Top-hat和Gabor filter在肺结节ROI自动检测中的应用研究

在自动诊断大量带有病变区域的CT图像时,计算机辅助诊断起着重要的作用。提出了一种自动检测肺结节感兴趣区域的方法。对肺实质进行分割;利用Top-hat滤波提取包含血管和结节在内的初始感兴趣区域;用Gabor filter对图像进行第二次处理;对图像进行比对,从而得到更为精确的疑似结节的病灶区域。实验证明该方法能准确完整地提取出感兴趣区域。     

改进的模糊聚类亚实质肺结节3维分割

肺癌是当今对人类健康与生命危害最大的恶性肿瘤之一.早期肺癌一般表现为肺结节,如能及时从肺部CT图像中检测到肺结节,便能及早发现肺癌,经治疗后可有效延长患者的生存时间,所以CT图像是肺癌诊断和疾病治疗的重要依据.但对全肺进行螺旋CT扫描产生的大量图像给人工检测肺结节带来了困难,因此,基于CT图像的肺结节计算机辅助检测(CAD)技术应运而生.由于CAD能有效辅助放射科医生提高肺结节的检测准确率与工作效率,降低漏诊与误诊率,因此,CAD成了目前生物医学工程领域的研究热点之一.尽管目前报道的CAD系统所采用的方法各有不同,但基本上都是遵循以下步骤完成:1)CT图像的预处理;2)肺结节的分割;3)特征提取及优化选择;4)肺结节的分类识别.其中对结节的精确分割与否直接影响到后续的特征选择与优化,而特征选择与优化又进而影响到分类器的分类属性,所以肺结节分割是基于CT图像的肺结节计算机辅助检测的关键步骤.肺结节可细分为实质性结节(solid nodule)和亚实质性结节(sub-solid nodule).其中完全屏蔽肺实质的结节称为实质性结节,否则称为亚实质性结节.实质性结节表现为边界比较规则的类圆形病灶,且密度较高、边界清晰,因此较容易分割,对实质性肺结节的分割国内外均有大量文献报道.与实质性肺结节相比,亚实质性肺结节其密度表现为磨玻璃影(GGO),且边缘不清晰(多带毛刺)、没有特定的形状.实质性结节中93％以上为良性病灶,而因为带有GGO,亚实质性肺结节的恶性化程度较实质性结节而言表现得较高.因此,亚实质性结节的精确分割对发现早期肺癌更具应用价值,也面临更大的难度和挑战.模糊聚类算法是一种基于模糊数学的常用的灰度图像分割方法,适合解决灰度图像中存在的模糊和不确定性问题.而经典的模糊聚类算法及其数种改进算法在聚类过程中具有明显的缺点和不足,仅考虑了每个像素的灰度值分别与各聚类中心的距离,未考虑相邻像素之间的影响及利用图像的空间信息,在分割时可能会丢失图像部分信息,所以不适用于亚实质性肺结节分割.针对肺CT图像中亚实质性肺结节的特点,对模糊C均值聚类(FCM)及其改进算法核模糊聚类(KFCM)和加权核模糊聚类(WKFCM)进行实践,提出一种改进的利用血管及类别结构信息加权的适用于亚实质肺结节的核模糊聚类(IWKFCM)3维分割方法.该方法首先从肺CT序列图像的中心层中手动选取结节感兴趣区域(ROI),然后在由ROI临近层确定的3维感兴趣区域(VOI)内进行IWKFCM聚类,最后对聚类结果进行3维连通域标记及形态学处理得到最终结节的分割结果.本文分别采用36个LIDC标准数据和18个临床数据对所提出的分割方法进行评价,以放射科医生手动分割的区域作为金标准计算重合率,其均值分别为71.65％及76.18％,且假阳性率及假阴性率均低于17％.实验结果表明,相较于FCM,KFCM与WKFCM等未改进算法,IWKFCM能够获得更准确的分割结果,并且分割效果同时优于目前文献报道的其他非模糊数学方法,为基于CT图像的肺结节计算机辅助检测提供了一种分割亚实质性肺结节的工具.     

肺结节检测中特征提取方法研究

计算机辅助诊断(Computer-Aided Diagnosis,CAD)系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持.本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究.通过对肺结节和肺内各组织在序列CT图像上的医学征象分析和研究对比,结合专家提供的知识,提出了肺结节特征提取总体方案.该方案分别从肺部CT图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面,对关键的医学征象进行图像分析,从而实现对ROI(Regions ofInterest)区域的特征提取和量化;提出特征提取的评价方案,实验结果表明,本文提取的特征提取方案是有效的.利用本文提取的特征,肺结节检测正确率达到93.05%,敏感率为94.53%.     

