nnU-Net：基于深度学习的生物医学图像分割自配置方法

深度学习使计算机能够自动分析图像，例如从医学影像中分割肿瘤或器官。然而，不同数据集差异大、硬件条件不一，传统方法依赖专家手动设计网络和调参。

nnU-Net 实现了高度自动化，无需人工反复试错，可自动完成数据预处理、网络结构设计、训练策略及结果后处理，并针对每一个新任务自动调整。

Introduction

语义分割就是让电脑把医学影像里的不同结构'认出来并标出来'，在很多地方都非常关键，是医学影像里非常核心的一项技术。
现在大多数医学影像分割都用深度学习，而且研究非常火（70%）。
1. 现实问题是：① 想把一个分割模型'用好'，非常依赖专家经验；② 一点点参数设置错了，效果就会大幅下降。
2. 尤其在 3D 医学影像中差异很大，一个数据集调好的方案，几乎不能直接用到另一个，而且超参很多很复杂。
用 AutoML 需要机器多的训练次数，非常耗就算资源，实际上只能调一小部分，剩下的还是要人来决定，而且给新数据集用 AutoML，本身又需要专家来设搜索空间。

作者给出的思路：把专家经验系统化 + 规则化，只把少量事情留给数据来学，整个流程为：预处理→网络结构→训练→后处理，将模型参数分为以下三个部分：

永远不变的设置（fixed parameters）：哪些设计在不同数据集之间通用直接固定，不再调。
看数据特征就能决定的（rule-based parameters）：先提取数据指纹（比如图像大小、分辨率等），再用规则自动决定模型要怎么配。
实在没法规则化的才用数据学（empirical parameters）：只剩很少一部分需要真正训练来决定。

nnUNet 具体自动化参数设计

整体的数据框架如下：

文章配图

Fixed Parameters：unet 架构、优化器、等。
Data fingerprint：图像尺寸/像素体素间距/各类别占比等。
Pipeline fingerprint：patch 大小/batch size/网络有多深等。
Rule Parameters：比如：先把 patch 设成图像的中位大小，然后在不爆显存的前提下，一边缩小 patch，一边自动调整网络结构，直到能保证 batch size ≥ 2（网络的深度、pooling 等都会跟着一起自动修改）。
Empirical：选哪个模型效果好，要不要做某种后处理。

应用到新数据集时：自动提取数据指纹→执行所有规则生成模型配置→默认训练三种模型（2D/全分辨 3D/二阶段 3D）→交叉验证选最优模型或模型组合→自动判断要不要加一个简单的后处理。

下面具体说说每一板块怎么工作的。

Fixed Parameters 具体设计

不搞复杂结构，U-Net 就够了。
网络模块里用最基础的组件：卷积 → Instance Normalization → Leaky ReLU，其中 Instance Normalization：自己和自己比，医学图像 batch 小同时差异大（CT 亮度不同）。
每个尺度固定用两个卷积块：编码器（每层两个连续卷积）和解码器（每层两个连续卷积）。

固定了每一层网络中的结构，所以后面 Rule 部分才能实现通过显存和 patch 调整网络深度。

下采样和上采样的方式也固定：下用带步长卷积，上用转置卷积（作者强调用不用 max pooling、双线性插值，其实对精度影响不大）。
为什么要用三种 UNet：作者承认很难提前知道哪种 U-Net 对哪个数据集最好，所以最后交叉验证自动选最好。
- 2D U-Net：在原始分辨率上逐帧做，适合层厚层间距差异大的，比如 MRI。
- 3D 全分辨：一般情况下效果最好，但是受限于显存可能 patch 较小，看不够上下文。
- 3D 级联：专门针对特别大的 3D 图像。
训练策略：1000 个 epoch，每个 epoch 迭代 250 次。
优化器：SGD 初始学习率 0.01，Momentum 0.99，学习率 polyLR 几乎线性降到 0（医学稳定）。
数据增强：必须有而且在线，训练时动态随机增强，每次看到的样本不一样是 SOTA 的关键之一，每次从磁盘读取 patch 都随机决定要不要做某种增强。
类别不平衡：医学图像常见目标小背景多，所以适当的过采样前景。训练前知道 GT，强制一定百分比的 patch 中心点位于前景。
损失函数：Dice（不平衡数据友好，patch 不稳定）+ 交叉熵（训练稳定）的取平均。
推理阶段：五折推理 ensemble（ensemble 就是在做五折概率分数平均），patch 推理。
防止拼接痕迹：patch 重叠一半，高斯权重（这个只在 cascade 里面会有用到）。

patch 重叠一半 + 高斯权重

patch1: [1 2 3 4 5 6 7 8] patch2: [5 6 7 8 9 10 11 12] patch3: [9 10 11 12 13 14 15 16] patch 权重（高斯形状）： [0.1 0.3 0.6 0.9 0.9 0.6 0.3 0.1]

