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基于白化变换的鲁棒形状正则化学习在通用医学图像分割中的应用

作者及机构
本研究由香港城市大学电气工程系及智能多维数据分析中心的Kecheng Chen（学生会员IEEE）、Tiexin Qin、Fellow IEEE成员Hong Yan和Member IEEE成员Haoliang Li，以及香港大学临床肿瘤学系的Victor Ho-Fun Lee合作完成，发表于2024年7月的《IEEE Transactions on Medical Imaging》第43卷第7期。

学术背景
医学图像分割是计算机辅助诊断的基础任务，但现有深度学习方法通常假设训练与测试数据独立同分布（i.i.d.），而实际场景中因扫描设备、成像协议差异导致的域偏移（domain shift）会显著降低模型在未知目标域的表现。通用医学图像分割（generalizable medical image segmentation）旨在通过多源域数据训练模型，使其泛化至未见过的目标域。现有方法面临两大挑战：1）数据增强方法难以模拟未知目标域的分布；2）基于形状先验（shape prior）的方法因深度神经网络的纹理偏好（texture bias）易受域特异性干扰。为此，本研究提出一种分离形状正则化与分割图的新框架，通过白化变换（Whitening Transform, WT）抑制域特异性纹理干扰，提升形状表示的鲁棒性。

研究流程与方法
1. 框架设计
- 核心创新点：将形状正则化与分割图解耦，避免共享网络导致的纹理偏好问题。
- WT-PSE模块：提出基于白化变换的概率形状正则化提取器（WT-based Probabilistic Shape Regularization Extractor, WT-PSE），通过特征解相关消除纹理和风格干扰，生成高质量形状表示。该模块采用变分网络建模高斯分布参数（均值μ和协方差矩阵Σ），通过联合输入图像与分割模板（mask）实现显式监督。
- 知识蒸馏：设计Wasserstein距离引导的师生网络（WT-PSE-T和WT-PSE-S），教师网络使用图像与mask的拼接输入，学生网络仅需单张图像即可在推理阶段生成形状正则化。

1. 实例-域白化变换（ID-WT）

   • 传统实例级白化变换（Instance WT）存在优化矛盾（对角与非对角元素收敛冲突）。本研究结合医学图像的域知识，提出ID-WT，在损失函数中引入域间分布差异最小化（MMD度量），鼓励跨域风格一致性。公式如下：
     [ L_{ID-WT} = \lambda1 \mathbb{E}[|\Sigma{\mu(i,i)}-1|1 + |\Sigma{\mu(i,j)}-0|_1] + \lambda_2 \text{MMD}(v_m, v_q) ]
     其中(v_m)为第m个域的协方差矩阵上三角部分向量化表示。
     

2. 实验验证

   • 数据集：
     
     • Fundus：4个不同机构的视网膜图像（视杯OC/视盘OD分割）；
       
     • SCGM：4个中心的脊髓MRI灰质分割。
       
   • 基线方法：包括ERM、SAML（形状感知元学习）、VAE Pipeline等7种对比方法。
     
   • 评估指标：Dice相似系数（DSC）、平均表面距离（ASD）、Jaccard指数（JI）等。
     

主要结果
1. 定量性能
- Fundus-OC任务：平均DSC达83.11%，ASD为13.04，优于最优基线DSIR（DSC 81.40%）。
- Fundus-OD任务：平均DSC 93.08%，ASD 10.47，显著领先所有基线。
- SCGM任务：在多指标（DSC/JI/CC/TPR）上均取得最优或次优结果。

1. 消融实验

   • WT-PSE有效性：引入WT使DSC提升1.88%（Fundus-OC），可视化显示形状边缘更清晰（图1）。
     
   • ID-WT优化效果：相比Instance WT，训练损失方差降低，域间风格干扰进一步抑制（图4）。
     
   • 知识蒸馏方案：Wasserstein距离优于KL散度（DSC提升1.2%），因其几何感知特性更适合分布对齐（表V）。
     

2. 扩展验证

   • 3D分割任务：在胰腺CT数据集（NIH/MSD）上，单域泛化DSC提升3.5%。
     
   • 图像退化鲁棒性：对高斯噪声和JPEG压缩的退化图像，WT-PSE仍保持最优性能（表VIII）。
     

结论与价值
1. 科学价值：
- 提出首个通过白化变换解耦形状与纹理的通用分割框架，为解决深度学习的纹理偏好问题提供新思路。
- 理论贡献包括：概率形状表示建模、Wasserstein知识蒸馏的解析形式、ID-WT的域自适应优化机制。

1. 应用价值：
   
   • 在跨机构、跨设备的医学图像分析中，无需目标域数据即可实现稳定分割，尤其适用于边缘模糊的小目标（如视杯、脊髓灰质）。
     
   • 框架可扩展至多类分割（如OC/OD联合任务）和3D数据（表XI）。
     

研究亮点
1. 方法创新：
- WT-PSE首次将白化变换与概率形状表示结合，生成域不变的边缘结构。
- ID-WT通过域知识引导优化，缓解了传统白化变换的收敛矛盾。

1. 性能优势：

   • 在Fundus和SCGM数据集上均达到SOTA，尤其在边界分割精度上提升显著（图3）。
     
   • 对图像退化和域偏移表现出强鲁棒性（表VIII）。
     

2. 理论深度：

   • 从特征解相关、分布对齐到知识蒸馏，形成完整的技术链条，为后续研究提供可复用的模块化设计。
     

其他有价值内容
- 参数敏感性分析显示平衡系数α=0.3（Fundus）和0.1（SCGM）时性能最优（图10）。
- 统计检验（t-test）证实所有基线对比的p<0.05，结果具有显著性（表IX）。

该研究通过创新性的框架设计和严谨的实验验证，为医学图像分割的域泛化问题提供了可靠解决方案，其方法学贡献和实际性能均具有重要参考价值。