【摘 要】
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肺癌是人类健康的一大杀手,晚期肺癌极难治愈且治疗过程会给病人带来极大痛苦,而与其他的恶性肿瘤相比,肺癌的早期症状如咳嗽气喘等不容易被病人及时感受到,且很容易被误解为常见的感冒。肺癌由肺结节恶化而来,因此对肺部结节进行早期筛查对于降低肺癌的死亡率十分重要。计算机辅助诊断系统的介入可以有效减轻医生的工作负担,在医院中,放射科医生每天都要面对大量的筛查病例,而每一个病例都需要十分细致地进行观察诊断,通过
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肺癌是人类健康的一大杀手,晚期肺癌极难治愈且治疗过程会给病人带来极大痛苦,而与其他的恶性肿瘤相比,肺癌的早期症状如咳嗽气喘等不容易被病人及时感受到,且很容易被误解为常见的感冒。肺癌由肺结节恶化而来,因此对肺部结节进行早期筛查对于降低肺癌的死亡率十分重要。计算机辅助诊断系统的介入可以有效减轻医生的工作负担,在医院中,放射科医生每天都要面对大量的筛查病例,而每一个病例都需要十分细致地进行观察诊断,通过计算机进行辅助,减轻医生因大量工作而导致的疲劳对于提高综合诊断的准确率是十分有必要的。本文中将研究的重点放在了肺结节的早期筛查和辅助诊断上,因此研究对象主要是包含了结节的肺部CT影像,影像中所包含的结节也多为小结节,主要的研究内容为肺结节的检测及生长预测和基于生长的危害性分类方法,创新点主要在于以下几个方面:1.提出了一种肺结节生长预测模型（Prediction Network,Pred Net）。基于结节的生长趋势不变的假设,结合结节先前的生长状况,即两次筛查之间结节的变化,以及时间段的长度,通过空间变换的方式学习相邻随访时间间隔的结节生长,并在此基础上设计了类编码器解码器结构的深度学习网络预测出结节在未来某一时间段内的生长,而后进一步得出结节的未来形态。由于没有合适的公开数据集,本文中自建了一个肺结节随访数据集并在此基础上进行了相关实验,并取得了可观的结果。2.提出了一种基于生长和随访信息的肺结节危害性分类模型（Diagnosis Net-work,Diag Net）。通过结节的生长状况,将结节危害性预测模型的关注点放在了结节较先前的变化上,并综合了前次筛查中的医生诊断结论,而后给出最终的结节危害性。在目前三甲医院中医生对于肺部CT筛查的诊断模式下,对于每一次的筛查都会关注病人先前的状况并和本次筛查进行对比,结合情况是否好转给出意见及治疗方案。相较于已有方法中只关注单次图像的辅助诊断模式,提出的方法中结合了病人先前的随访数据也更贴近于医生的实际诊断过程,并取得了较高的准确率。3.设计了基于二维Faster R-CNN的模型作为肺结节检测方法,并结合肺结节检测任务的特点以及早期肺部结节普遍较小的特性进行了针对性的改进,通过U-Net提取出医学图像中的语义信息,而后通过滑动窗口策略和上采样层提高模型在检测小结节时的精度,实验结果验证了改进模块的有效性。
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