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【MICCAI 2022】PHTrans：并行聚合全局和局部表示以进行医学图像分割

目录

  • 前言
  • 概述
  • 为什么要并行
  • PHTrans 架构 overview
  • Trans&Conv block
  • 实验
  • 总结
  • 参考链接

前言

这是 MICCAI 2022 的第二篇论文阅读笔记，贴下第一篇的地址：https://mp.weixin.qq.com/s/cSRc0a2gMq3NbQ8loqudCQ 。我们已知的是，在医学图像分割上，已经有了许多基于 CNN 和 Transformer 的优秀混合架构，并取得了很好的性能。然而，这些将模块化 Transformer 嵌入 CNN 的方法，还有可以挖掘的空间。

概述

在这篇论文中，提出了一种新的医学图像分割混合架构：PHTrans，它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN，分别从全局和局部特征中生成层次表示并自适应聚合它们，旨在充分利用 Transformer 和 CNN 各自的优势以获得更好的分割性能。具体来说，PHTrans 沿用 U 形设计，在深层引入并行混合模块，其中卷积块和修改后的 3D Swin Transformer 块分别学习局部特征和全局依赖关系，然后使用 sequence-to-volume 操作统一输出维度以实现特征聚合，操作的具体细节在这篇阅读笔记的后面详细介绍。最后在 BCV 和 ACDC 数据集上验证了其有效性，并用 nnUNet 包预处理 BCV 和 ACDC 数据集。

为什么要并行

下图的 (a)~(d) 是几种流行的基于 Transformer 和 CNN 的混合架构，既将 Transformer 添加到以 CNN 为 backbone 的模型中，或替换部分组件。其中 © 与 (b) 的区别是通过 Transformer 桥接从编码器到解码器的所有阶段，而不仅仅是相邻的阶段，这就捕获了多尺度全局依赖。(d) 表示将 Transformer 和 CNN 交织成一个混合模型，其中卷积编码精确的空间信息，而自注意力机制捕获全局上下文信息。

图 (e) 表示二者的并行。在串行组合中，卷积和自注意力机制无法贯穿整个网络架构，难以连续建模局部和全局表示，因此这篇论文里认为并行可以充分发挥它们的潜力。

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PHTrans 架构 overview

首先，我们从总体上分析一下 PHTrans 架构，然后在下一部分看它的细节。如下图 (b)，其主要构建块由 CNN 和 Swin Transformer 组成，以同时聚合全局和局部表示。图 (a) 依旧遵循的 U 形架构设计，在浅层只是普通的卷积块，在深层引入了 sequence-to-volume 操作来实现 Swin Transformer 和 CNN 在一个块中的并行组合。我们上一篇解析的 UNeXT 也是只在深层使用 TokMLP 的，看来浅层的卷积还是必要的。也就是说，与串行混合架构相比，PHTrans 可以独立并行构建分层的局部和全局表示，并在每个阶段融合它们。

进一步解释下为什么输入的第一层也就是 U 型架构的浅层没有用 Trans&Conv Block？因为自注意力机制的计算复杂度高，Transformer 无法直接接收以像素为标记的输入。在论文的实现中，使用了级联卷积块和下采样操作来减小空间大小，逐步提取高分辨率的低级特征以获得精细的空间信息。 类似地，这些纯卷积模块也部署在解码器的对应层，并通过上采样恢复原始维度。 请添加图片描述

我们仔细看下 PHTrans 的编码器，对于 H×W×D 的输入 volume（3D 医学图像），其中 H、W 和 D 分别表示高度、宽度和深度，首先使用几个纯卷积模块得到 H/2N1×W/2N1×D/2N1×2N1*C 的 volume，其中 N1 和 C 表示卷积块和通道的数量。然后输入到 Trans&Conv Block 重复 N2 次。对于解码器同样基于纯卷积模块和并行混合模块构建，并通过跳跃连接和加法操作融合来自编码器的语义信息。此外，在训练期间在解码器的每个阶段都使用深度监督机制，产生总共 N1 + N2 个输出，其中应用了由交叉熵和 DICE 的联合损失。深度监督（deep supervision）又称为中继监督（intermediate supervision），其实就是网络的中间部分新添加了额外的 Loss，跟多任务是有区别的，多任务有不同的 GT 计算不同的 Loss，而深度监督的 GT 都是同一个 GT，不同位置的 Loss 按系数求和。深度监督的目的是为了浅层能够得到更加充分的训练，避免梯度消失（有待研究）。在提供的 Github 代码里，提到的超参数有 N1、N2、M1 和 M2，M1 和M2 是并行混合模块中 Swin Transformer 块和卷积块的数量。

