本文是一篇软件工程论文，本文通过图像处理技术实现单幅X线胸片的肋骨抑制，利用配对的肋骨抑制数据集，采用深度学习的方式构建肋骨抑制模型，从而生成软组织图像。
1 绪论
1.1 研究背景与意义
世界卫生组织（WHO）的报告指出，全世界有数百万人患有与肺部相关的疾病及其并发症[1][2][3]。在各种胸部疾病中，肺癌作为常见的恶性肿瘤之一（如图1-1所示），有着非常高的致死率[4][5]，据全球顶尖医学期刊CA（A cancer journal for Clinicians）最新发布的2023年癌症统计报告显示，肺癌依然是造成全球癌症死亡率最高的恶性肿瘤之一。但是如果能够提早发现，并及时治疗，将会大大提升患者的存活率[6][7][8]。肺癌在肺癌早期往往表现为肺部结节的形式[9][10]，因此肺结节的准确检测和诊断对于早期肺癌的发现与治疗非常重要。
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在肺结节检查中，虽然CT技术越来越普及，但X射线作为一种最常见的医学影像技术，由于具有放射剂量小、成本低等优点，在肺部疾病筛查中被广泛应用[11][12][13]。然而Ｘ射线胸片是X射线透过三维人体的一种二维放射成像影像，肋骨等人体解刨组织结构和其他人体软组织结构会在图像中重叠，并遮挡部分人体软组织。如果病灶位置恰好落在这些重叠区域，将导致病灶在Ｘ射线胸片中被肋骨遮挡，严重影响肺部疾病的检测结果。双能减影[14](Dual Energy Subtraction, DES)是目前临床中一种较为常见的X胸片骨抑制技术。如图1-2所示，常规X胸片进行双能减影技术处理后，解决了胸片中肋骨对部分病灶的遮挡问题，使得医生在大量阅片的过程中能快速定位异常，一定程度上缓解了医生阅片的困难，从而减少异常病例的漏检情况。
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1.2 国内外研究现状
目前胸片中的肋骨影像抑制算法主要分为两类:基于监督学习的算法和基于无监督学习的算法。基于监督学习的X胸片肋骨抑制问题可以视为一个对相应软组织图像或者骨骼成分的回归预测问题，通过配对数据集训练优化回归量，通过提取有用的信息识别特征结构来估计目标软组织图像或骨骼图像，从而达到骨骼抑制的目的。而无监督的方法不需要标签数据的训练，但需要对骨骼结构进行分割和边界定位，人工参与的比例较大，基于无监督学习的X胸片肋骨抑制方法的有效性在很大程度上取决于分割的准确性和骨骼结构的边界位置。本文将从这两个方面对国内外主要工作进行介绍。
1.2.1 基于无监督的X胸片肋骨影像抑制方法
2010年Hogeweg等人[15]提出使用主成分分析 (Principle Component Analysis， PCA)的肋骨轮廓减影方法，通过对一组肋骨轮廓图像进行主成分分析，提取出能够最大程度表达原始数据变异性的主成分，从而使用这些主成分来构建新的肋骨轮廓图像。在此基础之上，Hogeweg等人[16]又提出将胸片中的肋骨的特殊形态视作一组细长结构，使用盲源分离技术来将其与背景分离开来，同时引入离群点检测技术来检测和移除由于干扰或噪声引起的异常点，进一步提高肋骨分离的准确性和可靠性。该算法不仅仅局限于X胸片中肋骨抑制工作，也适用于不同医学影像分析需求。但盲源分离技术和离群点检测技术的计算复杂度较高，需要耗费大量计算资源和时间，并且需要合理的参数选择和调整，才能达到较好的分离效果。2015年Li等人[17]也利用主成分分析（PCA）法将肋骨区域的主成分提取出来，通过将这些主成分从原始图像中去除来实现胸片中肋骨的抑制。该算法不需要肋骨的先验知识或手动选择感兴趣区域，而是自动地对整个图像进行处理。然而该方法对胸片质量要求较高，譬如图像噪声较大或者分辨率较低的情况下，可能会对肋骨抑制的结果有很大的负面影像。另外PCA计算复杂度高，同样需要耗费大量计算资源和时间。2016年Berg等人[18]则提出胸腔分解方法，该方法将肺部划分为多个子区域，然后在每个子区域内通过动态规划定位胸骨和肋骨的边缘或中心线，对胸骨边缘或中心线构建出肋骨轮廓作为参照，进而实现对骨骼信号的重建。这也是第一次从X光片中自动勾画整个肋骨结构。该方法需要进行多次计算和边界描绘，因此算法速度较慢。
