【摘 要】
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肺结节是发现早期肺癌的关键线索。传统的肺结节检测往往基于阈值、聚类或模版匹配等算法完成,然而由于肺结节的相对尺寸小、特征不明显,因此传统的算法往往实现过程繁琐且准确率有限。近年来,随着计算机视觉的蓬勃发展,基于深度学习的肺结节检测方法不再需要人为设计特征,并且其准确性能得到大幅度提高,逐渐成为人们的优先选择。本文基于深度学习实现了肺结节在肺部CT图像中的自动检测算法。肺结节自动检测算法主要可以分为
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肺结节是发现早期肺癌的关键线索。传统的肺结节检测往往基于阈值、聚类或模版匹配等算法完成,然而由于肺结节的相对尺寸小、特征不明显,因此传统的算法往往实现过程繁琐且准确率有限。近年来,随着计算机视觉的蓬勃发展,基于深度学习的肺结节检测方法不再需要人为设计特征,并且其准确性能得到大幅度提高,逐渐成为人们的优先选择。本文基于深度学习实现了肺结节在肺部CT图像中的自动检测算法。肺结节自动检测算法主要可以分为图像预处理和三阶段深度学习算法,通过将肺部CT图像进行图像增强和肺实质分割可以提高后续处理的准确性。肺结节自动检测三阶段算法分别为:1)肺结节候选区域提取算法,该算法由两种不同的模型组成:在Faster RCNN的基础上引入FPN并改进anchor设计方式的模型;在U-Net的基础上引入SE模块并加入残差连接的模型。在预测阶段两种改进模型的输出被合并以提升灵敏度。2)假阳性结节抑制算法,该算法以深层卷积神经网络为基础,分别采用三种特征提取加强模块:Res Ne Xt、Dense Net和Res2Net。最后采用载入了三种模块的网络加权投票的方法进行预测。3)肺结节精细分割算法,该算法以UNet++为主体,在编码端引入Res2Net模块以强化特征提取,在解码端嵌入sc SE模块,结合空间和通道信息恢复结节特征。在模型的预测阶段,将三阶段算法串联融合,可以实现端到端的预测。该模型在公开的LIDC-IDRI数据集上达到了94.1%的灵敏度和83.61%的分割Dice系数,验证了算法的有效性。同时,本文还以Vue和Spring boot框架为基础,将提出的肺结节自动检测模型部署到WEB端,响应了“互联网+医疗健康”的政策号召,实现了远程在线访问和使用,使得医疗资源匮乏的地区也可以享受便捷的在线计算机辅助诊断,造福肺癌早期患者。
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