机器学习入门之：不需要带脑子，全网最细，详解 Unet 代码_unet写一个单次

Unet

为什么 Unet 适合做医学影像处理

• 图像语义较为简单、结构较为固定。做脑的，就用脑CT和脑MRI，做胸片的只用胸片CT，做眼底的只用眼底OCT，都是一个固定的器官的成像，而不是全身的。由于器官本身结构固定和语义信息没有特别丰富，所以高级语义信息和低级特征都显得很重要(UNet的skip connection和U型结构就派上了用场)。
• 数据量少。医学影像的数据获取相对难一些，很多比赛只提供不到100例数据。所以我们设计的模型不宜过大，参数过多，很容易导致过拟合。

原始UNet的参数量在28M左右(上采样带转置卷积的UNet参数量在31M左右)，而如果把channel数成倍缩小，模型可以更小。缩小两倍后，UNet参数量在7.75M。缩小四倍，可以把模型参数量缩小至2M以内，非常轻量。

• 多模态。相比自然影像，医疗影像比较有趣和不同的一点是，医疗影像是具有多种模态的。以ISLES脑梗竞赛为例，其官方提供了CBF,MTT,CBV,TMAX,CTP等多种模态的数据。这就需要我们更好的设计网络去提取不同模态的特征feature。这里提供两篇论文供大家参考。
  Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation(CVPR 2017) ,

Dense Multi-path U-Net for Ischemic Stroke Lesion Segmentation in Multiple Image Modalities.

• 可解释性重要。由于医疗影像最终是辅助医生的临床诊断，所以网络告诉医生一个3D的CT有没有病是远远不够的，医生还要进一步的想知道，病灶在哪一层，在哪一层的哪个位置，分割出来了吗，能求体积嘛？同时对于网络给出的分类和分割等结果，医生还想知道为什么，所以一些神经网络可解释性的trick就有用处了，比较常用的就是画activation map。看网络的哪些区域被激活了

参考文章：Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

Unet 结构展示

复现的代码

https://github.com/zhixuhao/unet

这是基于 Keras 结构写的，通俗易懂

1. 主函数 main

from model import *
from data import *

#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

'''通过 dict 函数把这些参数都变成字典中的项'''
data_gen_args = dict(rotation_range=0.2,            # 旋转范围
                    width_shift_range=0.05,         # 宽度变换范围
                    height_shift_range=0.05,        # 高度变换范围
                    shear_range=0.05,               # 剪切范围
                    zoom_range=0.05,                # 变焦范围
                    horizontal_flip=True,           # 水平翻转
                    fill_mode='nearest')            # 填充模式（近邻填充）

myGene = trainGenerator(2,'data/membrane/train','image','label',data_gen_args,save_to_dir = None)   #产生训练数据（以生成器的方式对数据集做增广）

model = unet()

model_checkpoint = ModelCheckpoint('unet_membrane.hdf5', monitor='loss',verbose=1, save_best_only=True) # 提前设置保存模型的一些参数

model.fit_generator(myGene,steps_per_epoch=300,epochs=1,callbacks=[model_checkpoint])   # 需要设置 steps_per_epoch来适应 fit_generator

testGene = testGenerator("data/membrane/test")      # 产生测试数据

results = model.predict_generator(testGene,30,verbose=1)    # 对于模型输入一个生成器

saveResult("data/membrane/test",results)
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2. data.py

