理后的圖像，清晰度得到了很大提高。預(yù)處理前后圖片如圖2所示。

2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

    LeNet-5網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由3個卷積層、2個池化層、1個全連接層和1個輸出層組成。卷積層卷積核尺寸為5×5，步長為1；池化層的池化窗口為2×2，步長為2，采用最大值池化的方法；全連接層包含84個神經(jīng)元；輸出層包含10個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元代表一類。本文改進了經(jīng)典的LeNet-5模型，對肝包蟲CT圖像進行了有效的分類，并命名為CTLeNet。改進的網(wǎng)絡(luò)總共有4層卷積層，前兩層卷積層卷積核大小為5×5，后兩層卷積層卷積核大小為3×3，卷積核的數(shù)量隨網(wǎng)絡(luò)層的數(shù)量逐漸加深。改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗中使用的激活函數(shù)是ReLU激活函數(shù)^[21]，如式(1)所示：

式中，x表示樣本，為實數(shù)。

    該模型的池化層使用2×2區(qū)域來最大值池化，并減少卷積層學(xué)習(xí)的特征。最后全連接層將特征圖按行展開連接成向量使用分類器進行分類。實驗中使用的損失函數(shù)采用交叉熵代價函數(shù)，如式(2)所示：

式中，n為訓(xùn)練樣本數(shù)，x表示樣本，a為神經(jīng)元輸出值，y為期望輸出值。      

    為防止改進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對肝包蟲病CT圖像的識別效果不理想，模型泛化能力不好，本文使用翻轉(zhuǎn)的方法對數(shù)據(jù)進行擴增，提高模型的泛化能力。同時為防止模型出現(xiàn)過擬合問題，使用L2權(quán)重正則化方法。L2正則化如式(3)所示：

式中，M為原始損失函數(shù)；λ為正則化系數(shù)，實驗中設(shè)為0.000 1；w為權(quán)重；m為小批量數(shù)據(jù)個數(shù)。除此之外，簡單的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)也能夠減小過擬合問題，本實驗使用Dropout^[22]方法在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點隨機丟棄，使每個batch都可以訓(xùn)練相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實驗中Dropout層添加在各個全連接層，keep_prob設(shè)為0.5。本文采用預(yù)處理后的肝包蟲病CT圖像對模型進行訓(xùn)練和測試，優(yōu)化后的模型能夠?qū)Ω伟x病患者的CT圖像進行輔助診斷。改進后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示，圖中Conv1-Conv4代表4層卷積層；Pool1-Pool4代表4層池化層；ReLU1-ReLU6代表ReLU激活函數(shù)，每層激活函數(shù)相同；Drop1-Drop2代表Dropout層；Fc1-Fc3代表3層全連接層。

3 實驗結(jié)果及分析

3.1 樣本擴增前后對比

    本文使用不同類型的翻轉(zhuǎn)方法擴增樣本量，將樣本擴增前與樣本擴增后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，樣本量擴增前后的準(zhǔn)確率如表1所示。

    由表1可得，與擴增前相比樣本量擴增了將近4倍左右，模型的準(zhǔn)確率由85.5%提高到了97.5%。說明適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)增強有利于提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，同時增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)肝包蟲病CT圖像特征的能力。該模型對肝包蟲病CT圖像的識別具有較好的分類效果。

3.2 不同實驗方法比較

    本次實驗以樣本擴增后的數(shù)據(jù)對肝包蟲病CT圖像分類，并與傳統(tǒng)的分類方法進行比較。傳統(tǒng)的分類方法采用SIFT+LBP分析紋理特征，并利用SVM對肝包蟲病的CT圖像進行分類，其與CTLeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比較結(jié)果如表2所示。

    從表2可以看出，傳統(tǒng)的分類方法準(zhǔn)確率為92.86%，本文方法準(zhǔn)確率達(dá)到了97.5%，傳統(tǒng)方法對肝包蟲病CT圖像的分類沒有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果好。從圖4(b)中可以看出，隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加，模型的損失逐漸減少，達(dá)到30輪數(shù)(epoch)時模型趨于收斂。最后使用訓(xùn)練好的模型對肝包蟲CT圖像進行測試，從圖4中可以看出，本文方法對肝包蟲病CT圖像的分類效果較好。將改進后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于肝包蟲病CT圖像計算機輔助診斷系統(tǒng)，有助于輔助醫(yī)生早期篩查肝包蟲病的發(fā)生，為臨床醫(yī)生提供理論指導(dǎo)。

4 可視化

    本實驗中反卷積過程不具有學(xué)習(xí)能力，僅用于對每層特征圖進行可視化。CNN通過訓(xùn)練調(diào)節(jié)參數(shù)，提取各層圖像的特征，反卷積網(wǎng)絡(luò)以各層的特征圖作為輸入進行反卷積操作。反卷積結(jié)果以可視化的方式顯示各層學(xué)習(xí)到的特征。圖5是4幅輸入圖像經(jīng)過4層卷積層后輸出的特征圖可視化結(jié)果。

    第1層卷積層主要提取基本灰度信息；第2層提取的是紋理特征信息；第3層、第4層提取的特征具有一定的分辨性，每幅圖像輸出的特征圖均不相同。傳統(tǒng)的圖像分類方法需要人工設(shè)計特征和選擇分類器進行分類，無法實現(xiàn)對提取的特征可視化，對輔助醫(yī)生診斷疾病缺乏一定的可信性。經(jīng)過模型訓(xùn)練學(xué)習(xí)后的肝包蟲病CT圖像特征以可視化方式反饋給臨床醫(yī)生，對輔助醫(yī)生篩查肝包蟲病的發(fā)生有一定的可行性。

5 結(jié)論

    本文基于基礎(chǔ)LeNet-5網(wǎng)絡(luò)設(shè)計并搭建一種新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該模型具有高效的圖像識別和分類能力。其次本文搭建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CTLeNet模型，其準(zhǔn)確率達(dá)到了97.5%，可以輔助醫(yī)生進行肝包蟲病診斷。最后本文通過使用反卷積實現(xiàn)對每一層卷積層特征圖的可視化，有助于了解肝包蟲病影像特征，對醫(yī)生的臨床診斷有一定的研究價值。

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作者信息：

劉志華1，李豐軍2，嚴(yán)傳波2

(1.新疆醫(yī)科大學(xué) 公共衛(wèi)生學(xué)院，新疆 烏魯木齊830011；2.新疆醫(yī)科大學(xué) 醫(yī)學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，新疆 烏魯木齊830011)