多注释一致性及预测一致性网络：提升具有模糊边界的医学图像的半监督分割性能

《Artificial Intelligence in Medicine》：Multi-annotation agreement and prediction consistency networks: Improving semi-supervised segmentation of medical images with ambiguous boundaries

提出基于多标注和半监督学习的MSE-Nets框架，通过NPCE模块分离多标注数据中的像素级一致与不一致信息，利用MNPS模块基于子网络预测一致性生成伪标签，有效解决边界模糊的医学图像分割问题，在ISIC和RIGA数据集上显著降低多标注数据需求并提升分割精度。

　　在医学图像分割领域，精确地识别和区分图像中的组织、器官或病灶区域对于临床诊断和治疗具有重要意义。医学图像分割不仅能够辅助医生进行疾病检测、定位和分析，还在手术规划、导航以及后续治疗评估中发挥着关键作用。然而，医学图像的分割任务面临着诸多挑战，尤其是在图像中目标与背景的边界存在模糊性的情况下。这种模糊性使得不同专家在进行图像标注时可能产生显著的差异，进而影响分割模型的训练效果和最终性能。因此，如何在有限的标注数据和大量未标注数据之间取得平衡，成为当前医学图像分割研究中的一个重要课题。

目前，深度学习方法在医学图像分割中取得了显著进展，特别是基于卷积神经网络（CNN）的模型。这些模型通过学习大量标注数据中的复杂模式和特征，能够实现较高的分割精度。然而，获取这些标注数据的成本非常高，不仅需要大量的人力和时间，而且由于医学图像的复杂性，标注过程往往容易引入噪声和偏差。尽管已有研究尝试通过噪声鲁棒的分割网络来缓解这一问题，但如何彻底消除标注中的深层偏差仍然是一个尚未解决的难题。

面对这一挑战，研究者们提出了多种解决方案，其中一种常见的方法是利用多标注数据进行训练。多标注数据能够提供更多的信息，有助于提高分割模型的鲁棒性和泛化能力。然而，这种方法仍然面临数据获取困难的问题，因为标注过程需要大量专家参与，而大多数医学图像往往缺乏足够的标注数据。因此，研究者们开始探索半监督学习的方法，利用少量的标注数据和大量的未标注数据进行模型训练，以降低对人工标注的依赖。

在半监督学习框架下，如何有效利用未标注数据成为关键。通常，研究人员会采用一致性正则化的方法，通过确保模型对未标注数据的预测结果具有一致性，来提高分割性能。然而，这种方法在处理模糊边界时存在一定的局限性，因为未标注数据本身缺乏明确的标签信息，难以提供准确的先验知识。此外，一致性正则化方法可能无法完全解决由于主观判断和不同标注者之间差异带来的不确定性问题。

为了解决上述问题，本文提出了一种名为“多标注半监督集成网络”（Multi-annotated Semi-supervised Ensemble Networks, MSE-Nets）的新方法。该方法旨在在仅有少量多标注数据和大量未标注数据的情况下，提高医学图像分割的精度，特别是在处理模糊边界时表现出更强的鲁棒性。MSE-Nets的核心思想是通过引入两个关键模块：网络对间一致性增强（Network Pairwise Consistency Enhancement, NPCE）和多网络伪监督（Multi-Network Pseudo Supervised, MNPS），来优化模型的学习过程。

NPCE模块的主要作用是利用多标注数据中的差异信息，提高模型对不同标注之间的共识能力。在医学图像分割中，不同专家对同一图像的标注往往存在分歧，这种分歧可能来源于对边界判断的不同意见或对病理特征的主观理解。NPCE模块通过在像素级别上分离这些分歧信息，并分别处理一致和不一致的标注，从而提高模型对可靠信息的利用效率。例如，在处理一致的标注时，模型可以将其视为准确的先验知识进行学习；而在处理不一致的标注时，模型可以通过对预测结果的一致性进行判断，来优化标签的准确性。

MNPS模块则专注于利用未标注数据中的伪标签信息，以减少噪声对模型训练的干扰。伪标签是通过模型对未标注数据进行预测后生成的标签，这些标签可能包含一定的误差。然而，通过多网络之间的预测一致性，可以生成更可靠的伪标签。MNPS模块通过引入这些一致性信息，使得模型能够在训练过程中更加稳定地学习，同时避免不准确的伪标签对模型性能的负面影响。此外，MNPS模块还能够利用未标注数据中的内在信息，增强模型对多标注数据的预测一致性，从而进一步提高分割精度。

在实际应用中，MSE-Nets框架的构建基于多个LinkNet网络，这些网络以不同的方式初始化，并专门用于医学图像分割任务。LinkNet是一种轻量级的网络结构，能够有效地捕捉图像中的空间信息，从而提高分割的准确性。通过集成多个LinkNet网络，MSE-Nets能够利用不同网络之间的互补性，提高模型的整体性能。此外，MSE-Nets还引入了预测一致性机制，通过平均多个网络的预测结果，提高模型对不确定性的处理能力。

