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文献阅读：3D CNN-BASED SOMA SEGMENTATION FROM BRAIN IMAGES AT SINGLE-NEURON RESOLUTION

分类: 文章 • 2025-03-11 21:47:57

 

Title

3D CNN-BASED SOMA SEGMENTATION FROM BRAIN IMAGES AT SINGLE-NEURON RESOLUTION

基于3D-CNN从单细胞分辨率脑图像中分割细胞体

发表信息：ICIP 2018（International Conference on Image Processing）

Author: 中国科学技术大学 刘东*和毕国强团队

Abstract

  • 意义：神经细胞分割对于大体脑图像的自动分析来说是一项很重要的任务。
  • 以前的方法：以前的神经细胞分割方法依赖于手工提取图像特征，但是在解决高分辨率，低信噪比的脑图像上存在困难。
  • CNN在自然图像分割上取得了显著成功，但是CNN需要准确的标注数据用于训练，这对大体积的脑图像来说是很难达到的。
  • 本文的方法：提出了一种弱监督学习策略来解决训练数据不准确的问题，并采用3D-CNN对脑图像进行自动的细胞体分割。
  • 结果：在我们自己收集的单细胞分辨率脑图像上测试了我们的方法，结果显示：基于3D-CNN的方法显著优于传统方法。

1. Introduction

Para1:开发高分辨率脑图像自动分析算法成为当务之急

  • 生物显微成像技术的发展使得单细胞分辨率的脑成像成为可能，极大地促进了对脑神经形态和结构的观察。例如：我们现在能够收集物理分辨率为0.5m^3/vox的小鼠大脑图像，这可以清楚地识别每个神经元。
  • 由于它们的高分辨率，这样的大脑图像体积巨大(在我们的设置下，一只老鼠的大脑产生大约3 TB的图像)。手动观察和处理这些图像是不可能的。

Para2:神经细胞分割是一项被研究已久的重要任务，但仍然是神经科学领域的一大挑战

  • 重要性：从脑图像中分割神经元是一项重要的分析任务，是神经元形态分析、神经元计数、脑功能图谱等诸多后续任务的实现技术。
  • 挑战性：不同脑功能区的神经元在大小、形态、强度或密度上存在很大的差异;

                     成像过程可能会引入畸变或噪声，从而产生低信噪比的图像;

                     以往的成像技术只能产生神经元无法分辨的低分辨率图像。

                    以往的研究多采用手工制作的图像特征进行分割，而对于差异较大的脑图像，这些特征并不具有鲁棒性。

Para3:考虑将CNN应用于脑图像上

  • CNN的成功：CNN在自然图像方面取得了显著的成功，在生物医学图像中也取得了一定的成功
  • 应用CNN的困难：使用CNN进行大脑图像处理，有一个显著的不同：CNN通常需要大量准确标记的数据来训练，但是手动标记大脑图像中的神经元既费时又费力。

Para4：本文采用的方法和取得的结果

  • 提出了一种弱监督学习策略（从自己收集的小鼠大脑图像中构建了一个弱标释的数据集）来解决与CNN相关的训练数据问题
  • 采用3D CNN结构，即深度监督网络(deep Supervised Network, DSN)对大脑图像进行细胞体分割
  • 结果表明，我们的方法明显优于以前的方法（NGPS），消融研究验证了弱监督学习策略

2. Related work： 神经元检测或分割的方法

Para1: 传统方法

  • 基于传统的图像处理算法，如分水岭算法、能量函数法、均值漂移聚类算法等
  • 传统算法依赖于手工制作特征和精心调参，通常在高信噪比的情况下才能表现良好。

Para2: CNN的发展

  • 近年来，CNN在自然图像的分类、分割和检测方面取得巨大成功。
  • CNN在自动学习最具鉴别性的特征方面具有优势，特别是在低信噪比的情况下。

Para3: CNN应用于生物医学图像分析：针对三维图像，提出了一系列的深度学习模型

  • 基于3D-CNN的脑微出血检测、基于CNN的神经元分割、结合LSTM的联合序列学习进行分割、基于3D自编码器对细胞组织进行分割等
  • MICCAI 2017中，有两种3D全卷积结构，即Deeply Supervised Network (DSN) 和DenseVoxNet, 性能都可以与最先进的方法相媲美甚至更好。
  • 在本文中，我们采用了DSN的网络结构来解决胞体分割问题，并设计了一种新的有效的训练策略

