肺癌是世界上最常見的惡性腫瘤,由于其高致死率,被列為癌癥第一殺手。它的早期發(fā)現(xiàn)和治療能夠大大提高患者的存活率和生活質(zhì)量。通常,由于肺癌的早期表現(xiàn)形式是肺結(jié)節(jié),因而肺結(jié)節(jié)的早期檢測診斷對肺癌的早期治療十分重要。X光胸片是最常用的影像診斷技術(shù)之一。由于不同器官組織吸收X射線能力不同,從而能獲得胸部不同組織的投影圖像。X光胸片成像花費(fèi)低,放射劑量小,并且能夠顯示特定的病理結(jié)構(gòu)等優(yōu)點(diǎn),臨床上常被用于肺部疾病診斷。然而肺結(jié)節(jié)因其大小不同、灰度的多變性、被肋骨鎖骨的遮擋等問題,容易導(dǎo)致X光胸片肺結(jié)節(jié)檢測的失敗。因此,改進(jìn)X光胸片肺結(jié)節(jié)檢測方法,準(zhǔn)確檢測肺結(jié)節(jié)近年來已成為一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。隨著影像技術(shù)的發(fā)展,CT成像也逐漸成為診斷疾病使用最多的影像篩查方式之一。目前,薄層螺旋胸部CT影像已實(shí)現(xiàn)亞毫米級分辨率,對發(fā)現(xiàn)小結(jié)節(jié)和隱藏部位結(jié)節(jié)有較高的靈敏度。但是,由于CT影像的大量切片,而肺部有豐富血管和氣道結(jié)構(gòu),使得診斷變得更加復(fù)雜,假陽性率也更高。由于傳統(tǒng)的人工胸部影像診斷胸部疾病有工作量大、閱片周期長、主觀性強(qiáng)等缺點(diǎn),因而需要快速、準(zhǔn)確、可重復(fù)性強(qiáng)的肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)來協(xié)助醫(yī)生診斷疾病。本文針對以上問題,結(jié)合國內(nèi)外大量的相關(guān)文獻(xiàn),對胸部影像(X光胸片和CT)的肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷分析做了系統(tǒng)的研究工作,主要的貢獻(xiàn)和創(chuàng)新包括:(1)提出基于深度特征融合的X光胸片肺結(jié)節(jié)分類方法在這個(gè)算法中,基于廣義的LoG算法檢測X光胸片中的肺結(jié)節(jié),利用深度學(xué)習(xí)方法對疑似肺結(jié)節(jié)提取高級特征,融合已有的經(jīng)典手動特征,對疑似肺結(jié)節(jié)區(qū)域進(jìn)行分類。在公開的數(shù)據(jù)集JSRT上,本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得到較高的靈敏性0.692。(2)提出一種基于遷移學(xué)習(xí)和卷積稀疏降噪自編碼混合模型的胸部病變檢測篩選分級診療方法為了分類X光胸片圖像水平,本文融合了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的概率置信度和卷積稀疏降噪自編碼的重構(gòu)誤差,獲得相應(yīng)的得分函數(shù)。最后,采用集成投票的方式來確定圖像的分類級別。實(shí)驗(yàn)表明該方法可以較高精度將X光胸片分為病變、正常和不確定三種類別。這樣能夠使得放射科醫(yī)生將注意力集中在高風(fēng)險(xiǎn)的胸片上,還可以幫助他們糾正潛在的誤診。結(jié)果表明,我們的算法在正常樣本上可達(dá)到準(zhǔn)確率0.9,召回率0.9,F1 0.91;在異常樣本上可得到準(zhǔn)確率0.7,召回率0.74,F1為0.72。與真實(shí)標(biāo)簽比較,在正常樣本上準(zhǔn)確率可以達(dá)到0.99(390/395),在異常樣本上準(zhǔn)確率可以達(dá)到0.94(83/88)。(3)提出一種基于深度回歸的標(biāo)記點(diǎn)檢測方法如何精確定位肋骨位置,是骨抑制的關(guān)鍵。本文基于主動形狀模型,提出一種深度回歸的標(biāo)記點(diǎn)檢測方法,來精確確定肋骨采樣點(diǎn),從而使得主動形狀模型能夠精確確定肋骨的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,測試集上我們的方法可以得到一個(gè)平均IoU為0.76,平均Dice系數(shù)為0.83的較好結(jié)果。(4)提出一種3D深度網(wǎng)絡(luò)的CT肺結(jié)節(jié)檢測與分類方法本文提出一種類似3D U-net分割方法來檢測肺結(jié)節(jié)區(qū)域,然后基于檢測到的疑似肺結(jié)節(jié)區(qū)域,提取疑似區(qū)域多尺度融合的金字塔特征對肺結(jié)節(jié)進(jìn)行分類。與其他方法結(jié)果相比,我們采用了3D的空間信息和多尺度信息,在靈敏性上可得到一個(gè)較好的結(jié)果。
【學(xué)位單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R734.2
【部分圖文】：

