【摘 要】
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脑胶质瘤是成人最常见的颅内原发恶性肿瘤,呈浸润性生长,与正常脑组织缺乏明确界限。磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）是胶质瘤最常使用的影像检查手段。胶质瘤分割在指导手术、辅助放疗靶区勾画、评估疗效及预后等方面有重要作用。但手工勾画肿瘤费时费力、重复性差且存在主观差异。目前,基于深度学习的图像分割算法能够实现脑胶质瘤的自动分割,但胶质瘤自动分割是一项具有挑战性的
【基金项目】
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国家自然科学基金（82272069）； 广东省自然科学基金（2021A1515012011）；
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脑胶质瘤是成人最常见的颅内原发恶性肿瘤,呈浸润性生长,与正常脑组织缺乏明确界限。磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）是胶质瘤最常使用的影像检查手段。胶质瘤分割在指导手术、辅助放疗靶区勾画、评估疗效及预后等方面有重要作用。但手工勾画肿瘤费时费力、重复性差且存在主观差异。目前,基于深度学习的图像分割算法能够实现脑胶质瘤的自动分割,但胶质瘤自动分割是一项具有挑战性的任务,主要有以下原因:首先,胶质瘤在大脑中的大小、形状和位置差异性很大;其次,由于胶质瘤的侵袭性生长,其边缘复杂且模糊;第三,由于不同的机器类型和采集协议,MRI图像的图像灰度变化很大;最后,临床上许多MRI图像沿z轴方向层厚和层间距太大,这进一步增加了动分割方法的难度。基于UNet的网络在医学图像分割任务取得较好的性能。然而,2D卷积忽略了 3D图像的上下文信息,3D卷积难以有效处理沿z轴方向层厚和层间距太大的问题,且3D卷积的计算成本相当高。此外,原始的UNet结构无法捕捉更精细的细节。针对这些问题,本文提出了一种基于多尺度信息模块的2D-3D级联网络,用于多序列MRI图像中胶质瘤的多类别分割。首先,应用基于多任务学习的2D网络充分挖掘层内潜在特征。在2D-DenseUNet中加入一个变分自编码器模块,同时实现分割和重建任务,以提取有用信息表达胶质瘤的异质性。其次,将3D-DenseUNet与2D-DenseUNet进行级联,提取有用的层间特征。此外,在2D和3D网络中引入多尺度信息模块,进一步捕捉更精细的胶质瘤细节。最后,对整个2D-3D级联网络进行端到端的训练,对层内特征和层间特征进行融合和优化,充分利用3D图像信息。本文方法在BraTS 2018公开数据集上进行验证,对于整体脑肿瘤（whole tumor,WT）、肿瘤核（tumor core,TC）以及增强肿瘤（enhance tumor,ET）分割结果的Dice值分别达到了 0.911、0.863和0.808,Hausdorff95距离达到3.923、5.798和2.889。最后在临床数据集上检验其泛化性能,对于WT和TC分割结果的Dice值分别达到了 0.873和0.767,Hausdorff 95距离达到6.435和8.275。我们的方法与其他先进的方法进行比较,取得了有竞争力的性能表现,表明我们的胶质瘤分割方法是可行且有效的。
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