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2基于联合注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制方法
2.1 问题的提出
目前基于深度学习的X胸片肋骨影像抑制问题处理思路主要从两个路线解决：①直接通过网络生成虚拟的软组织图像；②通过网络分离得到X胸片中肋骨图像，再将其从原图中减去从而得到软组织图像。但由于肋骨标签的缺乏，大部分研究者选择直接让网络自动学习原图与DES胸片之间的映射关系，在算法设计上也更为简单。近年来，随着卷积神经网络和生成式对抗网络等深度学习技术在自然图像处理领域的广泛应用，如图像去噪[30][31][32]、图像去雾[33][34][35]、图像去雨[36][37][38]等方面，取得了显著的成果，深度学习在医学图像处理，包括X胸片肋骨抑制方面的应用研究也引起人们的高度关注，一系列基于深度学习的X胸片肋骨抑制方法相继被提出。
Gusarev等人[39]将骨骼看作噪声来抑制X射线图像中的骨骼，将骨骼抑制后的图像视为清晰的去噪图像，创建了端到端的学习框架，结合了深度学习图像去噪方法，包括堆叠自动编码器的去噪特性和深度卷积网络的学习特性。算法框架如图2-1所示，该模型是一个卷积自编码器的堆栈，编码器和解码器镜像共享相同的权重，三个自编码器以沙漏型进行级联，其中神经元分别为16，32和64个。作者避免了模型对中间分割结构的依赖，使用小样本的DES图像进行训练，提出一种新的图像比较技术，对模型性能的提升和鲁棒性增强具有重要意义。但简单堆叠的卷积层构成的模型其学习能力相对来说较为有限，只有在应用了正确的损失函数组合后才能给出一些可行的结果。
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2.2 算法描述
在本节中，主要介绍基于联合注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨影像抑制方法的网络结构设计。整体框架如图2-4所示，它由骨抑制图像的生成部分和对生成的图像进行真假判别两个流程组成。
生成器由编码器、联合注意力模块和解码器组成，生成器在内置注意力机制的作用下生成肋骨注意力图，用于进一步与输入X胸片图像融合得到软组织图像。判别器用于区分生成器最终得到的软组织图像的真假。下面对各个模块的设计进行详细介绍。
2.2.1基于联合注意力机制的肋骨组织结构影像生成器
生成器主体结构采用常规编解码的方式（如图2-4），编码器由四层卷积操作组成，每层卷积将特征大小变为原来的一半同时加倍通道数，从编码器提取的特征由级联的三块融合注意力块进行处理，对提取特征进行重新校准促进骨抑制网络学习向目标方向收敛，之后送入解码器部分通过嵌入注意力机制[44][45]生成肋骨注意力图R。注意力机制的基本任务是使网络选择聚焦位置产生更具分辨性的特征表示，大量的注意力模块将为模型带来持续的性能提升。在本节中，我们设计了一种新颖的通道空间联合的注意力模块来引导网络往目标结果收敛（如图2-5所示)，丰富生成器结构潜在的加深网络深度。
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3 基于联合预测滤波的生成网络的X胸片肋骨影像抑制方法 ......... 27
3.1 问题的提出 ............................. 27
3.2 算法描述 .................................. 27
