1 任务分析

心脏是我们身体内的一个重要器官，拥有一个健康、稳定工作的心脏是我们探索、创造和感知世界的必要条件。然而，各种各样的心脏类疾病也严重威胁着许多人的生命。为了有效治疗和预防这些疾病，精准计算、建模和分析整个心脏结构对于医学领域的研究和应用至关重要。

目前，这个问题的解决仍然需要依赖大量的人工。这样做不仅耗时，而且精度有时难以保证。因此，需要实现心脏区域的自动分割用于解决心脏医疗领域的实际问题。在众多手段中，基于神经网络的方法具有明显优势。以2016年Kaggle发起的左心室分割挑战为例，三名获奖者所使用的方法都是深度学习。

在心脏分割问题中，通常按结构将心脏分成几个标注区域。比如以MM-WHS数据库为例，有：

• 左心室血腔（the left ventricle blood cavity, LV）

• 左心室心肌（the myocardium of the left ventricle, Myo）

• 右心室血腔（the right ventricle blood cavity, RV）

• 左心房血腔（the left atrium blood cavity, LA）

• 右心房血腔（te right atrium blood cavity, RA）

• 升主动脉（the ascending aorta, AA）

• 肺动脉（the pulmonary artery, PA）

这些区域由于本身的特性，其难易程度和分割手段也存在不同。通常来讲，普适性的心脏分割算法能够实现基本的区域分割，但是要实现精准分割还是需要对单独区域进行单独处理。相对而言，右心室（RV）的分割难度更大，我们就以此为例分析一下其存在的难点。

2 难点介绍

1. 区域本身的困难

心脏分割问题中，每个区域的形态、工作方式不同，从而导致了每个区域的分割方法和难点也不同。以右心室为例，其存在的难点有：

• 在腔内存在与心肌相似的信号强度

• 右心室新月形形状复杂，从基部到顶点一直变化

• 分割顶点图像的切片十分困难

• 患者的心室内形态和信号强度差异大，且可能有病理改变

简单来讲，左心室是一个厚壁的圆柱形区域，而右心室是一个不规则形状的物体，较薄的心室壁有时会与周围的组织混在一起。
下面用几组图片来感受一下这种分割问题的困难。下图是右心室的MRI图片：

再困难一点：

而对于未训练过的肉眼，右心室区域是这样的：

2. 数据库的困难

对基于深度学习的医学图像分割方法而言，数据库的获取是最主要的困难。通常，相对大规模的数据库的图片规模在几千张图片，其中已标注的通常只有几百张，患者个体数就更少了；而小一点规模的数据集则远远小于这个数量。这种体量的数据库对于无监督或弱监督网络也许够用，但是对于有监督网络的训练而言，是远远不够的。

与其他数据不足的场景相同，医学图像也可以借助数据扩张实现网络的训练。比如下图所示，通过随机旋转、平移、缩放、裁剪、弹性形变等手段，对原始图像进行变换：

3 应用实例

1. 心室分割

基于FCN网络结构实现左、右心室分割：

Phi V. T.. A Fully Convolutional Neural Network for Cardiac Segmentation in Short-Axis MRI[C]. CVPR 2016.

基于多尺度残差稠密网络实现心室分割：

Khened M., Kollerathu V. A., and Krishnamurthi G. Fully Convolutional Multi-scale Residual DenseNets for Cardiac Segmentation and Automated Cardiac Diagnosis using Ensemble of Classifiers[J]. Medical Image Analysis, 2019.

2. 完整心脏分割

基于P3D和FPN实现完整的心脏分割：

Zhanwei X., Ziyi W., and Jianjiang F.. CFUN: Combining Faster R-CNN and U-net Network for Efficient Whole Heart Segmentation[C]. CVPR 2018.

总结

本文简要介绍了医学图像分割应用领域内的心脏分割，包括心室分割和全心脏分割。在进行任务分析和难点解读后，给出了几个应用范例。

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