重叠一半首先保证一张图中间的位置被预测两次，其次高斯噪声保证能压住不准的预测，对于位置 8 来说 patch1 中属于边缘预测不准，所以权重小，在 patch2 中位于中间权重高。这是 1D 看起来红色区域的问题很严重，但是在大尺寸的医学图像中，nnU-Net 接受极少数'最外圈像素'的不完美，换取整体结构预测的稳定和高效，因为分割任务看中的是结构而不是边缘单点。

patch 中间预测准确边缘预测差

patch1 预测： [0.6 0.7 0.8 0.9 0.9 0.8 0.6 0.3] ← 边缘差 patch2 预测： [0.4 0.6 0.8 0.9 0.9 0.8 0.6 0.4] 拼接后 …… 0.3 | 0.4 …… ↑ 这里形成'接缝'

Rule Parameters 具体设计

文章配图

动态网络调整保证网络看的全

patch 数量决定下采样次数，下采样次数决定网络深度。
- 网络深度必须和 patch 大小匹配：patch 越大 → 网络需要越深。
- 下采样到特征图足够小为止：一直下采样，直到 feature map 至少变成 4×4（×4）。
- 网络深度由下采样次数决定：每下采样一次：encoder 多 2 个 conv；decoder 多 2 个 conv；加 1 个转置卷积。
深监督：在 decoder 的多个尺度都加 loss，但不在最底两级加（太粗糙）。
各向异性数据。
- 问题：层间距很大的话，3D 卷积会直接将不相关的层硬连接到一起。
- 解决：先只在平面内下采样（2D），目标 spacing 与重采样到下采样。

针对各向同性/异性数据集设计重采样策略

各向同性数据：每个轴用训练集 spacing 的中位数，图像三次样条插值，标签线性插值。
各向异性数据（层厚，重采样出现伪影）：
- **二维下采样阶段：**首先在二维做下采样（每次下采样，有效 spacing 增加相应倍数），z 方向暂时不下采样。
- **Resampling 阶段：**out-of-plane 轴用 10% 分位 spacing（比中位数小）提高该方向分辨率，比如说 10% 分位是 4.5，那么就先重采样到 spacing=(0.8, 0.8, 4.5)，减少极端各向异性带来的插值伪影。
- **In-Plane 下采样阶段：**然后 z 方向上不下采样，卷积核 size = 1 不跨 z 融合，一直在 in-plane 做下采样，直到 x/y 方向的感受野（物理尺度） ≈ z 方向 spacing，才逐步允许在 z 方向进行跨切片信息聚合（卷积核 > 1），是否在 z 方向下采样则取决于该轴的尺寸是否仍然足够大。
- 插值策略：在out-of-plane 轴图像和标签用最近邻插值，减少切片间的假结构，in-plane 上还是用的图像三次样条插值，标签线性插值。

举个例子

spacing = (0.8, 0.8, 5.0) mm shape = (224, 224, 32) 下采样一次 shape 变成（112,112,32）那么有效 spacing 下降到 1.6，逐渐和 xy 轴 spacing 趋近

特别的当医学图像特别大，导致 full-res patch 覆盖 < 12.5% 图像时触发 3D U-Net cascade（大图解决方案）。下面的图中能看到 full-res spacing 和 3D UNet Cascade 网络里面的 low resolution 情况下的目标 spacing 不一致。

文章配图

具体操作是：首先 low-res spacing = full-res spacing 然后每一步把 spacing 增加 1%（image size 变小），同时重新计算重采样后的图像大小，patch size 等，直到 patch 覆盖的图像比例等于 25% 的图像中位尺寸。

Patch 大小动态确定

patch 要尽可能大（上下文信息多），但必须还能塞下 batch size ≥ 2）。

patch 的长宽高比例跟重采样后训练数据的中位 shape 一致，训练之前会把数据重采样到某个 target spacing，例如重采样后，训练集里病例的 shape 可能是：
- case3: 176×160×88
- case2: 192×192×80
- case1: 160×160×96
中位数就是 176×160×88，所以 patch 就设置为 176×160×88，之后再整体缩小直到显存放得下，同时 batch≥2。Batch 大小≥2 就很稳定了，如果显存还有剩先把 patch 调大再把 batch 往上加，一直加到显存满。

