基于深度卷积神经网络的肺结节检测算法

在传统的肺结节检测算法中，存在检测敏感度低，假阳性数量大的问题。针对这一问题，提出了基于深度卷积神经网络（CNN）的肺结节检测算法。首先，有目的性地简化传统的全卷积分割网络；然后，创新地加入对部分CNN层的深监督并使用改进的加权损失函数，获得高质量的候选肺结节，保证高敏感度；其次，设计了基于多尺度上下文信息的三维深度CNN来增强对图像的特征提取；最后，将训练得到的融合分类模型用于候选结节分类，以达到降低假阳率的目的。所提算法使用了LUNA16数据集，并通过对比实验验证算法的性能。在检测阶段，当每个CT检测出的候选结节数为50.2时，获得的敏感度为94.3%，与传统的全卷积分割网络相比提升了4.2个百分点；在分类阶段，竞争性能指标达到0.874。实验结果表明，所提算法能够有效提高检测敏感度和降低假阳率。     

应用于CT图像肺结节检测的深度学习方法综述

肺癌是世界上死亡率最高的癌症，通过胸部CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断和治疗意义重大。为了减轻放射科医生的工作量以及同时减少误诊率和漏诊率，研究人员提出了计算机辅助检测（CAD）系统辅助放射科医生检测和诊断肺结节。目前，研究人员正在尝试不同的深度学习技术，以提高计算机辅助诊断系统在基于CT图像的肺癌筛查中的性能。这项工作回顾了作为肺癌检测的CAD系统目前典型的深度学习的算法和框架，主要从数据集介绍、2D深度学习方法、3D深度学习方法、数据不平衡问题的处理、模型训练方法以及模型可解释性这六个方面进行介绍。最后，对各个方法的主要特点和算法性能进行了综合比较分析，并对如何提高结节检测性能进行了展望。     

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WU-Net网络的肺结节图像分割算法

深度卷积神经网络在医学图像分割领域运用广泛,目前的网络改进普遍是引入多尺度融合结构,增加了模型的复杂度,在提升精度的同时降低了训练效率。针对上述问题,提出一种新型的WU-Net肺结节图像分割方法。该方法对U-Net网络进行改进,在原下采样编码通路引入改进的残余连接模块,同时利用新提出的dep模块改进的信息通路完成特征提取和特征融合。实验利用LUNA16的数据集对WU-Net和其他模型进行训练和验证,在以结节为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别能达到96.72%、91.78%;在引入10%的负样本后,F;值达到了92.41%,相比UNet3+提高了1.23%;在以肺实质为尺度的实验中,Dice系数和交并比分别达到了83.33%、66.79%,相比RU-Net分别提升了1.35%、2.53%。相比其他模型,WU-Net模型的分割速度最快,比U-Net提升了39.6%。结果显示,WU-Net提升肺结节分割效果的同时加快了模型的训练速度。     

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。     

基于卷积神经网络的肺结节分类算法

肺部的检查是每年体检的重要一部分。体检中有成百上千的病例,而每个病例中含有许多的肺部横切面CT图像。这些都需要专业医生去逐个筛查出存在肺结节的病例,不仅工作量大而且存在误筛的可能。针对上述问题,把卷积神经网络（CNN）引入筛查存在肺结节的CT图像诊断,提出一种基于CNN的分类算法。在LIDC数据库的实验结果表明,对比应用广泛的lenet-5网络和传统方法等,使用自定义的卷积神经网络将分类的正确率提升了4到10个百分点不等。AUC值为0.821?6,也是几个分类器中最大的。相比于其他方法,该方法能较为准确地识别肺部CT图像,可以为临床诊断提供较为客观的参考。     

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。     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程，是计算机视觉领域研究热点，也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来，针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题，业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状，首先，介绍了传统边缘检测的实现理论及方法；然后，总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法，并依据实现技术对这些方法进行了分类，对其涉及的关键技术进行分析，发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较，可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828，接近人类视觉水平。最后，展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

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。     

基于深度学习的图像边缘检测算法综述

边缘检测是将图像中的突变的重要信息提取出来的过程,是计算机视觉领域研究热点,也是图像分割、目标检测与识别等多种中高层视觉任务的基础。近几年来,针对边缘轮廓线过粗以及检测精度不高等问题,业内提出了谱聚类、多尺度融合、跨层融合等基于深度学习的边缘检测算法。为了使更多研究者了解边缘检测的研究现状,首先,介绍了传统边缘检测的实现理论及方法;然后,总结了近年来基于深度学习的主要边缘检测方法,并依据实现技术对这些方法进行了分类,对其涉及的关键技术进行分析,发现对多尺度多层次融合与损失函数的选择是重要的研究方向。通过评价指标对各类方法进行了比较,可知边缘检测算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上的最优数据集规模（ODS）经过多年研究从0.598提高到了0.828,接近人类视觉水平。最后,展示了边缘检测算法研究的发展方向。     

基于同步深度监督的多尺度肺结节分类

针对在肺结节分类中容易产生过拟合的问题,提出一种基于同步深度监督的多尺度肺结节分类方法。解决梯度消失问题,最小化分类错误并实现同一框架中同步训练多尺度肺结节图像,提高肺结节分类精确度。改进经典的AlexNet网络,使其更适合肺结节图像分类;将同步深度监督(SDS)策略纳入到AlexNet架构中,向隐藏层提供集成的同步监督;通过多尺度空间金字塔策略提取多尺度肺结节图像特征。实验结果表明,该方法的准确性达到93.68%,且在准确性、敏感度、特异度、ROC曲线下面积值上均优于其他分类方法。     

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...     

