融合残差模块的U-Net肺结节检测算法

为解决现有肺结节检测模型精度低、漏诊率和误诊率高等问题,提出融合残差模块的肺结节检测算法.候选结节检测阶段,提出残差U-Net (residual U-Net,RU Net)分割网络,将改进的残差网络(residual network,ResNet)模块与UNet结构融合,提升模型特征提取能力;加入改进的损失函数解决数据类别不均衡问题,提高检测敏感度.假阳性减少阶段,采用三维卷积神经网络(3D CNN)用于候选结节分类,充分获得结节空间信息,达到降低假阳性的目的.实验结果表明,该算法能够准确并高效地分割和检测肺结节.     

深度学习在肺结节辅助诊断中的应用

肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪自编码器（SDAE）、深度置信网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用,阐述了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、多尺度卷积神经网络（MCNN）、U型网络（U-Net）和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用,针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析,并对未来研究方向进行展望。     

基于多尺度特征结构的U-Net肺结节检测算法

针对肺结节低层特征在网络传输过程中的缺失问题,基于多尺度特征结构,提出一种改进的U-Net卷积神经网络肺结节检测算法。采用卷积操作与池化操作获取高层特征,通过密集网络使得特征信息在输入层和输出层之间高速流通,并结合扩张卷积生成多尺度特征,提高肺结节低层特征的利用率。实验结果表明,与传统U-Net卷积神经网络的肺结节检测算法相比,改进算法对于小型结节的检测准确率约提高20%,可实现更准确的肺部病灶区域定位。     

改进双向LSTM的肺结节分割方法

基于深度学习网络在医学图像分割方面取得了很多成果。由于类圆形的肺结节不同于血管和大部分肺部结构呈扁平状,因此通过对U-Net进行扩展,提出一种带有多视图密集卷积的双向LSTM U-Net网络来消除血管和肺内组织结构以检测结节。与U-Net在跳跃连接中进行级联不同,改进双向LSTM网络将编码路径中提取特征图与解码卷积层进行非线性结合。为了加强特征传播和鼓励特征复用,在编码路径的最后一个卷积层采用密集卷积,最后使用批处理规范化（BN）来加速网络的收敛速度。实验结果表明该模型有效地提高了肺结节分割的准确率,对LUNA16和阿里巴巴天池竞赛数据集中每个候选样本提取轴位、冠状和矢状视图后训练的MIoU达到了90.1%。     

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。     

具有双向增强特征结构的U型肺结节分割网络

在CT影像中精准而有效地分割出肺部结节是肺癌早期诊断的关键。然而,肺结节形态的多样性以及周围环境的复杂性,都给肺结节分割的鲁棒性带来了巨大的挑战。为提高CT影像中肺结节分割的准确性,提出了Bi EFP-UNet(bidirectional enhanced feature pyramid UNet)肺结节分割网络。该结构采用端到端的深度学习方法来解决肺结节的分割任务,通过在原始U-Net网络的编码器和解码器结构之间集成一个双向增强型特征金字塔网络（bidirectional enhanced feature pyramid network,Bi EFPN）,加强网络对特征的传递与利用;利用Mish激活函数提高分割效率,并消除原始U-Net网络梯度消失的问题。在肺结节公开数据集LUNA16上的实验结果表明,Bi EFP-UNet网络的Dice相似系数（DSC）可达88.32%,其中,Bi EFPN结构带来的提升为5.25个百分点,Mish激活函数带来的提升为1.21个百分点;与原始U-Net网络相比,Bi EFP-UNet网络的DSC提升了6.46个百分点,能有效解决原始U-Net网络对...     

基于密集残差连接的肺结节检测方法

针对目前基于深度学习的肺结节检测算法中不同深度与尺寸的特征信息间没有相互交流的问题,提出了一种基于密集残差连接的肺结节检测模型。本模型在3D U-Net网络的基础上引入密集连接,充分利用网络中肺结节特征图,实现不同层的特征信息的结合,提高结节特征的利用率;同时结合残差结构,避免了网络加深后出现的梯度消失问题;引入通道注意力机制,对不同通道的结节特征赋予权重,提高结节的识别率;在3D U-Net网络的编码解码部分间的跳跃连接中使用转置卷积,融合不同尺度与不同深度的特征。所提算法在肺结节公共数据集LUNA16上进行十折交叉验证,以无限制受试者操作特征为评价指标,实验结果表明,在假阳率为0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个点上,平均敏感度为0.852,相较于基准模型提升5.5%。所提出的肺结节检测算法相比基准模型提高了检测敏感度,较好的实现对肺结节的检测。     