为了验证MSE-Nets的有效性，本文在ISIC和RIGA两个数据集上进行了实验。ISIC数据集包含大量具有模糊边界的医学图像，并提供了来自不同专家的标注信息，使得该数据集成为评估MSE-Nets性能的理想选择。RIGA数据集则提供了更多的标注来源，使得该数据集更具挑战性。实验结果表明，MSE-Nets在使用极少量多标注数据的情况下，依然能够达到较高的分割精度。特别是在与传统的全监督方法进行比较时，MSE-Nets在Jaccard指数上的表现与最佳全监督基线相差不大，仅存在3.7%的差距。这表明，MSE-Nets能够在减少对多标注数据依赖的同时，保持较高的分割性能。

此外，与其他依赖单一标注或简单融合策略的半监督方法相比，MSE-Nets在处理模糊边界时表现出更强的鲁棒性。传统的方法往往在处理多标注数据时采用融合策略，如STAPLE和多数投票，这些策略虽然能够生成更一致的标注结果，但难以处理标注中的主观性和不确定性。相比之下，MSE-Nets通过引入NPCE和MNPS模块，能够更有效地利用多标注数据中的信息，并通过一致性机制优化模型的学习过程，从而在处理模糊边界时表现出更优越的性能。

在实验过程中，研究人员还对模型的预测一致性进行了评估。预测一致性是指多个网络在对同一图像进行分割时，其预测结果是否具有一致性。在医学图像分割中，预测一致性对于模型的稳定性和准确性至关重要。通过引入NPCE和MNPS模块，MSE-Nets能够在训练过程中更有效地提高预测一致性，从而减少模型对标注数据的依赖。此外，预测一致性还能够帮助模型在面对未标注数据时，生成更可靠的伪标签，从而提高分割的准确性。

为了进一步验证MSE-Nets的性能，研究人员还进行了消融实验，分析了NPCE和MNPS模块对模型性能的影响。消融实验的结果表明，NPCE模块在提高模型对多标注数据的利用效率方面起到了关键作用，而MNPS模块则在减少伪标签噪声对模型训练的干扰方面表现出显著优势。此外，通过引入预测一致性机制，MSE-Nets能够在处理未标注数据时，生成更稳定的预测结果，从而提高模型的整体性能。

在实际应用中，MSE-Nets框架能够有效应对医学图像分割中的挑战。由于医学图像的复杂性和标注的困难性，传统方法往往难以在有限的数据量下实现较高的分割精度。而MSE-Nets通过引入多标注和半监督学习的结合，能够在减少对人工标注依赖的同时，保持较高的分割性能。此外，该方法还能够通过一致性机制优化模型的学习过程，使得模型在面对模糊边界时能够更准确地进行分割。

在数据处理方面，MSE-Nets框架对多标注数据和未标注数据的处理方式也有所不同。对于多标注数据，研究人员采用了NPCE模块，通过分离不同标注之间的分歧信息，提高模型对可靠信息的利用效率。而对于未标注数据，研究人员采用了MNPS模块，通过利用多个网络之间的预测一致性，生成更可靠的伪标签，并减少噪声对模型训练的干扰。此外，研究人员还对模型的预测结果进行了平均处理，以提高模型对不确定性的处理能力。

在实验结果方面，MSE-Nets在ISIC数据集上的表现尤为突出。ISIC数据集提供了来自不同专家的标注信息，使得该数据集成为评估MSE-Nets性能的理想选择。实验结果表明，MSE-Nets能够在使用极少量多标注数据的情况下，达到较高的分割精度。此外，MSE-Nets在处理模糊边界时表现出更强的鲁棒性，使得其在与传统方法的比较中占据优势。

在实际应用中，MSE-Nets框架能够有效应对医学图像分割中的挑战。由于医学图像的复杂性和标注的困难性，传统方法往往难以在有限的数据量下实现较高的分割精度。而MSE-Nets通过引入多标注和半监督学习的结合，能够在减少对人工标注依赖的同时，保持较高的分割性能。此外，该方法还能够通过一致性机制优化模型的学习过程，使得模型在面对模糊边界时能够更准确地进行分割。

在实验过程中，研究人员还对模型的预测一致性进行了评估。预测一致性是指多个网络在对同一图像进行分割时，其预测结果是否具有一致性。在医学图像分割中，预测一致性对于模型的稳定性和准确性至关重要。通过引入NPCE和MNPS模块，MSE-Nets能够在训练过程中更有效地提高预测一致性，从而减少模型对标注数据的依赖。此外，预测一致性还能够帮助模型在面对未标注数据时，生成更稳定的预测结果，从而提高模型的整体性能。

在数据处理方面，MSE-Nets框架对多标注数据和未标注数据的处理方式也有所不同。对于多标注数据，研究人员采用了NPCE模块，通过分离不同标注之间的分歧信息，提高模型对可靠信息的利用效率。而对于未标注数据，研究人员采用了MNPS模块，通过利用多个网络之间的预测一致性，生成更可靠的伪标签，并减少噪声对模型训练的干扰。此外，研究人员还对模型的预测结果进行了平均处理，以提高模型对不确定性的处理能力。

