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基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像肺結(jié)節(jié)檢測算法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-09 18:05
  目前,肺癌已經(jīng)成為世界上發(fā)病率和死亡率最高的腫瘤疾病。隨著人們生活習(xí)慣的改變和環(huán)境的惡化,肺癌人群逐年增多,因而社會(huì)對(duì)此關(guān)注度日益增加。肺癌的早期癥狀在醫(yī)學(xué)圖像上以肺結(jié)節(jié)的形式表現(xiàn),雖然大部分肺結(jié)節(jié)對(duì)人體的影響不大,但是少數(shù)的肺結(jié)節(jié)會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)榉伟?而肺癌一旦出現(xiàn),將對(duì)人類健康造成巨大的危害。因此,快速準(zhǔn)確地檢測肺結(jié)節(jié)對(duì)于預(yù)防和診療肺癌具有重要意義和價(jià)值。本文以CT圖像病例數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,重點(diǎn)研究基于深度學(xué)習(xí)方法的肺結(jié)節(jié)檢測算法,旨在為醫(yī)生提供更加準(zhǔn)確有效的診斷方法,提高早期肺癌的生存率,對(duì)肺癌的早期診斷和治療具有積極作用。論文主要研究內(nèi)容和取得的成果如下:1.針對(duì)用于特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)冗余的問題,提出一種新型的用于醫(yī)學(xué)圖像特征提取的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù),以提取更為有效的特征,從而減輕網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過擬合的程度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于現(xiàn)有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),所提的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以使過擬合現(xiàn)象減弱,能夠有效提高肺結(jié)節(jié)的檢測精度,實(shí)現(xiàn)對(duì)肺結(jié)節(jié)目標(biāo)準(zhǔn)確高效的檢測。2.針對(duì)血管或氣管等組織遮擋肺結(jié)節(jié)影響肺結(jié)節(jié)形狀特征檢測的問題,提出一種新型的基于對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的肺結(jié)節(jié)檢測器,即將對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)... 

【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:90 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像肺結(jié)節(jié)檢測算法研究


LIDC數(shù)據(jù)庫中的DCM圖像

基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像肺結(jié)節(jié)檢測算法研究


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基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像肺結(jié)節(jié)檢測算法研究


對(duì)000003.dcm含結(jié)節(jié)圖像做出的標(biāo)記圖

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 劉建偉,劉媛,羅雄麟.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2014(07)
[2]深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 余凱,賈磊,陳雨強(qiáng),徐偉.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(09)
[3]LIDC中肺結(jié)節(jié)注釋信息的提取及數(shù)據(jù)庫的建立[J]. 顧曉暉,馬曉宇,陳卉.  數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志. 2009(02)
[4]LIDC數(shù)據(jù)庫中CT上肺結(jié)節(jié)輪廓的可視化[J]. 馬曉宇,顧曉暉,謝艷,陳卉.  中國醫(yī)療設(shè)備. 2009(02)

碩士論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺部結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)研制[D]. 朱翔宇.南京大學(xué) 2017
[2]基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)檢測方法研究[D]. 王鑫.長春工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于DICOM序列影像的肺結(jié)節(jié)檢測算法研究[D]. 羅旋.電子科技大學(xué) 2015



本文編號(hào):3221064

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