基于改进残差结构的肺结节检测方法

针对肺结节检测方法中网络结构复杂所导致的模型计算量大、过拟合的问题,提出了一种结合深度可分离卷积和预激活的改进残差网络结构,将提出的网络结构应用于肺结节检测模型。该模型以目标检测网络Faster R-CNN为基础,采用U-Net编码解码器结构,利用深度可分离卷积和预激活操作改进了三维残差网络结构。首先,通过使用深度可分离卷积,模型复杂度和计算量大幅度降低;其次,通过使用预激活,模型的正则化得到改善,缓解了过拟合现象;最后,采用矩形卷积核在少量增加模型计算量的前提下扩大了卷积操作的感受野,有效地兼顾了肺结节的全局和局部特征。在LUNA16数据集上的检测中所提方法的灵敏度为96.04%,无限制接收者操作特征曲线下面积（FROC）得分为83.23%。实验结果表明：该方法提高了肺结节检测的灵敏度,又有效降低了检测结果的平均假阳性个数,同时提高了检测效率,可有效辅助放射科医师对肺结节进行检测。     

基于深度迁移学习的肺结节分割方法

针对U-Net分割小体积肺结节效果较差的问题,提出一种基于深度迁移学习的分割方法,利用分块式叠加微调（BSFT）策略辅助分割肺结节。首先,利用卷积神经网络学习自然图像大数据集的特征信息;然后,将所学特征迁移到进行肺结节图像小数据集分割的网络,从该网络最后一个下采样层开始逐块释放、微调训练,直到网络完成最后一层的叠加;最后,定量分析Dice相似性系数,以确定最佳分割网络。实验结果表明,BSFT在LUNA16肺结节公开数据集上的Dice值达到0.917 9,该策略的性能明显优于主流肺结节分割算法。     

基于BP神经网络的肺结节自动检测算法研究

长期监测发现近年来我国肺癌发病率上升至原先的4倍,气象等专家经过研究发现,灰霾是致肺癌高发的一个根本原因,特别是在城市。肺癌的早期诊断十分重要。利用计算机图像处理技术检测肺癌早期标志物——肺结节,可以提高肺癌诊断的准确率。据此设计了一个CAD系统,尝试通过四个步骤实现肺结节的检测:肺实质分割、感兴趣区(ROI)的提取、特征的提取与计算、肺结节检测。     

基于3D CNN的肺结节假阳性筛查模型

通过肺部CT影像进行肺结节检测是肺癌早期筛查的重要手段,而候选结节的假阳性筛查是结节检测的关键部分.传统的结节检测方法严重依赖先验知识,流程繁琐,性能并不理想.在深度学习中,卷积神经网络可以在通用的学习过程中提取图像的特征.该文以密集神经网络为基础设计了一个三维结节假阳性筛查模型—三维卷积神经网络模型(TDN-CNN)...     

基于模板匹配的加速肺结节检测算法研究

使用传统的归一化互相关模板匹配算法进行肺结节检测耗时较长,在数据量较多的情况下容易造成漏诊或误诊。提出一种改进算法,主要从优化搜索策略入手,采用粗-精匹配思想,先使用改进SAD算法进行粗匹配找出侯准匹配点,再采用归一化互相关算法在侯准匹配点邻域内进行精确匹配找出最佳匹配点。实验结果表明,与NCC算法和卷积算法相比较,该算法在保证匹配精度的前提下,较大幅度地提高了匹配速率。采用这种算法进行自动肺节点检测可减少检测时间,对辅助完成早期的疑似肺结节点的定位和跟踪诊断有重要意义。     

基于中值滤波和残差网络的甲状腺结节检测

利用超声图像对甲状腺结节进行检测在医学诊断中具有至关重要的作用。针对传统机器学习方法处理过程中存在噪声复杂、特征提取困难等问题，提出一种基于中值滤波和深度学习残差网络的甲状腺超声图像结节检测方法。采用统计阈值中值滤波方法，提高结节边缘特征，实现超声图像自动增强；构建CNN6-Residual模型提取和筛选结节特征，使用跨层连接和残差学习降低网络训练难度。实验结果表明，该方法检测准确率达到97.03%，具有较高的临床应用价值。     

基于改进Faster R-CNN和3D DCNN的肺结节检测算法

针对传统肺结节检测准确率低,且存在假阳性高的问题,提出了一种改进Faster R-CNN网络检测候选结节,以及改进的3D DCNN网络去除假阳性的算法。考虑到结节的形状大小等因素,在Faster R-CNN上更改锚点数量和尺寸检测结节的鲁棒性,并在特征提取器的最后一层添加一个反卷积层,在网络特征图上根据结节尺寸添加小型滑动网络以使网络自适应生成感兴趣区域,获取候选结节。为了去除假阳性结节,在2D DCNN网络基础上调整卷积核参数,引入时间维度生成3D DCNN,并利用Adam算法调整网络学习率更改网络权重参数,采用数据增强策略进一步提取结节的全局特征。LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明,所提出的算法平均检测准确率达到97.71%,同时降低了误诊率和漏诊率。