【摘要】：由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)以及深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像領(lǐng)域的巨大成功,眾多學(xué)者將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到CT圖像肺結(jié)節(jié)檢測之中,取得了大量的研究成果,在提高檢測率、降低假陽性率等方面獲得了較好的效果。然而,CT影像中的肺結(jié)節(jié),種類繁多、結(jié)構(gòu)各異、體積較小,尺寸和位置千變?nèi)f化,一些假陽性候選肺結(jié)節(jié)與真結(jié)節(jié)有相似形態(tài),且容易與肺內(nèi)氣管、血管等組織粘連混淆,所有這些都極大增加了肺結(jié)節(jié)檢測的難度。雖然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肺結(jié)節(jié)檢測算法已取得較高性能,但是基于臨床應(yīng)用視角,如何準確、快速和方便地檢測與識別早期肺癌結(jié)節(jié),目前仍然是研究的重點與難點。因此深入研究與開發(fā)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肺結(jié)節(jié)檢測算法,具有理論意義與應(yīng)用價值。在分析研究現(xiàn)有代表性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)肺結(jié)節(jié)檢測算法的基礎(chǔ)上,為了降低假陽性率、提高檢測準確率,應(yīng)用通用目標檢測的領(lǐng)先算法,集成RefineDet算法與SENet算法,設(shè)計了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測算法,主要研究工作包括4個方面。(1)文獻的閱讀與相關(guān)知識點的研究。通過查閱文獻,對CT圖像、肺結(jié)節(jié)及其檢測相關(guān)知識進行深入了解,對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)檢測的理論及方法深入研究。結(jié)合肺結(jié)節(jié)特點,借鑒領(lǐng)先的目標檢測算法,設(shè)計了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測算法。(2)數(shù)據(jù)集預(yù)處理。由于數(shù)據(jù)集原圖像的格式問題,首先對其進行格式轉(zhuǎn)換,提取相關(guān)注釋信息,再根據(jù)標注信息進行矩形框的標注。通過篩選合適的數(shù)據(jù)進行實驗,并對數(shù)據(jù)進行旋轉(zhuǎn)、噪聲等處理來增加樣本數(shù)量,提高模型的泛化能力。(3)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計。網(wǎng)絡(luò)設(shè)計主要參考RefineDet網(wǎng)絡(luò),去掉最后兩層卷積及其相關(guān)聯(lián)的層。針對本文肺結(jié)節(jié)檢測,由于其目標較小且不易被檢測,因此,在網(wǎng)絡(luò)中加入SENet模塊,增加圖像特征參數(shù),融合更多的上下文信息,提高模型學(xué)習(xí)能力。(4)實驗驗證。通過實驗從定性與定量兩方面驗證了本文算法的有效性。使用FROC、AUC以及CPM指標進行效果量化評價,并將本文算法與SSD、RefineDet等算法進行了對比。創(chuàng)新之處:(1)改進通用目標檢測領(lǐng)先算法,構(gòu)建適應(yīng)CT圖像肺結(jié)節(jié)檢測的CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。采用兩步級聯(lián)策略對候選框進行篩選,使用錨框細化模塊去除負候選框,并對候選框的位置及大小進行調(diào)整,使用目標檢測模塊回歸準確的對象位置并預(yù)測結(jié)節(jié)類別。(2)采用兩級特征提取結(jié)構(gòu),使特征更豐富。針對肺結(jié)節(jié)小目標問題,引入SENet模塊進行特征增強,加強特征傳遞和復(fù)用,通過特征重標定來自適應(yīng)學(xué)習(xí)特征權(quán)重,抑制對當前任務(wù)中用處不大的特征,從而提升模型性能。不足之處:(1)未考慮CT圖像的空間信息,對CT圖像序列前后之間的聯(lián)系未進行相應(yīng)處理。在未來工作中,通過設(shè)計三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),有效利用空間信息,提高網(wǎng)絡(luò)魯棒性。(2)在網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練時,采用檢測通用目標的loss函數(shù),未針對肺結(jié)節(jié)小目標問題進行改進。在今后工作中,通過改進損失函數(shù)有針對性的實現(xiàn)對肺結(jié)節(jié)檢測。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TP183;R816.4
【圖文】：

直徑小于 3mm 的結(jié)節(jié)被視為良性結(jié)節(jié)，癌癥的發(fā)病率較低，并且功能。但隨著時間的推移，小結(jié)節(jié)有可能演變?yōu)榇蠼Y(jié)節(jié)，導(dǎo)致發(fā)病的可能性大大因此，需要進行定期檢查來降低發(fā)病的可能性。肺結(jié)節(jié)的類型復(fù)雜多樣，主要表現(xiàn)為毛刺狀、鈣化、粘連血管以及獨立結(jié)節(jié)等結(jié)節(jié)的復(fù)雜多樣也給醫(yī)師的診斷帶來了一定的影響，因此，需要提供更加有效的段來幫助醫(yī)師提高診治的準確度。3 肺結(jié)節(jié)檢測基礎(chǔ)知識肺結(jié)節(jié)檢測指的是對獲取的醫(yī)學(xué)影像中肺結(jié)節(jié)的位置進行定位，并對其病變信息斷，其檢測方法主要通過胸部 X光或 CT 掃描來獲取影像信息。X光圖像能夠反病變組織的密度，但是沒有量的概念。CT 圖像不僅以不同灰度顯示其密度的高用組織對 X光的吸收系數(shù)說明其密度高低的程度，具有一個量的概念，并且 CT 圖 2-1 三種類型的結(jié)節(jié)

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文圖 2-3 AlexNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖ndrew 領(lǐng)導(dǎo)的團隊在 ILSVRC 競賽中GG 模型，如圖 2-4 所示。該模型在繼加了其網(wǎng)絡(luò)深度，由原來的 8 層增加性。

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本文編號：2712940