作为数据科学家,日常工作里常与各类数据及模型打交道,深知在医学领域,图像分析对临床诊断意义重大。
医学图像分割本就关键,可卷积神经网络(CNN)这类全监督方法,依赖大量标注数据,医学图像的像素级注释又因需专业领域知识,获取标注图像既费钱又耗时,数据匮乏下训练深度模型成了棘手难题。
视频
视频讲解:BSNet模型(双边监督网络)结合医学CT影像与半监督学习SSL、卷积神经网络CNN的图像分割方案
之前我们就聚焦于解决这类医学图像分割的数据与模型痛点,现在将项目里的思路和方案整理成这个专题。这里会从医学图像分割的困境讲起,介绍如何用半监督学习(SSL)里的均值教师(MT)模型,又怎么改进出更优的BSNet(双边监督网络),还会涉及基于三甲医院CT图像(医学CT影像)数据集的应用实践。
通过清晰的脉络,带大家从问题发现,到模型探索、优化,再到实际应用落地,一步步梳理。
专题流程图(概括脉络)
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医学图像分割的现实困境:数据标注之难
在医学图像分析领域,图像分割是临床诊断的重要支撑。卷积神经网络(CNN)曾在医学图像分割中大放异彩,可全监督学习模式却受限于标注数据。医学图像的像素级注释,得依靠专业领域知识,标注过程既昂贵又耗时,数据匮乏时训练深度模型,成了阻碍医学图像分割发展的“绊脚石”。
半监督学习(SSL)本是条出路,能借助未标注样本减轻对标注样本的依赖,均值教师(MT)模型就是SSL里常用的。但MT模型也有短板,教师模型权重由学生模型决定,后期易出现训练瓶颈,而且只关注像素级一致性,忽略类别信息,还容易受噪声干扰,在实际医学图像分割应用里,效果难以让人满意。
He – bin Hu
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数据集构建:医学CT影像的“家底”
我们的数据集源自三甲医院3000名患者的CT图像(医学CT影像)。其中600张带有标签,选300张有标签的作为测试集,剩下2400张无标签的,再加上另外300张有标签的,共同组成训练集 。这些CT图像,就像医学诊断的“线索库”,带着患者身体内部的关键信息,为后续模型训练提供了基础素材。

构建了BSNet的基本框架,包含两个UNet分割网络(network_a、network_b )和一个轻量级判别器(discriminator )。网络A和B处理不同类型图像(有标签、无标签 ),输出用于后续的监督和优化,判别器则对伪标签进行处理,让伪标签质量更优,助力模型提升分割效果。
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损失函数与优化
模型训练采用多重损失联合优化,有监督损失(交叉熵)LsupLsup 、无监督一致性损失(MSE + KL)LunsupLunsup 、对抗损失(GAN)LdLd 。优化器用Adam,给两个分割网络和判别器设不同学习率,训练轮数设为30,每批数据大小为16 。训练中用双边指数移动平均(Bilateral – EMA)策略更新网络权重,提升训练稳定性和伪标签可靠性。就像给模型训练配上“稳定器”和“精准调节器”,让模型在医学图像分割学习中稳步提升。
模型应用实践:从训练到验证
模型训练时,用两个结构相同的UNet分割网络和轻量级判别器组成的BSNet双边监督网络。分割网络以ResNet – 34为编码器主干,接收图像输出分割概率图。构建混合训练批次,每批包含有标签和无标签图像。训练中,两个网络处理同一输入,交换伪标签进行双边监督,伪标签还输入判别器,判别与真实标签的分布差异,通过对抗损失优化伪标签质量。

验证阶段,把验证集输入两个网络,选网络A作为预测输出,用Dice、IoU等指标评估,判断实际分割效果。实际应用中,能看到模型对医学CT图像的分割结果,对比真实掩码,能直观感受模型的分割能力,为临床诊断提供辅助支持。

对比与优势:BSNet vs MT模型
对比均值教师(MT)模型,BSNet在准确性、召回率、F1分数、Dice系数、IoU、MAE等指标上表现更优。BSNet的双边监督与EMA策略,提高了模型的鲁棒性和准确性;而MT模型对教师模型依赖大,易出现性能瓶颈,生成可靠伪标签能力不足。在医学图像分割实际应用里,BSNet能更好地处理数据匮乏问题,为临床诊断提供更精准的图像分割结果,助力医生更准确地分析病情。

结语
从医学图像分割的数据困境出发,我们探索出BSNet模型这一解决方案,依托医学CT影像数据集,通过创新的模型结构和训练策略,在实际应用中展现出比传统MT模型更优的性能。这一过程,是从问题发现到技术突破,再到实际落地的完整实践。希望能给医学图像分析领域的同行、从业者带来启发,一起在利用AI技术助力医疗诊断的道路上,不断探索、进步,让更精准的医学图像分割技术,为临床诊断保驾护航。
关于分析师
He – bin Hu
在此对 He – bin Hu对本文所作的贡献表示诚挚感谢,其毕业于浙大,聚焦人工智能领域深耕。擅长运用 Python 语言开展工作,在 深度学习 方向积累深厚经验,凭借专业知识与技能,为相关研究及实践提供有力支持 。