肺癌是全球癌癥死亡的主要原因,嚴(yán)重危害著人類(lèi)的健康。肺結(jié)節(jié)是肺癌的早期表現(xiàn)形式,肺結(jié)節(jié)的早期發(fā)現(xiàn)對(duì)于提高患者生存率發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。計(jì)算機(jī)斷層掃描技術(shù)（Computed Tomography,CT）掃描速度快、圖像清晰度高、能夠捕捉到微小病變區(qū)域,應(yīng)用CT進(jìn)行肺癌診斷是一種有效的方法。為了提高肺癌診斷的準(zhǔn)確率,計(jì)算機(jī)輔助診斷（Computer Aided Diagnosis,CAD）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。但是肺結(jié)節(jié)大小不一,形狀各異,且其周?chē)芏嘞嗨频慕M織器官,導(dǎo)致現(xiàn)有的檢測(cè)算法易出現(xiàn)漏檢誤檢的問(wèn)題。目前深度網(wǎng)絡(luò)在肺結(jié)節(jié)診斷領(lǐng)域取得了優(yōu)異的成績(jī),針對(duì)以上問(wèn)題,本文利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)CT影像進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢測(cè)與診斷的算法研究和系統(tǒng)原型設(shè)計(jì),具體的工作如下:（1）針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)對(duì)肺結(jié)節(jié)的漏檢錯(cuò)檢率高的問(wèn)題,對(duì)Faster R-CNN進(jìn)行改進(jìn)并提出一種新的算法ADR-CNN,通過(guò)將Faster R-CNN的特征提取網(wǎng)絡(luò)替換為Inception-ResNet-V2網(wǎng)絡(luò),可以提取更有利于肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的特征。針對(duì)肺結(jié)節(jié)尺寸較小的問(wèn)題修改了區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network,RP... 

【文章來(lái)源】：西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人體肺部CT影像示例圖

圖 6 切割后的肺實(shí)質(zhì)圖像tional Neural Networks, CNN)在練數(shù)據(jù)做支撐，這是因?yàn)?CN止模型過(guò)擬合(Overfitting)。而據(jù)的缺乏，CNN 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)工標(biāo)記，所以很難達(dá)到像 Im，我們對(duì)原始肺部 CT 影像做提到，他們使用的數(shù)據(jù)增廣方數(shù)據(jù)量[37]。而常規(guī)的數(shù)據(jù)增廣、隨機(jī)裁剪、平移拉伸以及旋 CT 切片，然后對(duì)每一張切片切片進(jìn)行 16 倍的擴(kuò)充。我們

第二章 基于改進(jìn)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)節(jié)被檢測(cè)為真結(jié)節(jié)。Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)領(lǐng)域的效果并沒(méi)有達(dá)到人們期，因此我們對(duì) Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，將該網(wǎng)絡(luò)框架簡(jiǎn)稱(chēng)為 ADR-CNN ADR-CNN 進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的過(guò)程如圖 10 所示。具體的改進(jìn)如下：(1) Faster R-CNN 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的效果不佳，我們分析其原因是 Fa-CNN 的特征提取網(wǎng)絡(luò)(VGG16)層數(shù)有限，特征學(xué)習(xí)能力不足。對(duì)于體積較小的，不能提取到足夠的特征進(jìn)行肺結(jié)節(jié)檢測(cè)。本文借鑒加深網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的思想提出使深的CNN(Inception-ResNet-V2)[44]來(lái)替換Faster R-CNN原始的VGG 16作為特征網(wǎng)絡(luò)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于語(yǔ)義屬性分級(jí)的肺結(jié)節(jié)良惡性診斷研究[D]. 劉琰.西北大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)Faster R-CNN的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)[D]. 范偉康.鄭州大學(xué) 2018
[3]基于時(shí)間序列的孤立肺結(jié)節(jié)形態(tài)征象及良惡檢測(cè)[D]. 劉瀟.西北大學(xué) 2015



本文編號(hào)：2994880