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基于深度学习的三维高分辨率脑图像压缩

高硕  
【摘要】:随着生物显微成像技术的快速发展,单神经元分辨率级的三维全脑成像技术取得了很大进展,其产生的三维脑图像具有很高的分辨率,可以清晰地显示脑神经元的胞体、树突和轴突等结构,对于神经元形态和结构的研究以及人工智能的发展有重要意义。然而,如此高分辨率的三维图像为存储和传输带来了巨大挑战,因此寻找三维高分辨率脑图像的高效压缩方法成为了一项迫切任务。目前三维医学图像压缩方法大多采用基于小波变换的方法,其中JP3D方法是JPEG2000压缩标准的三维扩展,它可以实现对高位深三维图像进行较高效的压缩。但是该方法有两个缺点,首先,经过该方法解码后的图像中存在失真效应,且压缩率越大,失真效应越明显,这些失真会对脑图的研究造成影响。其次,JP3D的熵编码算法EBCOT没有利用子带间的相关性信息,导致熵编码效率较低。近年来,基于深度学习的二维自然图像压缩方法实现了高效的压缩性能,其压缩性能优于现有的传统图像压缩方法,如BPG、JPEG2000、JPEG。虽然基于深度学习的二维图像压缩方法已经取得了很大进展,但是目前基于深度学习的三维图像压缩方法的研究还很少。本文旨在运用深度学习的方法提高三维高分辨率脑图像的压缩效率,使得在相同码率下可以获得质量更高的解码图像。受基于深度学习的二维图像压缩方法的启发,本文做了两方面的工作:1.研究基于深度学习的JP3D压缩方法的改进。一方面,为了减少压缩图像中的失真效应,本文提出了一个基于神经网络的三维脑图像压缩后处理方法,运用卷积神经网络提取三维脑图中每个维度的特征,同时引入三维残差模块以加速网络收敛,实验结果表明该方法显著减轻了压缩脑图像的失真效应,且在三维高动态范围脑图像上也有很好的效果。另一方面,本文将基于3D PixelCNN和RNN模型的熵编码算法与JP3D相结合,利用三维小波变换系数的子带间相关性提高熵编码效率。2.研究基于深度学习的三维图像压缩方法。本文提出了一个基于神经网络的三维端到端图像压缩方法,该模型采用自编码器将三维输入图像变换为维度较低的隐空间,然后利用超先验模型和条件上下文模型作为熵编码模型,共同估计隐空间的概率分布以提高编码效率。同时,本文引入三维非局部注意力模型以利用输入图像的全局相关性,且为了降低模型的复杂度,采用基于3D ConvLSTM的上下文熵编码模型,将隐空间特征沿通道维度展成序列依次对其进行编码,以提取通道间的因果相关性。压缩框架中的每个模块通过一个率失真损失函数进行优化。实验结果表明,相比于最优的基于深度学习的二维图像压缩方法,本文提出的三维图像压缩方法在压缩性能上有显著优势,且实验结果表明本文的方法性能优于JP3D及HEVC方法,尤其在较低码率点。


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