用于半监督医学图像分割的多模态对比互学习和伪标签再学习方法

引言

医学图像分割是计算机辅助诊断和手术规划的关键环节。然而，高质量的标注数据获取成本高昂且耗时，尤其是在涉及多模态数据（如CT、MRI）时。半监督学习通过利用大量未标注数据和少量标注数据，成为缓解标注稀缺问题的有效途径。本文提出了一种创新方法——结合多模态对比互学习和伪标签再学习，以提升半监督医学图像分割的性能。

多模态对比互学习

对比学习的基本原理

对比学习通过拉近相似样本的特征表示，推远不相似样本的特征表示，从而学习到具有判别性的特征。在医学图像分割中，不同模态的图像（如CT和MRI）提供了互补的信息，对比学习可以有效地利用这些信息来增强特征表示。

多模态对比互学习的实现

多模态对比互学习通过构建一个共享的特征提取网络，同时处理多种模态的图像。在训练过程中，网络不仅学习单个模态内的对比关系，还学习跨模态的对比关系。具体实现如下：

1. 特征提取：设计一个多模态特征提取网络，如使用3D卷积神经网络（CNN）处理3D医学图像。网络结构可以包含多个卷积层、池化层和全连接层，以提取高级特征。

2. 对比损失设计：定义模态内对比损失和跨模态对比损失。模态内对比损失确保同一模态内相似样本的特征表示相近，而跨模态对比损失则确保不同模态间相似样本的特征表示相近。

   # 示例：计算跨模态对比损失（简化版）
   def cross_modal_contrastive_loss(features_ct, features_mri, labels, temperature=0.5):
       # features_ct和features_mri分别是CT和MRI模态的特征表示
       # labels是样本的类别标签（用于确定正负样本对）
       num_samples = features_ct.shape[0]
       loss = 0
       for i in range(num_samples):
           pos_pairs = 0
           neg_pairs = 0
           for j in range(num_samples):
               if labels[i] == labels[j]:  # 正样本对
                   sim = cosine_similarity(features_ct[i], features_mri[j])
                   pos_pairs += torch.exp(sim / temperature)
               else:  # 负样本对
                   sim = cosine_similarity(features_ct[i], features_mri[j])
                   neg_pairs += torch.exp(sim / temperature)
           # 计算对比损失（简化版，实际实现需考虑数值稳定性）
           loss += -torch.log(pos_pairs / (pos_pairs + neg_pairs))
       return loss / num_samples

3. 互学习机制：在训练过程中，不同模态的网络分支相互学习，共享对比学习的知识。这种互学习机制有助于提升网络对多模态数据的适应性和鲁棒性。

伪标签再学习

伪标签的基本原理

伪标签是一种利用未标注数据的方法，通过模型对未标注数据的预测生成“伪标签”，并将这些伪标签视为真实标签进行训练。然而，初始的伪标签往往存在噪声，影响模型性能。

伪标签再学习的实现

伪标签再学习通过迭代优化伪标签的质量，从而提升模型的分割性能。具体实现如下：

1. 初始伪标签生成：使用在少量标注数据上训练的初始模型对未标注数据进行预测，生成初始伪标签。

2. 伪标签筛选：根据预测置信度筛选高质量的伪标签。置信度可以通过预测概率的最大值或熵来衡量。

   # 示例：筛选高质量伪标签
   def filter_high_confidence_pseudo_labels(predictions, confidence_threshold=0.9):
       # predictions是模型的预测概率（shape: [num_samples, num_classes]）
       max_probs, pseudo_labels = torch.max(predictions, dim=1)
       high_confidence_mask = max_probs > confidence_threshold
       return pseudo_labels[high_confidence_mask], high_confidence_mask

3. 再学习过程：将筛选后的高质量伪标签与原始标注数据结合，重新训练模型。重复伪标签生成和筛选过程，直到模型性能收敛。

方法整合与实验验证

方法整合

将多模态对比互学习和伪标签再学习整合为一个统一的半监督学习框架。在训练过程中，首先利用多模态对比互学习增强特征表示，然后利用伪标签再学习优化模型预测。

实验验证

在公开的医学图像分割数据集（如BraTS）上进行实验验证。实验结果表明，该方法在仅使用少量标注数据的情况下，显著提升了分割性能，接近甚至超过了全监督学习的性能。

结论与展望

本文提出了一种结合多模态对比互学习和伪标签再学习的方法，用于半监督医学图像分割。该方法有效地利用了多模态数据的互补信息和未标注数据的潜力，显著提升了分割性能。未来工作可以进一步探索更高效的多模态融合策略和更鲁棒的伪标签生成方法，以进一步提升半监督医学图像分割的性能。