全卷机神经网络图像分割(U-net)-keras实现
2017-10-16 17:10
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全卷积神经网络
大名鼎鼎的FCN就不多做介绍了,这里有一篇很好的博文 http://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html。不过还是建议把论文读一下,这样才能加深理解。
医学图像分割框架
医学图像分割主要有两种框架,一个是基于CNN的,另一个就是基于FCN的。基于CNN 的框架
这个想法也很简单,就是对图像的每一个像素点进行分类,在每一个像素点上取一个patch,当做一幅图像,输入神经网络进行训练,举个例子:这是一篇发表在NIPS上的论文Ciresan D, Giusti A, Gambardella L M, et al. Deep neural networks segment neuronal membranes
in electron microscopy images[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 2843-2851.
这是一个二分类问题,把图像中所有label为0的点作为负样本,所有label为1的点作为正样本。
这种网络显然有两个缺点:
1. 冗余太大,由于每个像素点都需要取一个patch,那么相邻的两个像素点的patch相似度是非常高的,这就导致了非常多的冗余,导致网络训练很慢。
2. 感受野和定位精度不可兼得,当感受野选取比较大的时候,后面对应的pooling层的降维倍数就会增大,这样就会导致定位精度降低,但是如果感受野比较小,那么分类精度就会降低。
基于FCN框架
在医学图像处理领域,有一个应用很广泛的网络结构—-U-net ,网络结构如下:可以看出来,就是一个全卷积神经网络,输入和输出都是图像,没有全连接层。较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题,较深的层用来解决像素分类的问题。
问题分析
我采用的数据集是一个isbi挑战的数据集,网址为: http://brainiac2.mit.edu/isbi_challenge/数据集需要注册下载,我的GitHub上也有下载好的数据集。
这个挑战就是提取出细胞边缘,属于一个二分类问题,问题不算难,可以当做一个练手。
https://img-blog.csdn.net/20170417205229755?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMjkzMTU4Mg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" border="0" >
这里最大的挑战就是数据集很小,只有30张512*512的训练图像,所以进行图像增强是非常有必要的。
在这里,我参考了一篇做图像扭曲的论文,http://faculty.cs.tamu.edu/schaefer/research/mls.pdf
实现的效果如下:
这是扭曲之前:
这是扭曲之后:
这是我进行图像增强的代码: http://download.csdn.net/detail/u012931582/9817058
keras 实现
keras是一个非常简单地深度学习框架,可以很方便的搭建自己的网络,这是我的keras实现: https://github.com/zhixuhao/unet效果
最后在测试集上的精度可以达到95.7。效果如下所示:
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