让我们看看这个代码里是如何定义 trainGenerator的

def trainGenerator(batch_size,train_path,image_folder,mask_folder,aug_dict,image_color_mode = "grayscale",
                    mask_color_mode = "grayscale",image_save_prefix  = "image",mask_save_prefix  = "mask",
                    flag_multi_class = False,num_class = 2,save_to_dir = None,target_size = (256,256),seed = 1):
    '''
    can generate image and mask at the same time
    use the same seed for image_datagen and mask_datagen to ensure the transformation for image and mask is the same
    if you want to visualize the results of generator, set save_to_dir = "your path"
    '''
    image_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict)
    mask_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict)
    
    image_generator = image_datagen.flow_from_directory(            # 将图片的 batch 分好
        train_path,
        classes = [image_folder],
        class_mode = None,
        color_mode = image_color_mode,
        target_size = target_size,
        batch_size = batch_size,
        save_to_dir = save_to_dir,
        save_prefix  = image_save_prefix,
        seed = seed)
        
    mask_generator = mask_datagen.flow_from_directory(      # 将图片的 mask 都分好
        train_path,
        classes = [mask_folder],
        class_mode = None,
        color_mode = mask_color_mode,
        target_size = target_size,
        batch_size = batch_size,
        save_to_dir = save_to_dir,
        save_prefix  = mask_save_prefix,
        seed = seed)
    # for i in range(5):
    #     print(mask_generator.next())
    #     print(mask_generator.next().shape)   # shape = (batch_size, 256, 256, 1)
    
    train_generator = zip(image_generator, mask_generator)
    
    for (img,mask) in train_generator:
        img,mask = adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class)
        yield (img,mask)
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• image_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict) 根据 main 函数中的 data_gen_args 中规定的这些参数来进行数据集的扩展，把已有的数据进行：

  旋转(rotation_range)、
  宽度变换（width_shift_range）、
  高度变换（width_shift_range）、
  剪切范围（shear_range）、
  变焦范围（zoom_range）、
  水平翻转（horizontal_flip）、
  填充方式（fill_mode）；
  

• 同样的方式对 label 数据也以同样的方式进行扩展 mask_datagen = ImageDataGenerator(**aug_dict)

• 扩展完数据集和标签集之后，要将这些数据进行 batch 的划分；这个步骤使用了flow_from_directory，
  

  flow_from_directory(): 以文件夹路径（directory）为参数,将经过数据提升/归一化后的数据（文中的 image_datagen 和 mask_datagen）,在一个无限循环中无限产生batch数据；
  具体的用法可以参考这篇博客：ImageDataGenerator生成器的flow，flow_from_directory用法

• 接下来，如果大家有兴趣，可以打印一下 image_generator 和 mask_generator 中的数据的维度，你会发现，他们产生的都是 4 维的数据；也就是说，从这两个生成器中出来的每一个变量的维度都是 4，记住这一点，后面要用！！！
  

• 因为前面的代码中设定了 batch_size = 2, target_size = (256,256)，
  
  

所以这个时候 image_generator 和 mask_generator 产生的数据 img 和 mask 中的数据维度就是 (2, 256, 256, 1) 四个维度分别代表了 batchsize、targetsize、图片的通道数，由于图片都是灰度图，所以最后一个通道数为 1；也就是说：

每次 image_generator 和 mask_generator 运行一次，都会从增强和扩展后的数据集中拿出 2 张 image 图片 和 对应的 2 张 mask 标签图片；这些图片都是 (256,256) 的维度，并且都是单通道的灰度图

整个 trainGenerator 的流程图如下：

---

按照正常的思路一步步来看，接下来由于在 trainGenerator 模块中涉及到了 adjustData 这个函数，所以我们再来看一下这个函数做了什么工作：

从输入的参数上来看，除了上一部分提到的打包好的训练数据 img 和 训练标签 mask，还有 flag_multi_class 以及 num_class

• flag_multi_class 是个多类型检测的标志，如果 True 那么证明一个图中有多个种类的分类目标
• num_class 是告诉函数，一共分几类

def adjustData(img,mask,flag_multi_class,num_class):
    if(flag_multi_class):           # 如果一个场景里有多个识别的物体
        img = img / 255             # 图片特征缩放成0-1之间
        mask = mask[:,:,:,0] if(len(mask.shape) == 4) else mask[:,:,0] # 取mask颜色的值
        new_mask = np.zeros(mask.shape + (num_class,)) # 变成 5 维的矩阵，(batch_size,255,255,1,num_class)
        for i in range(num_class):
            #for one pixel in the image, find the class in mask and convert it into one-hot vector
            #index = np.where(mask == i)
            #index_mask = (index[0],index[1],index[2],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i) if (len(mask.shape) == 4) else (index[0],index[1],np.zeros(len(index[0]),dtype = np.int64) + i)
            #new_mask[index_mask] = 1
            new_mask[mask == i,i] = 1           # 在 mask == i 的位置，这些值全部变成1，然后作为 new_mask 这样，new_mask就是个黑白的图像了
        
