乳腺超声肿瘤动态噪声指数及分割算法

目的 深度学习在各种语义分割任务中取得了优异的性能,但需要大量带有准确标注的训练样本。乳腺超声由于其成像特点,导致图像对比度和分辨率低、斑点噪声较高、组织间边界模糊等,这些问题导致精确标注十分困难。超声分割数据集中存在较多非准确的标注,这些数据即标注噪声。若训练集中包含一定量的噪声,将会极大地影响网络的分割准确度。为了解决该问题,提出了一种针对超声图像的动态噪声指数及分割算法,实现在乳腺超声数据包含噪声的情况下肿瘤区域的准确分割。方法 针对超声图像的噪声特点提出动态噪声指数（dynamic noise index,DNI）;在网络训练过程中实时更新DNI,并在每次迭代结束后计算整个训练集的DNI分布,进而实现对噪声数据的可检测;提出一个改进的损失函数以增强网络噪声检测性能,同时结合DNI降低噪声对训练反向传播的影响。最后本文将动态噪声指数和改进的损失函数联合形成一个噪声容忍框架,该框架可以应用于其他分割网络。结果 本文将噪声容忍框架和多种分割网络进行结合,并在两个数据集上进行实验。公开数据集的实验结果显示,增加噪声容忍框架的网络相比于原网络各指标提高了8%~12%。本文构建了一个包含1 805幅图像的乳腺超声肿瘤分割数据集,结合噪声容忍框架之后的网络各指标也取得了4%~7%的提升。结论 本文提出的动态噪声指数及分割算法针对不同噪声比例的训练数据集,对噪声均能有效地抑制,并取得稳定的分割性能。