生物图像分割的卷积网络
更新时间:2023-05-15 01:06:01 阅读量: 实用文档 文档下载
生物图像分割的卷积网络U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image SegmentationOlaf Ronneberger, Philipp Fischer, and Thomas Brox Computer Science Department and BIOSS Centre for Biological Signalling Studies,University of Freiburg, Germany
周东浩
浩
论文的优势深度网络的成功训练需要大量的样本 本论文中使用数据增长策略来提高数据的利用率 包含一个收缩路径来捕捉内容 包含一个扩张路径来实现精准定位 两个路径是对称的,形成一个u形,我们称这种方法 是u-net
优点:使用的样本少,速度快,效果更好 (对比滑窗卷积网络)
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滑窗法的原理:滑窗法是将一个像素的局部区域作为 输入来预测像素的类标签 优点:①能够定位 ②局部区域法输入的训练数据比训练图像数目 大得多 缺点:①很慢,因为网络要为每个块运行,重叠的块 导致冗余信息很多 ②定位和获得图像信息不能兼得
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u-net
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u-net我们提出的方法是一个u网络,我们加了一个连续层 的收缩网络,池化操作被上采样操作替代了,这些层 增加了输出的分辨率,为了定位,来自收缩路径的高 分辨率特征与上采样输出相结合,连续的卷积层会基 于这些信息学习聚集更精准的输出 我们一个重要的修正就是上采样部分我们也有大量的 特征通道,能够使我们的网络将内容信息传播到更高 分辨率层中去,这个网络没有使用任何完全的链接层, 并且仅仅使用了卷积的有效的部分。例如,分割谱仅 仅使用了像素,其完整内容可以在输入图像中获得。
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我们通过重叠的策略使任意图像实现无缝分割,为了 预测在边界区域像素值,缺失的部分可以通过映射输 入图像进行推测。
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我们的方法使用了很少的训练数据,是通过数据增长 来实现的,我们通过将弹性变形应用到训练数据中来 实现的数据增长(后面介绍)。 这要求我们的网络对这种变形学习它的不变形,没有 必要在带注释的图像中看到这些转变。这在生物分割 中尤为重要,真实的变形能够被有效地模拟。 除了变化性,在许多细胞分割的任务中另一个难点就 是等级差不多的相接触的分割,为了达到这个目的我 们提出了一个加权损失的使用,在接触的细胞间分离 的背景标记在损失函数中获得了一个较大的权重。
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网络结构这个网络的结构如图一所示,它包含了一个左侧的收 缩路径和一个右侧的扩张路径,收缩路径遵循着一个 卷积网络典型的结构,它包含了两次3*3卷积的重复应 用,每一个都跟着一个修正的线性单元(reLU)和一 个步幅为2的2*2的最大池化法来下采样。在每一步下 采样中我们都
加倍了特征通道的数量。在扩张路径中 的每一步都包含着一个特征谱的上采样,紧接着是一 个将通道数量减半的2*2的卷积,一个与相应的来自收 缩路径的裁剪的图谱的链接,和两次3*3的卷积,每一 次都跟随着一个reLU。由于在每一个卷积中的边界像 素的缺失,裁剪是很有必要的。在最后一层,一个1*1 的卷积被用来将每一个64组的特征向量映射到需要的 类的数量。
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训练输入图像和对应的分割图谱用来训练网络,这个网络 使用的是Caffe的【随机梯度下降法】,由于 unpadded的卷积,按照边界宽度输出比输入小很多 能量函数 能量函数通过每个像素的soft-max进行计算,softmax被定义为: 表示是在像素位置x处的特征通道k的activation, K表示的是类别的数量,p_k(x)是近似的最大函数,例 如,p_k(x)约为1是对于有着最大激活量a_k(x)来说的, p_k(x)约为0是对其他的k
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能量函数能量函数E l表示的是每个像素的标签,w:我们引入w是为了在 训练中凸显某些像素的重要性。我们为每一个背景分 割计算权重图来补偿在训练数据集中来自某一确定类 别的像素的不同频率,并且使这个网络学习小的分割 边界,我们将这个引入到两个接触细胞之间。如图:
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分割边界是通过形态学操作进行计算的,权重谱计算 公式:
Wc(x)是平衡类频率的权重谱,d1表示的是到最近的 细胞边界的距离,d2是到第二近的细胞边界的距离, 在我们的实验中,我们设置的是w0=10和δ约为5的像 素点。
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理想的初始权重应该被调整,这样每一个网络中的特 征图谱就有相似的单位方差。对于一个有着我们这种 结构的网络来说,这个能够被实现通过从一个高斯分 布中取得初始权重值,高斯分布有一个标准的偏移量 √(2/N)
N表示一个神经元输入节点的个数,例如在上一层中 3*3的卷积和64个特征通道的N=9*64=576
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数据增长当只有很少数据能够获得时,数据增长对于教会网络 稳定性至关重要 如果是显微镜成像,我们起初需要对变形和灰度值变 化的转移和选转不变性,特别是随机样本的弹性不变 量对于训练有着很少注释样本的分割网络来说似乎是 一个关键的概念。 方法:我们通过在一个3*3的粗糙网格中使用一个随机 位移向量产生一个平滑的变形,位移量从高斯分布中 取样,高斯分布有十个像素的标准差,每个像素的偏 移量通过【双三次插值计算】
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