        if flag_multi_class:
            new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0],new_mask.shape[1]*new_mask.shape[2],new_mask.shape[3]))
        else:
            new_mask = np.reshape(new_mask,(new_mask.shape[0]*new_mask.shape[1],new_mask.shape[2]))
        mask = new_mask
        
    elif(np.max(img) > 1):
        img = img / 255
        mask = mask /255
        mask[mask > 0.5] = 1
        mask[mask <= 0.5] = 0
    return (img,mask)
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通过 adjustData 的代码，根据默认的 flag_multi_class = False 所以我们关注的应该是代码的 elif 后的部分，即：

• 先判断如果整个 img (2, 256, 256, 1)变量中所有的像素点中的最大值 > 1，那就证明整个 img 变量中的图片都是还未进行归一化；这个时候使用 /255. 的方式可以把所有像素点的范围规范到 0 ~ 1上，把特征进行压缩；
• mask[mask > 0.5] = 1 就是遍历 mask 中所有的值，＞ 0.5 的值被设置为 1，＜0.5 的被设置成 0 ；其实就是对标签的图片进行了二值化的处理。

到这里adjustData 的部分其实就算解析完了；但是，为了防止小伙伴们对于 flag_multi_class 的部分有疑问，我还是觉得应该解析一下：

---

• 对于 img 来说没有什么特殊，还是先把所有的像素点 /255.
• 对于 mask；由于 flag_multi_class = True， 这个时候代表需要分类的种类变多了，这个时候 num_class 参数的作用就可以发挥出来；我们先一行行来看

不管怎么样都是取最后一维的像素点值；那么这样的话数据的维度也会减小 1 维，从 (2, 256, 256, 1) --> (2, 256, 256)

然后创建一个全零的矩阵，矩阵的维度是 (2, 256, 256) + (num_class, ) = (2, 256, 256, num_class) 结合应用的场景来看， num_class 一般为 2，所以全零矩阵的维度应该为 (2, 256, 256, 2)，然后

执行 num_class 次遍历操作，这里的 num_class = 2 所以拿 2 来举例：执行 2 次遍历操作，

• 第一次遍历的时候 i = 0，把 mask(2,256,256) 矩阵中 = 0 的位置的索引都找出来，然后把 new_mask 这个新矩阵中对应位置的值设置成 1；
• 同样的，第二次遍历的时候， i = 1，把 mask(2,256,256) 矩阵中 = 0 的位置都找出来，然后对应的再 new_mask 的对应位置把它设置成 1

这样 new_mask 中只有 0 、 1 两个值，需要被分类的目标都变成了 1 而没有用的信息都变成了 0

---

3. model.py

import numpy as np 
import os
import skimage.io as io
import skimage.transform as trans
import numpy as np
from keras.models import *
from keras.layers import *
from keras.optimizers import *
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, LearningRateScheduler
from keras import backend as keras


def unet(pretrained_weights = None,input_size = (256,256,1)):
    inputs = Input(input_size)
    conv1 = Conv2D(64, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(inputs)
    conv1 = Conv2D(64, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv1)
    pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
    conv2 = Conv2D(128, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(pool1)
    conv2 = Conv2D(128, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv2)
    pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
    conv3 = Conv2D(256, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(pool2)
    conv3 = Conv2D(256, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv3)
    pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3)
    conv4 = Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(pool3)
    conv4 = Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv4)
    drop4 = Dropout(0.5)(conv4)
    pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(drop4)

