课题组朱其奎荣获全球核磁共振医学图像前列腺分割大赛(PROMISE12)冠军

  • 2018年6月23日
  • 武汉大学Sigma团队(User Name:whu_mlgroup)朱其奎(指导教师:杜博教授、闫平昆教授(RPI))在前列腺分割研究中取得了新进展。该团队在全球核磁共振医学图像前列腺分割大赛 (PROMISE12)中,荣获该项赛事的总冠军。

    PROMISE12由International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2012(MICCAI2012)国际医学图像处理顶会组委会于2012年举办,该项赛事的目的是为了克服前列腺分割过程中的难点,并提出一种精确的(semi)-automatic分割算法。比赛所提供的前列腺数据是从不同的医疗机构的医疗设备采集所得,数据具有不同分辨率和特征。自2012年比赛举办以来,实验精度不断的被刷新。2012年国际著名的医疗设备公司Imorphics以84.36分的成绩取得了第一名,经过4年以后,2016年香港中文大学的陈浩团队以86.65分的总成绩刷新了记录,在随后的两年中,陈浩团队一直处于领先的地位。直至2018年,我们团队提出了一种新型的网络框架,该网络框架采用了一种更具优越性的Densely-connected Residual Blocks(DRBs)模块,该模块能够克服随着网络的层数增加所带来的参数过多、难于训练、信息丢失、网络易于过拟合等问题。除此之外,我们在网络中加入了Attention Module,该模块使得我们所提出的网络能够将“注意力”用于前列腺区域并剔除了噪声的影响,从而提升前列腺区域的分割精度。目前,我们所提出了方法所获总分为89.18分,比第二名(飞利浦深度学习实验室团队)87.67分高出1.51分。目前,该实验所采用的方法已投稿于TIP(under view)。比赛结果见链接: https://promise12.grand-challenge.org/evaluation/results/

    除该方法之外,我们团队还曾经提出两种不同的前列腺分割模型,详细内容可参考于:

    Zhu Q, Du B, Turkbey B, et al. Deeply supervised CNN for prostate segmentation[C]

    International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 2017:178-184.

    Zhu, Qikui, et al. "Exploiting Inter-Slice Correlation for MRI Prostate Image Segmentation–from Recursive Neural Networks Aspect." Complexity 2018. vol. 2018, doi:10.1155/2018/4185279.

    图一:前列腺分割面临的挑战:(a)前列腺区域存在大量的噪声;(b)前列腺边缘模糊;(c)前列腺周边的组织与前列腺的分布特征类似。

    图二:部分分割结果。黄色轮廓线为专家标记结果,红色轮廓线为我们所提方法分割结果。