【图像分割应用】医学图像分割小总结
这是专栏《图像分割应用》的第4篇文章，本专栏主要介绍图像分割在各个领域的应用、难点、技术要求等常见问题。
本专栏的第一个板块医学图像分割中从具体应用出发，介绍了脑分割、心脏分割和肿瘤分割三个问题，本文就总结一下现阶段医学图像分割中该知道的内容。
作者&编辑 | 孙叔桥
1 介绍
不同于几年前医学图像短缺的情况，随着科技的发展和重视程度的增加，医学领域可供深度学习方法所利用的图像不断增多（辐射成像、基因序列、病理图像等），已经逐步迈入“大数据”体量。然而，受医学这个具体的应用场景的限制，已标注图像的获得仍然存在问题。
与目前的诊断方式相同，医学图像的标注同样极大依赖医学专家的诊断，这种方式不可避免地会引入一定的误差，比如人为判断本身的错误、主观因素的影响、不同专家之间的分歧等。即使人们寄希望于深度学习算法可以替代或辅助医学专家作出诊断（或标注图像），现有的方法也远无法胜任医学图像分割中存在的复杂情况。除此以外，医学图像的处理还存在隐私与法律问题、缺乏标准化结构等诸多问题。
幸运的是，弱监督、无监督方法的出现、数据库的不断完善和人们重视程度的逐步提升，使得应用深度学习方法实现医学领域的图像分割的想法越来越接近现实。
本文我们就一起来看一下医学图像分割中的难点、基本概念和state-of-the-art方法，并给出参考的方法和代码。
医学图像分割
2 难点介绍总结
本专栏医学图像分割板块的前三篇文章已经针对不同具体场景给出了对应的难点分析，这里从整个医学图像分割问题出发，总结一下这些难点。
(1) 数据库
众所周知，构建医学图像的数据库是一件非常困难的事情，其原因主要有这样四点：首先，医学图像本身存在极度的不平衡——正常样本多且容易获得、病灶样本少且复杂多变；其次，要确定一个病灶有时候是通过复杂的整合判断得到的，单一图像的标注可能未必正当；第三，医学图像的标注要求人员专业且耗时、困难；最后，图像本身的获取还受到个人隐私及法律的约束。
(2) 隐私和法律问题
病灶图片的获得和利用时所对应的病人信息该如何处理是一个非常敏感的话题，如果处理不当就会导致当事人的隐私收到侵犯，并造成一定的法律问题。但是，在数据标注的过程中，有时为了病灶的诊断，又需要提供病人的年龄、性别等个人信息。因此，在处理数据的过程中，还需要严格把控个人信息的去向。
(3) 数据标准问题
医学图像数据的标准化是医学图像分割问题中的一个难点。医学诊断往往需要算法结合不同的数据库来作出判断，但是由于获取图像的传感器等方面的差异，这些数据库很难在一个标准下进行结合。因此，HIPAA、HL7、HITECH等标准化主体提供了一些标准，也存在第三方库来判断是否符合交互和隐私标准。
3 应用实例总结
(1) 脑区域分割
脑区域分割问题上需要区分脑部区域与非脑部区域。为了实现相对准确的分割，其中一个重要操作是背景体元移除，并结合空间信息实现脑部分割。完成脑部分割以后，就可以对分割出来的图像做进一步的分割和分析操作，从而判断病灶并提出解决方案。
代码地址：
[1]https://github.com/zsdonghao/u-net-brain-tumor
[2]https://github.com/naldeborgh7575/brain_segmentation
[3]https://github.com/taigw/brats17
(2) 心脏影像分割
在心脏影像分析中，医学图像分割发挥了重要的作用，尤其在心脏钙化程度量化中得到了广泛应用。此领域比较常用的图像类型为CT图像和MRI图像（核磁共振图像），并在此基础上分割左心室、识别心脏钙化程度。
论文题目：《Automatic Coronary Calcium Scoring in Cardiac CT Angiography Using Convolutional Neural Networks》
(3) 肿瘤检测
肿瘤分为良性肿瘤和恶性肿瘤，其中，恶性肿瘤会扩散至身体的其他部位，有癌变的可能且不好控制。因此，在肿瘤初期就对其进行检查和监测是十分必要的。通过图像分割识别器官中的病变区域，能够有效减少对病人不必要的伤害。
算法比对
代码地址：
[1]https://github.com/SabareeshIyer/Brain-tumor-detection-in-3D-MRIs-using-DCGAN
[2]https://github.com/ieee820/BraTS2018-tumor-segmentation
总结
本文总结了《图像分割应用》专栏的第一板块：医学图像分割，并给出了可供参考的方法和未来的研究方向。从下篇文章开始，我们将进入第二个板块——智能驾驶。下期见！
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