1引言
当前医学的诊断给影像处理领域尤其是医学影像的分割提出了更高的要求。近年来，深度学习在医学影像处理上取得了显著成果，其中卷积神经网络在医学影像分割上的表现具有代表意义。列举了用于医学影像分割的卷积神经网络架构及其优化的发展历程，并对深度学习在医学影像上未来的发展方向与面临的挑战进行了展望与讨论。
如今医学影像处理主要集中表现在病变检测、图像分割、图像配准及图像融合4个方面。其中，医学影像分割这一新应用领域引起了广泛关注，尤其是卷积神经网络在医学影像分割领域的表现是当前各种图像分割算法中表现最佳的。自2015年糖尿病视网膜病变监测挑战赛中，参赛者对于眼底影像病变失明进行识别检测，其中排名靠前的队伍使用的大多是卷积神经网络的方法。同样，随着时间的发展，脑部肿瘤分割挑战赛BraTS中，获得第一名的参赛者网络基本架构也是基于卷积神经网络的编码器-解码器架构。本文对于卷积神经网络在医学影像分割上的应用与发展进行介绍。
2卷积神经网络
卷积神经网络是一个多层的神经网络，每一层都由多个平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。卷积神经网络之所以适合计算机视觉应用的神经网络，是因为它们可以使用局部操作对表征进行了分层抽象。能够推动卷积架构在计算机视觉领域的成功，主要有两大关键设计思想。
首先是卷积神经网络利用了图像的2D结构，并且在相邻区域内像素高度相关，这就使得卷积神经网络不需要使用所有像素单元之间的一对一连接，而可以使用分组的局部连接。其次卷积神经网络架构依赖于特征共享，每个通道（即输出特征图）是在所有位置使用同一个过滤器进行卷积而生成的。
3医学影像分割。
在医学影像处理与分析领域中，复杂而关键的步骤就是医学影像分割，其目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征，为临床诊疗和病理学研究提供可靠的依据，辅助医生做出更为准确的诊断。利用卷积神经网络等深度学习算法去优化图像分割算法是当前受到广泛关注的研究方向。
近年来，卷积神经网络在医学影像（MRI、CT、X射线等）分割领域与辅助诊断上取得巨大成功。例如，乳房X射线图像中肿瘤分割的框架，结合了深度卷积网络具有优良特征表达能力的特性，将其整合到框架中作为势函数，用于基于像素点的和像素点之间边的势能转换。卷积神经网络在医学影像分割上的准确率是不容置疑的，并且当下依然有大量研究对卷积神经网络的架构进行优化，意图继续提高其准确率。除了对于分割的准确率的关注，诊断速度也是医学影像处理中的一大关键点。研究人员对于卷积神经网络进行不断优化，缩短扫描图像得到结果的时间。在乳腺癌的MRI诊断中，就使用了快速扫描卷积神经网络（FCNN）的方法诊断。主要是通过将最大池化层重新排列的方法去减少冗余计算，在不减少分割精度的条件下，大幅提高了图像分割速度，满足了实时诊断的需求。OlafRonneberger等提出的U-Net，是基于FCN的一种语义分割网络，适合医学图像分割。因为其在医学图像分割领域的优秀表现，也已经成为大多做医学影像处理语义分割任务的基本架构，同时也启发了大量的研究者思考U型分割网络。针对卷积神经网络模块设计，近年也提出利用空洞卷积的特征金字塔用于分割相关问题。
4对于未来挑战的思考
卷积神经网络在医学影像处理上可以很好地辅助医生进行诊断。其未来的发展方向，大部分集中在网络结构设计、三维数据分割模型设计和损失函数设计三方面。通过对各种文献的研读，发现深度学习在医学影像处理上也面临着如下的挑战。
第一是医学影像处理对于图像的精度要求极高。相关的深度学习模型使用时，通常会先对于图像所得的数据进行预处理，而后搭建相关网络，当达到特定精度后通过调整参数再继续运行网络。若通过调参，模型表现出更佳的性能，则无法判定究竟是得到了更佳性能还是因为过拟合的发生。
第二是医学影像的获取来源于医疗设备，而医学图像和相关信息的标准，CT/MRI机器的标注或者性能不统一。这可能会导致深度学习训练好的模型只适用于特定的场景，又因为网络不具有泛化能力，而容易从图像中得到错误的特征。不过U-Net在对抗过拟合上可以得到一个较均衡的折中点，所以对于该挑战具有较理想的表现。但是未来制定并实施统一医学图像标准，依然是极其必要的。
第三是不同的医疗设备会生成独特且难以检测的噪声模式。这会对于模型推理的准确性造成影响，也使得模型难以应用到不同型号的设备上，从侧面加大了收集设备产生数据的困难。
5结束语
从深度学习中的卷积神经网络的定义与结构出发，介绍了卷积神经网络在医学影像分割应用，涉及到FCN、U-Net等网络架构与应用，最后讲述了面临的挑战进行分析。当前人工智能的迅猛发展，深度学习与神经网络作为其两大核心技術一定可以有更多的突破，并在智能医疗方面起到辅助与支持的作用。