检测肺结节的3维自适应模板匹配

目的 针对传统模板匹配方法检测肺结节存在的问题,提出一种用于CT图像中检测肺结节的3维自适应模板匹配算法。方法 首先,从CT序列图像中分割出3维肺实质,采用Canny算子等方法从分割出的3维肺实质中提取3维感兴趣区域作为候选肺结节;然后,确定每个3维感兴趣区域的主方向和中心层,并以此中心层作为信息层,沿主方向对信息层进行3维扩展生成3维模板;最后,对自适应模板和候选结节的3维归一化互相关(NCC)相关系数进行计算,将相似性高于设定阈值的区域标记为肺结节。结果 采用66个临床CT病例对本文方法进行了肺结节检测实验,结果显示本文方法对肺结节检测的敏感率为95.29%,假阳性为12.90%。结论 本文方法对检测肺结节具有较高的敏感率和准确率,可在临床上有效辅助放射科医生对肺结节进行检测,从而提高放射科医生检测肺结节的准确性和工作效率。     

基于局部灰度最大和改进Mahalanobis距离分类的肺结节检测算法

CT图像中肺结节检测一直是肺癌CAD系统的关键和难点。提出了一种孤立性肺结节自动检测算法,首先对原始CT图像进行有效、准确的肺实质分割;采用寻找局部灰度最大值方法对ROI进行初始分割;再对分割出的各ROI进行特征提取,利用SVM方法对每个特征进行定量描述,根据SVM单特征分类准确率对Mahalanobis距离进行加权改进,最后采用基于改进的Mahalanobis距离进行肺结节分类。实验结果表明,该算法可以较好地提取出CT图像中的孤立性肺结节,具有较高的灵敏度和较低的漏诊率,可以为医生诊断早期肺癌病灶提供帮助信息。     

基于局部灰度最大和改进Mahalanobis

CT图像中肺结节检测一直是肺癌CAD系统的关键和难点。提出了一种孤立性肺结节自动检测算法,首先对原始CT图像进行有效、准确的肺实质分割;采用寻找局部灰度最大值方法对ROI进行初始分割;再对分割出的各ROI进行特征提取,利用SVM方法对每个特征进行定量描述,根据SVM单特征分类准确率对Mahalanobis距离进行加权改进,最后采用基于改进的Mahalanobis距离进行肺结节分类。实验结果表明,该算法可以较好地提取出CT图像中的孤立性肺结节,具有较高的灵敏度和较低的漏诊率,可以为医生诊断早期肺癌病灶提供帮助信息。     

基于特征金字塔网络的肺结节检测

针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题,提出了基于特征金字塔网络（FPN）的肺结节检测方法。首先,利用FPN提取结节的多尺度特征,并强化小目标及目标边界细节的特征;其次,在FPN的基础上设计语义分割网络（名为掩模特征金字塔网络（Mask FPN））用于快速准确地分割提取肺实质,作为目标候选区域定位图像;并且,在FPN顶层添加反卷积层,采用多尺度预测策略改进快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）以提高检测性能;最后,针对肺结节数据集的正负样本不平衡问题,在区域候选网络（RPN）模块采用焦点损失函数以提高结节的检出率。所提方法在公开数据集LUNA16上进行实验,结果表明,利用FPN和反卷积层改进的新网络对结节检测效果有一定的帮助,采用焦点损失函数也有一定效果。综合多种改进,当平均每个扫描件的候选结节数为46.7时,所提方法的肺结节检测敏感度指标为95.7%,与其他卷积神经网络方法如Faster R-CNN、UNet等相比,具有较高的敏感性。所提方法能够较好地提取不同尺度上的结节特征,提高CT图像肺结节检测的敏感度,同时对于较小的结节也能有效检测,能更有效地辅助肺癌的诊断治疗。     

基于CT图像的肺结节计算机辅助检测研究进展

CT是检查肺癌的主要方法之一,而精度越来越高的CT在获得更清晰图像的同时,其数据量也在急剧增加,加重了医生阅片的负担.检测速度快、检测精度高的CT图像肺结节计算机辅助检测系统成为帮助医生诊断的有效工具.该综述阐述了CT图像肺结节计算机辅助检测方法的研究意义、检测过程、各类算法、研究难点,并对CT图像肺结节计算机辅助检测的现状进行了总结和展望.     

基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索

针对肺结节图像检索中存在的两个问题:手工设计的特征对肺结节的表达能力不强,生成的哈希码检索效果不佳。文中提出一种基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索方法。首先,依据肺结节的9种征象取值,构造训练集准确的哈希码;其次,利用卷积神经网络和主成分分析法提取肺结节的重要语义特征,并结合训练集准确的哈希码反向求解哈希函数;最后,提出一种基于自适应比特位的检索方法,实现待查询肺结节图像的快速检出。通过对数据集进行实验和分析,证实了本文方法在肺结节图像检索过程中取得了较高的准确率和检索精度。     

