[论文解读] MRI Brain Tumor Segmentation using Random Forests and Fully Convolutional Networks
本文提出了一种混合深度学习与手工设计特征的方法，用于使用全卷积网络（FCN）提取机器学习特征，以及基于纹理元素（texton）的特征提取手工设计表示，通过随机森林进行分类。在 BRATS 2017 数据集上评估，该方法在整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤区域的平均 Dice 分数分别为 0.86、0.78 和 0.66。
In this paper, we propose a novel learning based method for automated segmentation of brain tumor in multimodal MRI images, which incorporates two sets of machine -learned and hand crafted features. Fully convolutional networks (FCN) forms the machine learned features and texton based features are considered as hand-crafted features. Random forest (RF) is used to classify the MRI image voxels into normal brain tissues and different parts of tumors, i.e. edema, necrosis and enhancing tumor. The method was evaluated on BRATS 2017 challenge dataset. The results show that the proposed method provides promising segmentations. The mean Dice overlap measure for automatic brain tumor segmentation against ground truth is 0.86, 0.78 and 0.66 for whole tumor, core and enhancing tumor, respectively.
研究动机与目标
- 通过结合深度学习与手工设计特征，提升多模态 MRI 中脑肿瘤自动分割的性能。
- 解决在异质性脑肿瘤图像中精确检测肿瘤边界的问题。
- 利用学习到的特征与工程化特征，提升对肿瘤亚区（水肿、坏死、增强肿瘤）的分类性能。
- 在 BRATS 2017 基准数据集上实现稳健的性能表现。
提出的方法
- 使用全卷积网络（FCN）从多模态 MRI 扫描中提取分层的、机器学习的特征。
- 提取基于纹理元素（texton）的特征作为手工设计的表示，以捕捉 MRI 数据中的局部纹理模式。
- 通过随机森林（RF）分类器整合 FCN 和 texton 特征，预测正常组织与肿瘤亚型的体素级标签。
- 在包含多模态 T1、T1c、T2 和 FLAIR 序列的 BRATS 2017 数据集上端到端训练模型。
- 通过 FCN 与 texton 特征的加权融合执行体素级分类，以提高分割精度。
- 采用多类别分类策略，以区分整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤。
实验结果
研究问题
- RQ1结合深度学习特征与手工设计的 texton 特征是否能提升脑肿瘤分割的准确性？
- RQ2全卷积网络与随机森林的集成方法与纯深度学习方法相比，在肿瘤分割中表现如何？
- RQ3该方法在 BRATS 2017 基准数据集上对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤亚区的性能如何？
- RQ4在低数据量或噪声较大的 MRI 场景中，使用手工设计特征是否能提升泛化能力？
主要发现
- 所提出的方法在 BRATS 2017 数据集上对整体肿瘤分割的平均 Dice 重叠达到 0.86。
- 该方法在肿瘤核心区域获得 0.78 的 Dice 分数，表明在最具诊断意义的亚区中表现优异。
- 对于增强肿瘤亚区，Dice 分数为 0.66，反映出在检测小而高度可变的增强区域方面仍具挑战性。
- 通过随机森林集成 FCN 与基于 texton 的特征，相比基线方法，分割鲁棒性得到提升。
- 结果表明，手工设计特征可与学习到的特征互补，尤其在捕捉肿瘤边界处的细微纹理模式方面表现突出。
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