基于深度迁移学习的肺结节辅助诊断方法

在肺癌早期筛查过程中,人工诊断胸部CT扫描图像费时费力,而深度学习网络缺乏足够的医学数据进行训练。为此,提出一种渐进式微调(PFT)策略,将其应用于深度迁移学习网络以辅助诊断肺结节良恶性。利用神经网络在粗粒度的自然图像大数据集中学习特征知识,经重构网络分类层将所学到的特征信息迁移至肺结节的细粒度小数据集。采用PFT策略从全连接分类层开始,逐层释放、微调训练卷积层直至所有网络层,并通过定量分析各层微调后肺结节良恶性分类的AUC值,确定最佳微调深度。此外,采用梯度加权类激活映射图和t-SNE算法为网络预测结果提供相应的视觉支持与解释。在LIDC数据集中的实验结果表明,该方法对肺结节良恶性诊断的准确率可达91.44%,其AUC值为0.962 1。     

CT影像肺结节分割研究进展

准确分割肺结节在临床上具有重要意义。计算机断层扫描（computer tomography,CT）技术以其成像速度快、图像分辨率高等优点广泛应用于肺结节分割及功能评价中。为了进一步对肺部CT影像中的肺结节分割方法进行探索,本文对基于CT影像的肺结节分割方法研究进行综述。1）对传统的肺结节分割方法及其优缺点进行了归纳比较;2）重点介绍了包括深度学习、深度学习与传统方法相结合在内的肺结节分割方法;3）简单介绍了肺结节分割方法的常用评价指标,并结合部分方法的指标表现展望了肺结节分割方法研究领域的未来发展趋势。传统的肺结节分割方法各有优缺点和其适用的结节类型,深度学习分割方法因普适性好等优点成为该领域的研究热点。研究者们致力于如何提高分割结果的准确度、模型的鲁棒性及方法的普适性,为了实现此目的本文总结了各类方法的优缺点。基于CT影像的肺结节分割方法研究已经取得了不小的成就,但肺结节形状各异、密度不均匀,且部分结节与血管、胸膜等解剖结构粘连,给结节分割增加了困难,结节分割效果仍有很大提升空间。精度高、速度快的深度学习分割方法将会是研究者密切关注的方法,但该类方法仍需解决数据需求量大和网络模型超参数的确定等问题。     

基于深度学习的目标检测算法综述

深度学习目前已广泛应用到各个领域,目标检测是计算机视觉领域中的基础问题。针对传统目标检测算法存在的效率低、鲁棒性差等问题,基于深度学习的目标检测算法很好地提高了目标检测效率,成为主流趋势。论文对一些典型的基于深度学习的目标检测算法进行了综述,主要分为基于区域思想和基于回归思想两方面,对算法结构进行了分析和对比,最后对基于深度学习的目标检测算法的发展进行了展望。     

基于深度混合卷积模型的肺结节检测方法

基于高维肺部计算机断层扫描（CT）图像的肺结节检测是一项极具挑战性的任务。在诸多肺结节检测算法中，深度卷积神经网络（CNN）最引人注目，其中二维（2D） CNN具有预训练模型多、检测效率高等优点，应用非常广泛，但肺结节本质是三维（3D）病灶，2D CNN会不可避免地造成信息损失，从而影响检测精度。3D CNN能充分利用CT图像空间信息，有效提升检测精度，但是3D CNN存在参数多、计算消耗大、过拟合风险高等不足。为了兼顾两者的优势，提出基于深度混合CNN的肺结节检测模型，通过在神经网络模型的浅层部署3D CNN，在模型的深层部署2D CNN，并增加反卷积模块，融合了多层级的图像特征，达到了在不损失检测精度的情况下减少模型参数、增强模型泛化能力，提高检测效率的目的。在LUNA16数据集上的实验结果表明，所提出的模型在平均每次扫描8个假阳性的情况下的敏感度为0.924，优于现有的先进模型。     

基于深度学习的遥感图像去雾算法

针对遥感图像由于雾霾的存在导致图像清晰度下降的问题,提出了一种基于深度学习的图像去雾算法.首先将原有大气散射模型进行变形得到一个端到端的去雾模型,再将多个未知参数统一在一个参数中,运用多尺度卷积神经网络对未知参数进行估计,最后将参数估计值代入去雾模型中得到无雾图像.针对无参考图像数据集,先运用现有数据集对网络进行初步训练,再加入自建数据集对网络进行二次训练.实验结果表明,与相关去雾算法进行对比,该算法在视觉效果和客观指标上都有不同程度的提高,有效提升了遥感图像在雾霾天气状况下的清晰度.     

基于深度混合卷积模型的肺结节检测方法

基于高维肺部计算机断层扫描（CT）图像的肺结节检测是一项极具挑战性的任务。在诸多肺结节检测算法中,深度卷积神经网络（CNN）最引人注目,其中二维（2D） CNN具有预训练模型多、检测效率高等优点,应用非常广泛,但肺结节本质是三维（3D）病灶,2D CNN会不可避免地造成信息损失,从而影响检测精度。3D CNN能充分利用CT图像空间信息,有效提升检测精度,但是3D CNN存在参数多、计算消耗大、过拟合风险高等不足。为了兼顾两者的优势,提出基于深度混合CNN的肺结节检测模型,通过在神经网络模型的浅层部署3D CNN,在模型的深层部署2D CNN,并增加反卷积模块,融合了多层级的图像特征,达到了在不损失检测精度的情况下减少模型参数、增强模型泛化能力,提高检测效率的目的。在LUNA16数据集上的实验结果表明,所提出的模型在平均每次扫描8个假阳性的情况下的敏感度为0.924,优于现有的先进模型。     

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。