一、MICCAI

MICCAI是由国际医学图像计算和计算机辅助干预协会(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society) 举办，跨医学影像计算(MIC)和计算机辅助介入 (CAI) 两个领域的综合性学术会议，是该领域的顶级会议

二、BraTS

2.1简介

脑部肿瘤分割(brain tumor segmentation)是MICCAI所有比赛中历史最悠久的，已经连续办了8届,每年该比赛的参赛人数也几乎是所有比赛中最多的，因此这是一个很好的了解分割方法最前沿的平台。

2.2数据集

brats 2018中的训练集( training set) 有285个病例，每个病例有四个模态(t1、t2、flair、t1ce)，需要分割三个部分：whole tumor(WT), enhance tumor(ET), and tumor core(TC). 测试集(Validation set)每年都会有所变化，在这个数据集上能多次提交结果，测试不同的算法。最终的测试集需要提交一篇8页的LNCS格式的小论文后才能拿到，是以邮件单独发送的，只给48小时的提交时间，也只有一次提交机会。能有效的避免pseudo label 训练这样的骚操作。

MR图像属性信息：

（240x240x155）一个MR序列有155张图片，每张图片的大小为240x240

2.3预处理

BraTS18采用了T1，T2，flair，T1ce这四个序列的MR图像，这四个序列是不同模态的图像，因此图像对比度也不一样，所以采用z-score方式来对每个模态图像分别进行标准化，图像减去均值除以标准差。

2.3.1 2DNet

分别对各个模态切片,没有分割标签的切片舍弃,然后将所有模态拼在一起得到4通道的输入.

2.3.2 3DNet

首先将4个模态序列的MR原始图像进行合并生成4个通道的三维图像，原始图像大小都是（240x240x155x1），合并后大小是（240x240x155x4）

其次对Mask图像进行拆分操作即将每个标签图像作为单独的通道图像，即原始图像大小都是（240x240x155x1），拆分后大小是（240x240x155x3）：通道0中非零值是坏疽区域，零是背景区域，通道2中非零值是浮肿区域，零是背景区域，通道3中非零值是增强肿瘤区域，零是背景区域；

最后对图像和Mask进行分块——取Patch操作，生成若干个（128，128，64）大小的图像和Mask，判断并输出非零的Mask和对应的图像。

脑肿瘤分割推理过程：首先将原始flair，T1，T2，T1ce图像一起读取进来并进行z-score标准化操作，然后将四个模态图像合并成4通道三维图像（240x240x155x4），输入到网络中去，网络输入大小是（240x240x48x4），在z方向上分块输入并拼接最终得到（240x240x155x3）分割结果。

三、高级别HGG、低级别LGG

brats 2018中的285个病例训练集( training set) 又划分为HGG和LGG,他们分别表示:

HGG :高级别胶质瘤（WHO3～4级）为低分化胶质瘤；这类肿瘤为恶性肿瘤，患者预后较差。
LGG :低级别胶质瘤（WHO1～2级）为分化良好的胶质瘤；虽然这类肿瘤在生物上并不属于良性肿瘤，但是患者的预后相对较好。

四、多模态t1、t2、flair、t1ce

MRI

MRI是核共振成像,原理是施加一个磁场,让原子核和磁场的节拍动起来(共振),当磁场停下来的时候,原子核恢复常态,这个恢复的过程会以电磁波的形式释放能量,探头检测出这个能量,并用于成像.

T1、T2

T1、T2是用于测量电磁波的物理量,它们可以作为成像的数据.根据T1来成像的,就叫“T1加权成像(T1-weighted-imaging)”,临床工作中也经常简称“T1”,T2同理.

T1看解剖,T2看病变

左图是T1加权成像,右图是T2加权成像

从图中可以看到,T1图像的整体感官跟“临床图像”的“习惯配色风格”非常接近,你看白质是白的,灰质是灰的,脑脊液是黑的.所以T1图像就可以看出各种断层解剖图.于是“T1看解剖结构”的说法就这么来了.

T2图中很明显地注意到了那个明亮的东西,那是病变.再返回到T1的同一部位,它是那么地毫不起眼.所以说“T2看病变”.为什么会这样?因为T2信号跟水含量有关,而很多病变都伴随组织水肿.于是,很多病灶的T2信号要强于周围的正常组织.人眼对亮的东西相对敏感,于是,T2图像再发现病变上有优势.

Flair

FLAIR序列是核磁共振的一种常用的序列，全称是液体衰减反转回复序列，也称为水抑制成像技术.

通俗地说,它是压水像.在flair中,脑灰质是高信号,也就是亮一些的,脑白质是低信号,而脑脊液的信号也是低的

此项技术可抑制自由水（如脑脊液和水肿）的信号，而脑组织的信号却不受影响。在该序列上，脑脊液呈现暗信号，实质性病灶和含有结合水的病灶显示为明显的高信号，含有自由水的病灶则表现为低信号，如陈旧性脑梗死、囊肿、脑软化灶。

t1ce

五、分割部分WT、ET、TC

需要分割三个部分：

tumor core(TC) = 即坏疽区域：坏疽（gangrene）指组织坏死后因继发腐败菌的感染和其他因素的影响而呈现黑色、暗绿色等特殊形态改变。(标签1)
whole tumor(WT)=浮肿: 是机体细胞外液中水分积聚所致的局部或全身肿胀(标签2)
enhance tumor(ET)=增强肿瘤区域(标签4)