 注：MICCAI是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society) 举办，跨医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入 (CAI) 两个领域的综合性学术会议，是该领域的顶级会议

3. Proposed Method

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 Figure 2 shows an example 3D patch, where the voxels inside the white sphere are foreground, and the others inside the yellow cube are regarded ambiguous.

3.1 Training Data

  1. 以前基于CNN的图像分割：像素级的标注（胞体大小、形状和密度不同，这样标注耗时耗力）。
  2. 本文的策略：简化标注。将每个soma标记为一个球体，即每个soma与它的中心(三维坐标)和直径的标签相关联。
  3. 这样做的问题：由于标注不准确，如果将球体内部的所有体素设置为前景(soma)，将球体外部的体素设置为背景(non-soma)，那么CNN在训练的时候可能会被误导。特别是somas边界的体素无法被CNN正确识别。
  4. 改进：将标签转化成体素级的标注。如果一个体素在一个球体中，那么它属于前景; 如果它离任何球体足够远，它就属于背景;否则，它是不明确的。对于不明确的体素，在训练过程中“不关心”分割结果是否正确，即在计算损失时将这些体素排除在外。

3.2. Network Structure Analysis

2D-CNN

  1. 以往的研究也使用CNN对体积数据进行生物医学分割问题的研究，但其模型基于2D-CNN，分别从每张图像中提取特征，然后进行融合。
  2. 2D-CNN可能无法充分利用图像之间的三维信息和关系。

3D-CNN

  1. 根据我们的经验，由于somas的大小、形态和强度不同，我们需要在不同的3D图像视图中区分somas。
  2. 在三维上提取特征对体积图像更有益。因此，我们采用了3D-CNN: DSN。

DSN

  1. DSN包括卷积层、池化层、反卷积层，全部采用3D 形式。
  2. 卷积层和池化层作为特征提取器，反卷积层和softmax层将特征立方体上采样到与输入相同的大小.
  3. 在DSN中，为了避免梯度消失，在较浅的层上还有两个分支。

3.3. Training Strategy

Para1: 内存限制

  1. 问题：训练3D CNN面临内存限制（特征立方体相对于输入尺寸是巨大的）
  2. 方法：将3D脑图像裁剪成有冗余的小立方体，使用尽可能大的立方体避免将一个soma分割到两个立方体。训练时，batch size 设为1。

Para2：胞体稀疏性，数据不平衡

  1. 问题：脑图像中的soma十分稀疏，非soma区域要大得多，导致数据不平衡问题，影响CNN的训练效果。
  2. 使用数据平衡技术：对于每个立方体，随机选择一定比例的背景体素作为non-soma，其余的背景体素标记为“do not care”，即不考虑计算损失。此外，只有那些包含超过2000个soma体素的立方体才作为训练数据保存。

Para3: 数据扩增

  1. 问题：成像过程，数据集中的3D图像在不同维度上并不一致。特别是，在一个维度上体素插值过，而在其他维度上没有。
  2. 方法：对数据集进行随机翻转

4. Experiments

4.1 Implementation

Para1: 训练集和测试集处理

  1. 原始体积数据：512*869*1024, 16bit。手工标注soma：数量查过7000个，半径从小于4um到30um不等。
  2. 将原始数据裁剪成191个160*160*160的立方体（30um的冗余）。随机选择52个立方体用于测试，剩下的用于训练。
  3. 为了平衡soma和non-soma体素的比例，随机保留non-soma 体素使其数量是soma 的十倍，其余的背景体素在训练中不考虑。
  4. 常见的预处理，即对图像减去均值除以标准差。