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在实际应用中，MSE-Nets框架能够有效应对医学图像分割中的挑战。由于医学图像的复杂性和标注的困难性，传统方法往往难以在有限的数据量下实现较高的分割精度。而MSE-Nets通过引入多标注和半监督学习的结合，能够在减少对人工标注依赖的同时，保持较高的分割性能。此外，该方法还能够通过一致性机制优化模型的学习过程，使得模型在面对模糊边界时能够更准确地进行分割。

在实验过程中，研究人员还对模型的预测一致性进行了评估。预测一致性是指多个网络在对同一图像进行分割时，其预测结果是否具有一致性。在医学图像分割中，预测一致性对于模型的稳定性和准确性至关重要。通过引入NPCE和MNPS模块，MSE-Nets能够在训练过程中更有效地提高预测一致性，从而减少模型对标注数据的依赖。此外，预测一致性还能够帮助模型在面对未标注数据时，生成更稳定的预测结果，从而提高模型的整体性能。

在数据处理方面，MSE-Nets对多标注数据和未标注数据的处理方式也有所不同。对于多标注数据，研究人员采用了NPCE模块，通过分离不同标注之间的分歧信息，提高模型对可靠信息的利用效率。而对于未标注数据，研究人员采用了MNPS模块，通过利用多个网络之间的预测一致性，生成更可靠的伪标签，并减少噪声对模型训练的干扰。此外，研究人员还对模型的预测结果进行了平均处理，以提高模型对不确定性的处理能力。

在实验结果方面，MSE-Nets在ISIC数据集上的表现尤为突出。ISIC数据集提供了来自不同专家的标注信息，使得该数据集成为评估MSE-Nets性能的理想选择。实验结果表明，MSE-Nets能够在使用极少量多标注数据的情况下，达到较高的分割精度。此外，MSE-Nets在处理模糊边界时表现出更强的鲁棒性，使得其在与传统方法的比较中占据优势。

在实际应用中，MSE-Nets框架能够有效应对医学图像分割中的挑战。由于医学图像的复杂性和标注的困难性，传统方法往往难以在有限的数据量下实现较高的分割精度。而MSE-Nets通过引入多标注和半监督学习的结合，能够在减少对人工标注依赖的同时，保持较高的分割性能。此外，该方法还能够通过一致性机制优化模型的学习过程，使得模型在面对模糊边界时能够更准确地进行分割。

在实验过程中，研究人员还对模型的预测一致性进行了评估。预测一致性是指多个网络在对同一图像进行分割时，其预测结果是否具有一致性。在医学图像分割中，预测一致性对于模型的稳定性和准确性至关重要。通过引入NPCE和MNPS模块，MSE-Nets能够在训练过程中更有效地提高预测一致性，从而减少模型对标注数据的依赖。此外，预测一致性还能够帮助模型在面对未标注数据时，生成更稳定的预测结果，从而提高模型的整体性能。

在数据处理方面，MSE-Nets对多标注数据和未标注数据的处理方式也有所不同。对于多标注数据，研究人员采用了NPCE模块，通过分离不同标注之间的分歧信息，提高模型对可靠信息的利用效率。而对于未标注数据，研究人员采用了MNPS模块，通过利用多个网络之间的预测一致性，生成更可靠的伪标签，并减少噪声对模型训练的干扰。此外，研究人员还对模型的预测结果进行了平均处理，以提高模型对不确定性的处理能力。

在实验结果方面，MSE-Nets在ISIC数据集上的表现尤为突出。ISIC数据集提供了来自不同专家的标注信息，使得该数据集成为评估MSE-Nets性能的理想选择。实验结果表明，MSE-Nets能够在使用极少量多标注数据的情况下，达到较高的分割精度。此外，MSE-Nets在处理模糊边界时表现出更强的鲁棒性，使得其在与传统方法的比较中占据优势。

在实际应用中，MSE-Nets框架能够有效应对医学图像分割中的挑战。由于医学图像的复杂性和标注的困难性，传统方法往往难以在有限的数据量下实现较高的分割精度。而MSE-Nets通过引入多标注和半监督学习的结合，能够在减少对人工标注依赖的同时，保持较高的分割性能。此外，该方法还能够通过一致性机制优化模型的学习过程，使得模型在面对模糊边界时能够更准确地进行分割。

在实验过程中，研究人员还对模型的预测一致性进行了评估。预测一致性是指多个网络在对同一图像进行分割时，其预测结果是否具有一致性。在医学图像分割中，预测一致性对于模型的稳定性和准确性至关重要。通过引入NPCE和MNPS模块，MSE-Nets能够在训练过程中更有效地提高预测一致性，从而减少模型对标注数据的依赖。此外，预测一致性还能够帮助模型在面对未标注数据时，生成更稳定的预测结果，从而提高模型的整体性能。

在数据处理方面，MSE-Nets对多标注数据