    conv5 = Conv2D(1024, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(pool4)
    conv5 = Conv2D(1024, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv5)
    drop5 = Dropout(0.5)(conv5)

    up6 = Conv2D(512, 2, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(UpSampling2D(size = (2,2))(drop5))
    merge6 = concatenate([drop4,up6], axis = 3)
    conv6 = Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(merge6)
    conv6 = Conv2D(512, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv6)

    up7 = Conv2D(256, 2, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(UpSampling2D(size = (2,2))(conv6))
    merge7 = concatenate([conv3,up7], axis = 3)
    conv7 = Conv2D(256, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(merge7)
    conv7 = Conv2D(256, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv7)

    up8 = Conv2D(128, 2, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(UpSampling2D(size = (2,2))(conv7))
    merge8 = concatenate([conv2,up8], axis = 3)
    conv8 = Conv2D(128, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(merge8)
    conv8 = Conv2D(128, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv8)

    up9 = Conv2D(64, 2, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(UpSampling2D(size = (2,2))(conv8))
    merge9 = concatenate([conv1,up9], axis = 3)
    conv9 = Conv2D(64, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(merge9)
    conv9 = Conv2D(64, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv9)
    conv9 = Conv2D(2, 3, activation = 'relu', padding = 'same', kernel_initializer = 'he_normal')(conv9)
    conv10 = Conv2D(1, 1, activation = 'sigmoid')(conv9)

    model = Model(input = inputs, output = conv10)

    model.compile(optimizer = Adam(lr = 1e-4), loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
    
    #model.summary()

    if(pretrained_weights):
    	model.load_weights(pretrained_weights)

    return model



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pool4 之前都是降采样的部分，但是这个代码与 unet 原文中使用的数据集不一样，原文输入的图片尺寸可以看到是 (572, 572,1) 本文使用的图片尺寸一直都是(256, 256, 1)

pool5 层之后都是上采样的部分，并且在上采样的过程中结合了 pool1-pool4 提取出的浅层特征，这里使用的 concatenate 函数来进行矩阵的结合。

concatenate 函数 ：只是简单的拼接两个矩阵，axis = 0 时，两个矩阵具有相同的列数即可；axis =1 时，需要两个被拼接的矩阵有相同的行数；对于一个二维矩阵只有两个维度，所以 axis 可以按 行(axis=0)或者列(axis=1) 来进行合并，那么当我们的矩阵维度再增多，如文中的数据，axis = 3 证明在进行运算之后，我们的数据已经变成了 4 维的数据 其中前三维是 (256,256,1) 分别代表长、宽、颜色通道，后面的维度代表 卷积层的个数，这是第四维度

也就是说，卷积操作把数据变 “厚” 了，多了一个维度，而且这个维度的数字代表的是卷积核的个数。举个例子来说 (256,256,1) 的数据，经过了这一层 64 个卷积核的卷积操作，得到的结果数据的维度就是 (256,256,1,64) 如果卷积的过程中对边界进行填充的话；详细卷积的知识自己去上网看博客，这里不再细讲。

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr2 = np.array([[7,8,9],[10,11,12]])


arr3 = np.concatenate((arr,arr2))
print(arr3)
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从代码上来看，整个 unet 的结构并不复杂，而且它可以全面的利用在降采样过程中提取的各种浅层的特征。

最后使用了 1*1 规模的卷积层，结合softmax函数进行分类，由于在一开始参数设置的时候 flag_multi_class=False 所以分类的时候就是 1 类，如果这个地方 flag_multi_class=True 那么 num_class 有几类，最后的 1*1 规模的卷积层的通道数就是几

一点尾巴

在 data.py 里面还有几个函数没有进行详细分析，但是都非常简单，大家可以结合这篇博客自己去看一下；希望能对大家有所帮助；如果有什么写的不对的地方，希望大家给予指正