Para2: 模型设置

  1. DSN模型由Caffe及其matlab接口实现。所有实验都在GeForce GTX 1080Ti上完成的。
  2. 随机初始化：均值为0，方差为0.01的高斯分布。优化方法：随机梯度下降法。基准学习率：0.001,并根据“poly policy”下降（第iter次迭代时，学习率乘以(1-iter/max_iter)^power, max_iter=15000,power=0.9）

4.2 Test Protocal

  • 使用经过15,000次迭代训练的最终模型来测试DSN。
  • 每个测试图像也被裁剪成与训练过程中相同的大小。通过对重叠区域进行简单的平均，对立方体的分割结果进行融合。简单的后处理来移除那些太小的检测区域，因为它们不太可能是somas。
  • 测试NGPS: 所有测试图像的测试参数相同:二值化阈值为6.0，最小半径为4.0。这些参数都经过了仔细的调整，以确保NGPS在该数据上获得最佳结果。NGPS检测somas为球体，因此输出每个检测到的soma的中心和半径
  • 使用四个常用的度量来定量地评估提出来的方法和NGPS的性能:Jaccard、Dice、Precision和Recall

4.3 Results

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where R denotes segmentation result and G denotes ground truth. It is worth noting that the ground truth is also labeled with the sphere approximation, i.e. each soma is recorded as a sphere.

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Fig. 3. Visual comparison of the segmentation results. From top to bottom: the original image with ground-truth labels, each soma is denoted by a white sphere, yellow circles indicate some difficult cases; the segmentation result by our method; the segmentation result by NGPS. In the segmentation results, green circles indicate false positive, yellow circles indicate false negative (i.e. missing).

  • 两种方法的定量结果如表1所示。可以看出，我们的方法明显优于NGPS。
  • 对分割结果进行了可视化检查。图3显示了一些示例。我们可以看到，我们的方法在稀疏和稠密情况下都优于NGPS。
  • 例如(a)和(b)中，胞体的密度太大，难以识别，但我们仍然可以观察到我们的模型分割出的胞体更接近于ground truth。(a)在NGPS的结果中存在一些误报。在(c)、(d)和(e)中，胞体非常稀疏，NGPS很难在边界或低信噪比区域检测胞体。NGPS可能将轴突、树突或其他组织误认为是胞体，从而导致假阳性。相反，我们的方法在这种情况下可以很好地工作。

4.4 Ablation Study

  • 为了验证我们提出的训练策略的有效性，我们进行了消融研究，结果如表2所示。
  • 平衡是指是否进行数据平衡，即在训练过程中控制非soma体素的数量。转置是指是否进行随机转置作为数据扩充。
  • 从结果中我们可以看到，这两种操作都提高了我们的模型在Jaccard和Dice方面的性能。值得注意的是，当不使用数据平衡时，由于CNN倾向于将体素识别为non-soma并避免假阳性，因此准确率可能会非常高，但召回率会非常低。因此，使用数据平衡可以更好地权衡精确性和召回率，从而获得更好的性能。

5. Conclusion

  • 在这篇文章中，我们提出了一种基于3D-CNN的方法来对大脑图像进行高分辨率的胞体分割。
  • 将采集到的数据用简化的标签标注为弱监督，实验证明经过训练的CNN仍然可以预测胞体的具体表面。这种标注方式节省了大量的劳动和时间。与传统的NGPS方法相比，我们的模型在数据集上的表现明显更好。
  • 该方法可用于神经元计数、脑功能定位、神经元重建等。
  • 未来的工作将研究用于胞体分割的其他网络结构，并将重点放在困难的密集胞体案例上。

 

 

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