基于特征金字塔网络的肺结节检测

针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节尺寸变化较大、尺寸小且不规则等特点导致的检测敏感度较低的问题，提出了基于特征金字塔网络（FPN）的肺结节检测方法。首先，利用FPN提取结节的多尺度特征，并强化小目标及目标边界细节的特征；其次，在FPN的基础上设计语义分割网络（名为掩模特征金字塔网络（Mask FPN））用于快速准确地分割提取肺实质，作为目标候选区域定位图像；并且，在FPN顶层添加反卷积层，采用多尺度预测策略改进快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）以提高检测性能；最后，针对肺结节数据集的正负样本不平衡问题，在区域候选网络（RPN）模块采用焦点损失函数以提高结节的检出率。所提方法在公开数据集LUNA16上进行实验，结果表明，利用FPN和反卷积层改进的新网络对结节检测效果有一定的帮助，采用焦点损失函数也有一定效果。综合多种改进，当平均每个扫描件的候选结节数为46.7时，所提方法的肺结节检测敏感度指标为95.7%，与其他卷积神经网络方法如Faster R-CNN、UNet等相比，具有较高的敏感性。所提方法能够较好地提取不同尺度上的结节特征，提高CT图像肺结节检测的敏感度，同时对于较小的结节也能有效检测，能更有效地辅助肺癌的诊断治疗。     

带有语义特征得分的肺结节检测方法

针对传统肺结节检测智能算法仅预测结节的位置,缺少医生临床习惯使用的“分叶”“纹理”“毛刺”等直观的语义解释的问题,提出一种带有语义特征得分的肺结节检测方法。将Faster R-CNN的区域建议网络（RPN）中嵌入细致度、内部结构、分叶、毛刺、边界、钙化、圆度、纹理等8个医生常用的语义特征,设计新的锚盒机制,增加全连接网络实现语义特征的回归学习,将其作为辅助信息结合Faster R-CNN训练实现肺结节检测和语义预测的联合学习。LIDC/IDRI数据集上的测试结果显示,所提方法的肺结节定位的精度为91.2%,肺结节良恶性分类的准确率、敏感性、特异性分别为81%、91.2%、70.8%。在8个语义特征得分上,医生间的差异为0.59±0.80（平均绝对误差±标准差）,所提算法预测的语义解释和医生的差异为0.62±1.03,预测结果接近医生个体的差异。修改后的网络达到了较好的检测精度和语义特征预测,方便医生对机器检测结果的理解和临床解释。     

基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法

肺结节分类是早期肺癌诊断的重要任务。基于深度学习的肺结节分类方法虽然能够取得良好的分类精度,但存在模型复杂和可解释性差的问题。为此,提出了一种基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法。首先,将注意力残差卷积cell作为搜索空间的基本单元,并使用偏序剪枝方法作为搜索策略来构建神经网络架构以搜索3D分类网络,从而达到网络性能和搜索速度的平衡。其次,在网络中构建了多尺度通道和空间注意力模块来提高特征描述和类别推理的可解释性。最后,采用堆叠法将搜索到的网络架构进行多模型的融合,从而获取精准的肺结节良恶性分类预测结果。实验结果表明,在肺结节分类常用数据集LIDC-IDRI上,所提算法与最新肺结节分类算法相比具有较好的分类性能和较快的收敛,且所提算法的特异性和精确率分别达到95.37%和93.42%,能够实现良恶性肺结节的准确分类。     

基于三维形状指数的肺结节自动检测方法

针对在肺结节计算机辅助检测中存在误诊率、假阳性率较高,检测准确率较低等问题,提出一种基于三维形状指数和Hessian矩阵特征值构建类球形滤波器的结节检测方法。首先,提取肺实质区域,并计算各体素点Hessian矩阵的特征值和特征向量;其次,通过二维形状指数推导出三维形状指数公式,构建改进的三维类球形滤波器;最后,在三维肺实质区域内检测疑似结节区域,去除较多的假阳性区域,针对三维体数据上检测出结节所在位置,将检测到的坐标作为置信连接的多种子点输入,进行三维体数据分割,最终分割出三维结节。实验结果表明,所提算法能够有效地检测出不同类型的肺结节,对较难检测的磨玻璃结节也有较好的检测效果,结节检测的假阳性低,最终能达到92.36%的准确率和96.52%的敏感度。     

基于多尺度和特征融合的肺癌识别方法

针对病人肺结节大小各异、结节征象复杂造成的结节检测困难问题,基于迁移学习提出一种多尺度和特征融合的肺癌识别方法,根据CT图像预测病人未来一年内患肺癌的概率。根据肺结节和肺肿块大小,采用3种不同尺度的图像块输入三维结节检测网络,避免小尺度输入的结节检测网络难以获取大区域病灶整体特征的问题;在多尺度输入基础上采用特征融合策略,将网络提取的瓶颈层特征和输出层特征融合,充分描述病灶的详细特征。在Kaggle Data Science Bowl 2017数据集上的实验结果表明,所提方法降低了肺癌预测的损失值,提高了肺癌识别精度。     

改进U-Net网络的肺结节分割方法

为了对CT图像中的肺结节进行准确地分割,提出了一种基于改进的U-Net网络的肺结节分割方法。该方法通过引入密集连接,加强网络对特征的传递与利用,并且可以避免梯度消失的问题,同时采用改进的混合损失函数以缓解类不平衡问题。在LIDC-IDRI肺结节公开数据库上的实验结果表明,该方法达到的Dice相似系数值、准确率和召回率分别为84.48%、85.35%和83.81%。与其他分割网络相比,该方法能够准确地分割出肺结节区域,具有良好的分割性能。