【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）
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本文目录如下：
目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码实现
1 概述
使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：
1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的肺肿瘤形状、尺寸和位置，以及其对应的区域标签。
2. 数据预处理：对收集到的3D医学图像进行预处理，如灰度归一化、大小调整等。可以使用预处理技术来增强图像的质量和对比度。
3. 构建V-Net神经网络：根据V-Net的网络架构，构建相应的3D神经网络模型。V-Net结合了3D卷积神经网络和U-Net的结构，用于有效地进行3D语义分割任务。
4. 数据集划分和训练：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对V-Net模型进行训练，并使用验证集进行模型的优化和超参数调整。可以使用数据增强技术来扩充训练数据的多样性，如旋转、翻转、缩放等。
5. 模型训练和评估：使用训练集进行V-Net模型的训练，并在训练过程中监控模型的性能。使用验证集评估模型在肺肿瘤分割任务上的表现，包括交叉熵损失、Dice系数、Jaccard指数等评价指标。
6. 模型优化和改进：根据训练和验证的结果，对模型进行优化和改进。可以尝试调整超参数、修改网络架构、增加训练数据等方法来改善模型的性能。
7. 测试集评估和应用：使用测试集对训练好的V-Net模型进行最终的评估。计算模型在未见过的肺肿瘤图像上的分割准确率，并与其他方法进行比较。将训练好的模型应用于新的3D医学图像中，实现对肺肿瘤的语义分割。
通过以上步骤，你可以创建和训练V-Net神经网络，并从3D医学图像中对肺肿瘤进行语义分割的研究。这种方法在医学图像处理和肿瘤诊断中具有潜在的应用价值。
深度学习是分割复杂医学图像的强大方法。
此示例展示了如何创建、训练和评估 V-Net 网络，以从 3-D 医学图像执行 3-D 肺肿瘤分割。训练网络的步骤包括：
・下载并预处理训练数据。
・创建一个随机补丁提取数据存储，用于将训练数据馈送到网络。
・定义V-Net网络的层。
・指定培训选项。
・使用列车网络功能训练网络。训练 V-Net 网络后，该示例执行语义分段。该示例通过与地面实况分割的直观比较以及测量预测和地面实况分割之间的骰子相似系数来评估预测分割。
2 运行结果
volume = preview(volds);
label = preview(pxds);
up1 = uipanel;
h = labelvolshow(label, volume, 'Parent', up1);
h.CameraPosition = [4 2 -3.5];
h.LabelVisibility(1) = 0;
h.VolumeThreshold = 0.5;
lgraph.plot
doTraining = false;
if doTraining
modelDateTime = datestr(now,'dd-mmm-yyyy-HH-MM-SS');
[net,info] = trainNetwork(dsTrain,lgraph,options);
save(['trained3DUNet-' modelDateTime '-Epoch-' num2str(maxEpochs) '.mat'],'net');
else
load('lungTumor3DVNet.mat');
end
zID = size(vol3d,3)/2;
zSliceGT = labeloverlay(vol3d(:,:,zID),groundTruthLabels{volId}{1}(:,:,zID));
zSlicePred = labeloverlay(vol3d(:,:,zID),predictedLabels{volId}(:,:,zID));figure
title('Labeled Ground Truth (Left) vs. Network Prediction (Right)')
montage({zSliceGT;zSlicePred},'Size',[1 2],'BorderSize',5)
3 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1] Fausto Miletari, Nassir Navab, Seyed-Ahmad Ahmadi. "V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation" arXiv. Preprint arXiv: 1606.04797, 2016.
[2] Clark K, Vendt B, Smith K, Freymann J, Kirby J, Koppel P, Moore S, Phillips S, Maffitt D, Pringle M, Tarbox L, Prior F. The Cancer Imaging Archive (TCIA): Maintaining and Operating a Public Information Repository, Journal of Digital Imaging, Volume 26, Number 6, December, 2013, pp 1045-1057.
[3] "Lung Tumours". Medical Segmentation Decathalon. http://medicaldecathlon.com/
The lung tumours dataset is provided by Medical Decathlon under the CC-BY-SA 4.0 license. All warranties and representations are disclaimed; see the license for details. MathWorks® has modified the data set linked in the Download Pretrained Network and Sample Test Set section of this example. The modified sample dataset has been cropped to a region containing primarily the brain and tumor and each channel has been normalized independently by subtracting the mean and dividing by the standard deviation of the cropped brain region.
[4] Sudre, C. H., W. Li, T. Vercauteren, S. Ourselin, and M. J. Cardoso. "Generalised Dice Overlap as a Deep Learning Loss Function for Highly Unbalanced Segmentations." Deep Learning in Medical Image Analysis and Multimodal Learning for Clinical Decision Support: Third International Workshop. Quebec City, Canada, Sept. 2017, pp. 240-248.
[5] Çiçek, Ö., A. Abdulkadir, S. S. Lienkamp, T. Brox, and O. Ronneberger. "3D U-Net: Learning Dense Volumetric Segmentation from Sparse Annotation." In Proceedings of the International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Athens, Greece, Oct. 2016, pp. 424-432.