都是體檢中肺結(jié)節(jié)篩查的常用工具。X 光胸片具有費(fèi)用低廉，且輻射劑量相對小，但也存在空間分辨率低、解剖部位重疊等缺點(diǎn)，光胸片不同，CT 為橫斷面圖像，提供更多的空位結(jié)節(jié)的診斷具有較高的靈敏度，但同時(shí)其假陽年增多，每天有大量疑似肺癌患者肺部影像，面斷肺結(jié)節(jié)的缺點(diǎn)是耗時(shí)長，效率低，主觀性大。展，計(jì)算機(jī)輔助診斷一方面能夠減輕醫(yī)生的工作大大提高診斷效率，降低誤診率。2.2 X 光胸片肺結(jié)節(jié)的臨床背景2.2.1 X 光胸片的影像下圖顯示的是經(jīng)典的 X 光胸片的后前位圖像1

圖 2.2 后前位胸片肺區(qū)域的可視和隱藏區(qū)域肺結(jié)節(jié)圖像分析難點(diǎn)胸片肺結(jié)節(jié)檢測效果的因素有很多，比如肺結(jié)節(jié)形態(tài)度變化、與周圍組織有較低的對比度。此外，結(jié)節(jié)可易被肋骨，縱膈和隔膜下的結(jié)構(gòu)遮擋。這都給 X 光胸系統(tǒng)帶來極大的挑戰(zhàn)。的肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷的研究現(xiàn)狀分析節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)，首先需要對肺部區(qū)域分割，動的提取感興趣區(qū)域，再利用特征提取和模式識別的肺結(jié)節(jié)的計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)需要分四步：肺區(qū)域分，特征提取和選擇，分類識別，如下圖 2.3 所示。隱藏區(qū)域

肺結(jié)節(jié)形狀多變、大小多不相同，并且其密度與肺部某些組織類似，在 X 光胸片中通常表現(xiàn)為圓形或類圓形的致密影，單單僅憑人眼很難將肺結(jié)節(jié)和肺部軟組織區(qū)分開。長期以來，肺部結(jié)節(jié)的自動檢測算法研究一直都是醫(yī)學(xué)圖像計(jì)算機(jī)輔助診斷領(lǐng)域的一個(gè)難點(diǎn)和熱點(diǎn)。目前，對肺部影像診斷技術(shù)的研究主要集中在美國、日本和德國的一些大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)，還有一些大的跨國公司，如通用電氣、飛利浦、西門子等。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，依托于騰訊公司建設(shè)醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺的建立，騰訊覓影項(xiàng)目開了肺結(jié)節(jié)早癌篩查的AI 技術(shù)助力智能醫(yī)療。此外，還有許多初創(chuàng)公司也投入到智能醫(yī)療領(lǐng)域。肺區(qū)域分割是肺結(jié)節(jié)計(jì)算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，主要是將胸片中的肺區(qū)域從其他組織分割出來。肺區(qū)域分割的準(zhǔn)確與否，直接影響后續(xù)的病灶區(qū)域的提取和分類的效果。對于肺區(qū)域的分割，基于規(guī)則推理是比較主流的分割方法，根據(jù)先驗(yàn)知識來指導(dǎo)分割�；谝�(guī)則推理的方法有閾值分割法，形態(tài)學(xué)濾波法、區(qū)域增長法、幾何模型匹配法、邊緣檢測法、山脊檢測法、動態(tài)模板匹

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本文編號：2827125