4 总结与展望....................................... 41
4.1 总结 ...................................... 41
4.2 展望 ............................................ 42
3基于联合预测滤波的生成网络的X胸片肋骨影像抑制方法
3.1 问题的提出
本文第二章提出一种基于注意力的生成对抗网络X胸片肋骨抑制方法。虽然该方法取得了很好的骨抑制效果。但是在融合过程中生成的肋骨注意力图很大程度上依赖于网络的自主学习具有一定的不确定性，对生成图像的细节有一定的影响。同时，网络在提取图像特征上所做的操作不是很充分，处理的特征信息数量的缺乏导致生成骨抑制效果的不佳。从上章结果中可知生成的软组织图像在SSIM值上提高尚有很大的进步空间。
预测滤波是一种应用广泛的图像恢复技术[56][57][58][59][60]，结合了经典图像滤波和深度学习的优点，可以解决图像去噪[61][62][63]、去阴影[64]、去雨[65]和图像模糊[66]等问题。预测滤波是通过线性组合像素p的相邻像素来联系上下文，通过像素p来对相邻像素进行推理，在保证局部结构的基础上通过相关像素重建缺失像素，为此，我们通过训练预测滤波网络根据它估计所有像素内核，加强上下文联系，获取更多特征信息，提高骨抑制网络性能。
在此基础上，我们提出基于联合预测滤波的生成网络的X胸片肋骨影像抑制方法，将图像级滤波扩展到深度特征级的滤波方法，加强上下文相关性，增加更多的细节信息，融合生成对抗网络，使得生成的软组织图像更加逼真,同时我们添加了特征匹配损失函数来进一步对生成网络进行更精细的约束。
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4 总结与展望
4.1 总结
X线胸片在职工体检、中小型医院中仍旧是一种普遍使用的肺部疾病的筛查手段。然而，普通X线胸片中重叠覆盖的肋骨结构会影像医生的阅片，也会增加计算机辅助分析的难度。对X线胸片中的肋骨影像进行抑制，很大程度上可以减小肋骨重叠的结构遮挡对医生阅片的负面影像，也可用于计算机辅助诊断肺部疾病。本文通过图像处理技术实现单幅X线胸片的肋骨抑制，利用配对的肋骨抑制数据集，采用深度学习的方式构建肋骨抑制模型，从而生成软组织图像。本文首先针对本文首先针对X胸片骨抑制这一课题，介绍了X胸片骨抑制的研究背景以及意义，阐述了国内外对X胸片肋骨抑制方法的研究进展以及现状，探讨了现有方法存在的不足，并提出了基于联合注意力的生成对抗网络的X胸片肋骨抑制方法以及在该方法的基础做出改进，提出基于联合预测滤波的生成网络的X胸片肋骨抑制方法。本文的主要研究工作如下：
(1) 针对现有的X胸片肋骨影像抑制方法中存在肋骨结构重叠组织结构复杂，不同组织结构纹理相似导致的定位和识别不准确的问题，我们提出一种基于联合注意力的生成对抗网络X胸片肋骨影像抑制方法。结合融合注意力机制通过生成对抗的方式，获取X胸片中肋骨组织注意力图，在保留原始非肋骨区域的肺野信息的基础上，结合肋骨组织注意力图，调整肋骨影像与其他人体组织结构在胸片中灰度对比度，获取骨抑制X胸片图像。我们并不直接生成骨抑制图像而是通过生成肋骨注意力图，融合原图与注意力图的方式降低肋骨的存在感从而达到抑制胸片中的肋骨影像的目的。不仅避免直接生成肋骨图像而引发肋骨图像不完整导致最终骨抑制结果不佳的情况，同时不直接生成软组织图像而造成图像模糊、细节丢失等问题。在公开X胸片影像数据集JSRT上，通过定性和定量实验，对本文方法性能进行了评估。实验结果表明，与SOTA方法相比，本文方法在SSIM的指标上相差无几但PSNR提高了5个点，综合比对明显优于对比方法。实验结果表明，本文提出方法相比于现有方法取得了更好的骨抑制效果，同时在一定程度上也提供了X胸片肋骨抑制的新思路。
参考文献（略）