从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像_python在医学影像领域的应用ppt

 

运用深度学习技术进行图像和视频分析，并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中，而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》（GAN）以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此，它们在半监督学习领域打开了新世界的大门，也为将来的无监督学习奠定了基础。

尽管这些研究领域处于通用图像层面，但我们的目标是将它们应用于医学图像以辅助医疗。我们需要从基础开始。本文第一部分将从图像处理的基础、医学图像格式化数据的基础以及一些可视化的医疗数据谈起。而后一部分文章将深入探究卷积神经网络，并使用 Keras 来预测肺癌。

基本图像处理
（利用 python 实现）

图像处理库有很多，但 OpenCV（开源计算机视觉库，open computer vision）凭借其广泛的支持且可用于 C++、java 和 python 的优点而成为主流。而我更偏向于使用 jupyter notebook 导入 OpenCV。

你可以使用 pip install opencv-python，也可以从 opencv.org 网站直接进行安装。

安装 opencv

现在打开 Jupyter notebook 并确认能够导入 cv2。你还需要 numpy 和 matplotlib 库来在 notebook 内查看图片。

现在来检查能否打开并通过键入下述代码在笔记本上查看图像。

通过 OpenCV 进行图像加载的示例

基本人脸识别

我们来做点有意思的事情吧，比如人脸识别。我们将使用一种最初由 Rainer Lienhart 开发的正面人脸识别器，它使用了基于开源 xml 残基（stump-based）的 20x20 柔和 adaboost 算法。

关于 Haar-cascade 检测的详细范例：http://docs.opencv.org/trunk/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html

使用 OpenCV 进行人脸识别

在文档区使用 opencv 进行图像处理的例子不胜枚举。

我们已经了解了图像处理的基础，下面来了解医学图像格式吧。

医学图像数据格式

医学图像以数字成像和通信（DICOM）为存储与交换医学图像数据的标准解决方案。该标准的第一版发布于 1985 年，之后有少许修改；它使用了文件格式和通信协议如下。

• 文件格式：所有患者的医疗图像都以 DICOM 文件格式进行保存。该格式不仅具有与图像相关的数据（如用于捕获图像的设备和医疗处理情境），还具有关于患者的 PHI (受保护的健康信息，protected health information)，如姓名、性别、年龄等。医疗影像设备可以创建 DICOM 文件，而医生可以使用 DICOM 查看器以及可显示 DICOM 图像的计算机应用程序来读取并诊断从图像获得的结果。

• 通信协议：DICOM 通信协议用于搜索档案中的成像研究，并将成像研究恢复到工作站来显示。连接到医院网络的全部医学成像应用程序都使用 DICOM 协议来交换信息，其中大部分信息是 DICOM 图像，但还包括患者和手术信息。此外还有更先进的网络命令用于控制并跟踪治疗、调整进程、报告状态，并在医生和成像设备之间共享工作负载。

现有篇博文很细致地描述了 DICOM 标准，此处为链接：http://dicomiseasy.blogspot.com/

分析 DICOM 图像

Pydicom 是一个 python 包，它很适合分析 DICOM 图像。本节将阐述如何在 Jupyter notebook 上呈现 DICOM 图像。

安装 Pydicom 使用：pip install pydicom。

安装 pydicom 包之后，回到 Jupyter notebook 进行操作。在 notebook 中导入 dicom 包以及其他包，如下所示：

我们也能使用 pandas、scipy、skimage 以及 mpl_toolkit 等其他的包来进行数据处理与分析。

你可以在线获得很多免费的 DICOM 数据集，但下述数据集在入门阶段定能有所帮助：

• Kaggle Competitions and Datasets：它是我的最爱。请查阅肺癌竞争和糖尿病视网膜病变的数据：https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017/data

• Dicom Library：面向教育和科学的 DICOM 库，其提供免费的在线医疗 DICOM 图像或视频文件共享服务。

• Osirix Datasets：提供通过各种成像模式获取的大量人类数据集。

• Visible Human Datasets：在这里可视化人类计划的一部分数据可以免费利用，这很奇怪，因为获取这些数据既不免费也不轻松。

• The Zubal Phantom：该网站免费提供 CT 和 MRI 这两种男性的多个数据集。

请下载 dicom 文件并加载到 jupyter notebook 中。

现在将 DICOM 图像加载到列表中。

第一步：在 Jupyter 中进行 DICOM 图像的基本查看操作