Кратко и по делу — принципы и практики обучения нейросети для сегментации медицинских изображений.
1) Выбор архитектуры
- Базовые подходы: encoder–decoder (U-Net) и его модификации — U-Net++, Attention U-Net, Residual U-Net; для объёмных данных — 3D U-Net.
- Когда выбирать 2D vs 3D: если объёмные сканы (CT/MR) и есть GPU/память — 3D повышает согласованность по срезам; при ограниченной памяти или слабой аннотации — 2D или 2.5D (несколько сумежных срезов) удобнее.
- Мульти‑масштаб и контекст: добавьте глубокие связи (skip connections), ASPP/SE/attention-блоки для лучшего учёта локального и глобального контекста.
- Лёгкие/скоростные модели: для встраиваемых систем — уменьшенные энкодеры (MobileNet, EfficientNet) + U-Net decoder.
- Практика: начинайте с проверенной архитектуры (U-Net/3D U-Net), затем улучшайте по ошибкам (attention, residual, глубина).
2) Метрики качества (что и как считать)
- Dice (F1 для сегментации): $\mathrm{Dice}=\frac{2|P\cap G|}{|P|+|G|}$. Часто используют Dice Loss $1-\mathrm{Dice}$.
- IoU (Jaccard): $\mathrm{IoU}=\frac{|P\cap G|}{|P\cup G|}$.
- Tversky и Focal Tversky для несбалансированных классов: $\mathrm{Tversky}=\frac{|P\cap G|}{|P\cap G|+\alpha |P\setminus G|+\beta |G\setminus P|}$.
- Focal Loss (для тяжёлых ложных классификаций): $FL(p_t)=-\alpha (1-p_t{)}^{\gamma }\log (p_t)$.
- Крайние/анатомические метрики: Hausdorff distance, Average surface distance — важны для клинической пригодности.
- Практика отчётности: показывайте per-class Dice/IoU, sensitivity, specificity и распределения метрик (boxplots), а также визуальные примеры ошибок.
3) Борьба с несбалансированными классами
- Потери: Dice Loss, Tversky Loss, Focal Loss, взвешенный кросс‑энтропийный loss. Примеры: комбинированный loss $L=\lambda L_{\text{Dice}}+(1-\lambda )L_{\text{CE}}$.
- Взвешивание: класс‑веса обратно пропорциональны частоте класса в кросс‑энтропии.
- Сэмплинг: oversampling редких классов или приоритизированный выбор патчей с высоким содержанием редкой структуры (patch sampling).
- Двухэтапный подход: сначала coarse detection (балансировка), затем fine segmentation на ROI.
- Прагматика: для очень мелких структур (тромб, опухоль) используют каскады и post‑processing (удаление мелких компонент, фильтрация по размеру).
4) Ограниченный набор размеченных данных
- Аугментация: геометрическая (rotate, flip, scale), интенсивностная (brightness, contrast), elastic deformations, gamma, локальные искажения; для медицинских данных — физически правдоподобные трансформации.
- Transfer learning / pretraining: использовать предобученные энкодеры (ImageNet) для 2D; для 3D — предобучение на похожих медицинских наборах или самосупервизорное предобучение.
- Self‑/semi‑supervised методы: contrastive learning, rotation prediction, inpainting; затем финетюнинг на размеченных примерах.
- Pseudo‑labeling и consistency training: генерируйте псевдо‑метки на неразмеченных данных, применять регуляризацию по согласованности (mean teacher, Π‑model).
- Weak supervision и частичные метки: использовать метки точками, bounding boxes, scribbles + специальные losses/CRF.
- Synthesis / GAN: генерация синтетических примеров или augmentation через style transfer; осторожно — проверять реалистичность.
- k‑fold cross‑validation и ensembling: надёжная оценка при малых данных; ансамбли стабилизируют предсказания.
- Patch‑based обучение: обучение на патчах повышает число обучающих примеров и позволяет балансировать по содержанию класса.
- Активное обучение: выбирать для разметки те примеры, где модель неуверенна.
5) Тонкости обучения и валидации
- Оптимизация: Adam/AdamW с политикам learning rate (cosine annealing, warm restarts); lr finder помогает.
- Batch size и нормализация: при малых батчах — InstanceNorm/GroupNorm; при больших — BatchNorm.
- Регуляризация: weight decay, dropout, data augmentation, ранняя остановка.
- Метрики на валидации: следите за клинически значимыми метриками (Dice per lesion, Hausdorff), не только по loss.
- Пост‑обработка: удаление мелких компонент, морфология, CRF/graph cut для улучшения границ.
- Репродуцируемость: фиксируйте seed, предобработку (резолюция, нормализация), pipeline аугментаций.
Резюме — практические рекомендации
- Старт: U‑Net (2D или 3D) + комбинированный loss (Dice + CE).
- Если классы несбалансированы — Tversky/Focal или взвешенный CE + patch sampling.
- Если мало размеченных данных — агрессивная разумная аугментация, transfer/self‑supervised pretraining, pseudo‑labeling, активное обучение.
- Оценивайте не только Dice/IoU, но и клинически важные метрики (Hausdorff, per‑lesion metrics).
- Итеративно улучшайте архитектуру и pipeline на основе ошибок модели (визуальный анализ ошибок важнее мелких улучшений loss).
Если нужно, могу предложить конкретную архитектуру, loss и pipeline для вашего типа снимков (УЗИ/КТ/МРТ/гистология) и объёма данных.