天池医疗AI大赛[第一季] Rank5解决方案，天池医疗AI大赛第一季Rank5解决方案详解

天池医疗AI大赛第一季Rank5的解决方案聚焦于医疗影像分析和疾病诊断。该方案利用深度学习技术，对医学影像进行智能识别和分析，提高疾病诊断的准确性和效率。通过参与竞赛的AI模型，结合先进的算法和大量的医疗数据训练，该方案旨在寻找最优的影像特征表达和诊断模型。这一解决方案不仅有助于提升医疗行业的智能化水平，也为患者带来更加精准和高效的医疗服务。

赛题说明

本次大赛数据集包含数千份高危患者的低剂量肺部CT影像（mhd格式）数据，每个影像包含一系列胸腔的多个轴向切片，影像包含的切片数量会因扫描机器、扫描层厚和患者的不同而有所差异，原始图像为三维图像，由不同数量的二维图像组成，其二维图像数量会受到诸如扫描机器、患者等因素的变化影响，Mhd文件含有关于患者ID的必要信息头部，以及诸如切片厚度的扫描参数。

训练集和验证集的所有数据全部都有结节，除了进行病理分析的结节外，其它结节都由三位医生进行标记确认，CSV文件标注了结节的位置和大小，参赛者需提交一个CSV文件，标注每一列的名称，分别为图像ID号，坐标和概率，从第二行起的每一行都标记一个检测到的结节，坐标为检测到的结节的中心坐标x, y, z的数值。

赛题解读

这是一个目标检测（object detection）的问题，需要在3D的CT图像中找到结节的位置，目前目标检测做得最好的是Kaiming He团队提出的RCNN系列结构（2D），我们尝试过使用Faster RCNN，但由于其开销特别大，导致我们只能实现2D版本，但2D版本丢失了3D的context信息，使得模型效果不理想，我们参考了以直接预测著称的SSD、YOLO系列，最终决定采用3D版本的YOLO，效果得到了显著提升。

数据预处理——肺部区域提取

根据以往比赛的经验，肺结节检测需要先把肺部区域提取出来，提取肺部区域的好处是减少了无关区域对模型的影响，使模型在更小的区域规模上进行预测。

我们综合了前面比赛的经验，实现了肺部区域提取代码，大致的流程如下：

1、根据图形学信息进行label标注，使相邻区域有相同的label。

2、提取面积最大的两个label区域，这两个区域就是两个肺结节。

3、由于不同影像的拍摄参数不同，导致影响的origin、spacing等信息也不同，数据重采样是必须的，主要通过插值把图像的分辨率统一起来。

4、进行相应的坐标变换，并进行元信息保存，坐标变换需要注意，除了根据origin、spacing进行世界坐标转换外，还需要根据肺部区域，重新更新ground truth的位置信息。

对于某些特殊的影像，依靠上述步骤很难提取出肺部区域，我们需要进行统计分析，总结出这类影像的分布规律，直接对原始影像进行处理，这部分涉及了很多图形学知识，具体实现可以参考我们的代码。

模型构建

模型构建采用的是3D版本的YOLO，需要注意的是，我们的基础网络架构与原论文的有两点重要不同：

1、基本网络结构我们采用了类似Unet的形式，这种结构的好处是使网络的receptive field变得很大，使网络可以同时融合深层网络的语义信息以及浅层网络的context信息。

2、我们把采样的数据在原始图形的位置信息融入网络，我们认为位置信息有助于肺结节检测。

我们的网络结构先做4次卷积操作和pooling操作，然后做2次反卷积（deconvolution），最后得到的输出比原图要小，最后再做一次卷积，num_output为5*5，第一次的5表示有5种结节anchor大小，第二次的5代表对每一个bounding box预测5个数字，这些数字包括该bounding box的xyz方向的偏移量、直径大小偏移量、肺结节概率，每一次卷积操作都用了2-3层的ResNet结构以及BatchNorm操作和ReLU激活函数，每一次反卷积都会先和前面卷积时候对应大小中间结果连接（concat），第二次连接还加入了Coord，这表示对应每一个点在原图中的xyz坐标。

其他需要注意的有：

1、Online data sample：由于每一个患者的图像大小都不同，每一次获取数据时会以结节位置为中心随机crop图像的一部分，大小为128*128*128，这样不仅能提高训练速度，也能增加数据多样性，也会对crop后的图像做augmetation的操作，随机地翻转、旋转、放大缩小图像，在sample的时候，会控制crop的图像位置，使得大部分crop图像都包含肺结节。

2. Hard mining：由于负样本数量太大且多是容易分类的，因此提出了focal loss解决这一问题，我们采用了hard mining策略来关注那些不容易分类的样本。

3. 结节大小的影响：大部分结节都是小结节（直径为5-10mm），因此对预测结果影响极大，而小结节在神经网络中经过几次pooling之后可能就消失了，在训练过程中要有效地平衡大结节和小结节的数量。

4. NMS（Non-Maximum Suppression）：为了丰富肺结节检测的位置分布，我们采用了业界通用的NMS。

5. 模型融合（model ensemble）：由于肺结节大小分布的不均匀性，很难用一个模型或