技术标签: 计算机视觉 图像处理 深度学习 pytorch 神经网络 脑部肿瘤分割
写在前面,作为BraTS2019分割挑战赛的第一名,其内容比较新颖,目前来看,是脑肿瘤分割方法在nnUnet出来前的集大成者,能看到多阶段,深度监督等思想的体现,同样本文是一个workshop,写作上更加直接
介绍损失函数
骰子相似系数(DSC)衡量预测地图和地面事实之间的重叠程度。DSC按公式计算。1,其中S是网络的输出,R是地面真值标签,|·|表示区域的体积。
D S C = 2 ∣ S ∩ R ∣ ∣ S ∣ + ∣ R ∣ \mathrm{DSC}=\frac{2|S \cap R|}{|S|+|R|} DSC=∣S∣+∣R∣2∣S∩R∣
其中soft dice 的公式如下:【分母变成平方和了】
L dice = 2 ∗ ∑ S ∗ R ∑ S 2 + ∑ R 2 + ϵ \mathbf{L}_{\text {dice }}=\frac{2 * \sum S * R}{\sum S^{2}+\sum R^{2}+\epsilon} Ldice =∑S2+∑R2+ϵ2∗∑S∗R
我们不学习标签(例如增强肿瘤、水肿、坏死和非增强),而是直接用骰子损失优化三个重叠区域(整个肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤),然后简单地将每个区域的骰子损失函数相加。我们还将每个阶段的损失相加,得出最终的损失。
第一阶段结构表【TransBTS的CNN结构就类似此结构,但是他的结果不可复现】
第二阶段结构表
主要讲一些实现的细节,比如什么框架,优化器,学习率变化情况等
我们的网络实现基于PyTorch 1.1.0。训练迭代的最大次数被设置为具有5个线性预热epoch的405个epoch。
我们使用ADAM优化器来更新网络的权重,最初的批大小为1,初始学习率为α₀=1e-4,并将其衰减如下:
α = α 0 × ( 1 − e N e ) 0.9 \alpha=\alpha_{0} \times\left(1-\frac{e}{N_{e}}\right)^{0.9} α=α0×(1−Nee)0.9
其中,e是epoch计数器,而分母ne是epoch。我们使用1e−5的L2权重衰减进行正则化。
训练在具有12 GB内存的NVIDIA Titan V图形处理器上执行。然而,在我们的实验中,我们的方法需要略多于12 GB的内存。我们利用PyTorch的梯度检查点来减少内存消耗。【checkpoint技术?】
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