不同数据强度归一化策略

默认规则：每例图单独做 Z-score（3 维的话就是 3D 整体），医学图像跨病人强度差异大。
CT 特殊处理：CT 有 HU 值，用前景体素的轻度分布统一一个全局化归一方案。
1. 前景强度的 0.5% 和 99.5% 分位数作为上下界，把更极端的值截掉，比如：x = min(max(x, -300), 500)。
2. 再用同一批前景强度的全局 mean/std 做 z-score（同一批数据集，不是单个患者）。

Empirical 具体设计

虽然论文结果显示 3D full-resolution U-Net 整体上效果最好，但是对于具体的数据集没办法百分百预判，所以 nnunet 直接在每种配置下面做交叉验证，自动选择最佳模型或者多个模型的 ensemble。
后处理：只保留最大的连通区域（图像里只会有一个器官或病灶，但可能多预测出几个小碎块），只有当后处理后的 dice 有明显提升时才会做后处理，否则完全不做。

实验结果

公开数据集上性能 SOTA

作者在用大量、权威的实验来'证明 nnU-Net 不是只对一两个数据集好用，而是非常通用'，并且效果好：

下面这个图中红点是 nnunet 的性能，在多个任务上都是 SOTA。

文章配图

配置＞架构的实验说明

方法配置中的细节比架构调整对性能的影响要大，作者以 KiTS 2019 挑战赛为例进行分析（当年 MICCAI 规模最大的比赛，非常具有代表性）：

文章配图

说明：排名前 15 的都是 unet like 网络架构，那些'流行结构改进'并不是成功的必要条件（残差、Dense……）。

文章配图

冠军同款的 unet+ 残差网络架构也会出现排名分布差异，因为最关键的是他们的配置参数不同。

得到结论医学图像分割的模型配置，本质上是一个'高维、强耦合'的优化问题，在多个数据集上达到的新 SOTA 也说明，该现象不是个例而是**普遍规律：配置＞架构。**另外，排行表里几乎没有 AutoML 方法（只有一个提到了用网格搜索调了少量参数，18/100），大多数方法反复调参，凭经验调 pipeline。

为什么依据数据配置参数不能开盒即用

文章配图

为什么必须'因数据而异地自动配置'，没有开盒即用的模型嘛。

不同数据在图形大小、体素间等差异很大。
pipeline 的合适配置，往往直接或间接依赖于数据指纹，而且这种依赖关系非常复杂。
一个数据集上训练好的模型，换到另外一个模型上往往就不是最优。

nnunet 策略：① 找出 robust design decisions（跨数据集）② interdependencies（关键依赖关系）不是假设一套参数走天下，而是有规则变化。

为什么不推荐手动调参

作者强调 nnunet 是一个研究平台而不是方法，可以把新想法、新 loss 插进来，不需要手动调整参数。

作者考虑了一些常见的调参策略：

改动类型	含义
换 loss	Dice → Cross-Entropy / TopK
加结构	Encoder 加 residual
网络更深	每层 3 个 conv（不是 2 个）
换优化器	SGD → Adam
改优化器参数	减小 momentum
换归一化	InstanceNorm → BatchNorm
去掉数据增强	Ablation

在验证集上用 bootstrap 生成 1000 个'虚拟验证集'，在每个虚拟验证集上面给这 9 个方法排个名，分布靠左说明排名靠前，分布不宽说明波动不大很稳定。

文章配图

得出结论：

同一个改动，在不同数据集上排名剧烈波动。
很多改动'看起来很强'，但只对某些数据集有用。
但没有任何一个改动，在所有数据集上都稳定提升。

Discussion

nnU-Net 并不是靠新技术取胜，而是通过系统化专家经验，在大量不同医学分割任务中实现了稳定、强泛化的性能；同时它暴露了当前研究中评测不足、baseline 不公平等问题，并为未来医学分割研究提供了一个统一、可靠、可扩展的基础工具。

nnU-Net：基于深度学习的生物医学图像分割自配置方法

Introduction

nnUNet 具体自动化参数设计

Fixed Parameters 具体设计

Rule Parameters 具体设计

动态网络调整保证网络看的全

针对各向同性/异性数据集设计重采样策略

Patch 大小动态确定

不同数据强度归一化策略

Empirical 具体设计

实验结果

公开数据集上性能 SOTA

为什么依据数据配置参数不能开盒即用

为什么不推荐手动调参

Discussion

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Patch 大小动态确定

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