Trans&Conv block

Trans&Conv block 的设计是我们最感兴趣的地方。缩小比例的特征图分别输入 Swin Transformer (ST) 块和卷积 (Conv) 块，分别在 ST 块的开头和结尾引入 Volume-to-Sequence (V2S) 和 Sequence-to-Volume (S2V) 操作来实现 volume 和 sequence 的变换，使其与 Conv 块产生的输出兼容。具体来说，V2S 用于将整个 3D 图像重塑为具有窗口大小的 3D patches 序列。 S2V 是相反的操作。如上一节的图 (b) 所示，一个 ST 块由一个基于移位窗口的多头自注意力 (MSA) 模块组成，然后是一个 2 层 MLP。在每个 MSA 模块和每个 MLP 之前应用一个 LayerNorm (LN) 层，在每个模块之后应用一个残差连接。在 M1 个连续的 ST 块中，W-MSA 和 SW-MSA 交替嵌入到 ST 块中，W-MSA能够降低计算复杂度，但是不重合的窗口之间缺乏信息交流，这样其实就失去了 Transformer 利用 Self-Attention 从全局构建关系的能力，于是用 SW-MSA 来跨窗口进行信息交流（跨窗口连接），同时保持非重叠窗口的高效计算。

对于医学图像分割，需要将标准 ST 块修改为 3D 版本，该版本在局部 3D 窗口内计算自注意力，这些窗口被安排为以非重叠方式均匀划分体积。计算方法是下面这样的：假设 x ∈ H×W×S×C 是 ST 块的输入，首先将其 reshape 为 N×L×C，其中 N 和 L = Wh × Ww × Ws 分别表示 3D 窗口的数量和维度。每个 head 中的 self-attention 计算如下：

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Q, K, V ∈ L×d 是查询、键和值矩阵，d 是查询/键维度，B ∈ L×L 是相对位置偏差。B 的取值在论文和代码里都可以找到，这里我们就不仔细探究了。(b) 中的卷积块以 3 × 3 × 3 卷积层、GELU 非线性和实例归一化层为单位重复 M2 次。最后，通过加法运算融合 ST 块和 Conv 块的输出。 编码器中 Trans&Conv 块的计算过程（抽象成并行）可以总结如下：

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xi−1 是编码器第 i−1 阶段的下采样结果。值得注意的是，在解码器中，除了跳跃连接之外，还通过加法操作来补充来自编码器的上下文信息（图 (a) 中的圈 C 和 圈 +）。因此，解码器中的 Trans&Conv 块计算（抽象成并行）可以表示为：

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实验

实验在 BCV 和 ACDC 数据集上，BCV 分割腹部 CT 多个目标，ACDC 是 MRI 心脏分割，标记了左心室 (LV)、右心室 (RV) 和心肌 (MYO)。在 BCV 上和其他 SOTA 方法的比较如下表：

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在 ACDC 上和其他 SOTA 方法的比较如 Table 2 所示，Table 3 中的参数量和 FLOPS 和其他方法比也没有很夸张，参数量甚至和 nnU-Net 相近。

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可视化分割结果如下图，我们只定位蓝色肝脏的分割效果，箭头位置表明分割的效果 PHTrans 是更优秀的。

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总结

PHTrans 也许为更多下游医学图像任务开发了新的可能性。在 PHTrans 中，都是普通的 Swin Transformer 和简单的 CNN 块，这表明性能提升源于并行混合架构设计，而不是 Transformer 和 CNN 块。此外，PHTrans 没有经过预训练，因为到目前为止还没有足够大的通用 3D 医学图像数据集。

参考链接

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