基于密集神经网络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主要通过简单的先验知识再利用低级的描述特征进行辅助检测,存在着假阳性高、敏感度低的问题.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.提出了一种基于密集神经网络的结节假阳性筛查模型:首...     

基于三维卷积神经网络的肺结节假阳性筛查

从 CT 影像中检测肺结节在肺癌的早期诊断中至关重要,而肺结节假阳性的筛查 是提高肺结节检测准确度的重要一步。为了从大量候选结节中快速准确地区分出真正的肺结节, 设计了一个 3D 卷积神经网络(CNN)筛查肺结节假阳性。提出了网络模型,通过恒等映射和残差 单元来加速模型训练,采用单连接路径重复利用特征并重组新特征。基于该模型的肺结节假阳 性筛查方法,与基于 2D CNN 的方法相比,不仅可以省略数据切片步骤,而且能够充分利用 CT 影像的空间信息; 与其他基于 3D CNN 的方法相比,具有参数量小、模型训练快的优点。该方 法在 LUNA16 数据集中的假阳性筛查中取得了较高的敏感度。     

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。     

基于可变形卷积神经网络的肺结节假阳性识别

针对肺结节检测中假阳性高的问题,提出一种基于可变形卷积神经网络的肺结节假阳性降低框架。使用多尺度候选结节作为输入,使用可变形卷积神经网络提取候选结节的多层次上下文特征,渐进融合不同输入顺序的候选结节特征信息。通过端到端的学习方式集成多流渐进特征信息得到最终的分类结果。在LUNA16数据集和合作医院临床数据集上,所提框架CPM评分优于已有方法,检测出的结节数量最多,假阳性结节数量最少,有很好的泛化能力,能有效降低结节假阳性,适用于真实的临床数据。     

基于径向梯度指数的肺结节假阳性筛除方法

针对肺结节自动检测中假阳性率高影响检测结果的问题,提出一种筛除方法。采用基于径向梯度指数的方法降低假阳性率,生成CT图像的基于径向梯度指数图,设定基于径向梯度指数滤波器滤除假阳性结节。实验结果表明,该方法能有效降低肺结节自动检测的假阳性率。     

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。     

3D多尺度深度卷积神经网络肺结节检测

目的 肺结节是肺癌的早期存在形式。低剂量CT（computed tomogragphy）扫描作为肺癌筛查的重要检查手段,已经大规模应用于健康体检,但巨大的CT数据带来了大量工作,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的计算机辅助肺结节检测引起了关注。由于肺结节尺寸差别较大,在多个尺度上表示特征对结节检测任务至关重要。针对结节尺寸差别较大导致的结节检测困难问题,提出一种基于深度卷积神经网络的胸部CT序列图像3D多尺度肺结节检测方法。方法 包括两阶段：1）尽可能提高敏感度的结节初检网络;2）尽可能减少假阳性结节数量的假阳性降低网络。在结节初检网络中,以组合了压缩激励单元的Res2Net网络为骨干结构,使同一层卷积具有多种感受野,提取肺结节的多尺度特征信息,并使用引入了上下文增强模块和空间注意力模块的区域推荐网络结构,确定候选区域;在由Res2Net网络模块和压缩激励单元组成的假阳性降低网络中对候选结节进一步分类,以降低假阳性,获得最终结果。结果 在公共数据集LUNA16（lung nodule analysis 16）上进行实验,实验结果表明,对于结节初检网络阶段,当平均每例假阳性个数为22时,敏感度可达到0.983,相比基准ResNet + FPN（feature pyramid network）方法,平均敏感度和最高敏感度分别提高了2.6%和0.8%;对于整个3D多尺度肺结节检测网络,当平均每例假阳性个数为1时,敏感度为0.924。结论 与现有主流方案相比,该检测方法不但提高了肺结节检测的敏感度,还有效地控制了假阳性,取得了更优的性能。     

基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法

针对肺结节计算机辅助检测（CAD）系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题,提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段,以更加紧凑的双路径网络（DPN）为骨干网络,并结合特征金字塔网络（FPN）进行多尺度预测,以获取不同层次的特征信息,同时嵌入全局注意力机制（GAM）来细化学习要强调的语义特征,并提高算法的敏感度;在第二阶段,提出一种假阳性抑制网络,以获得最终分类预测结果;在训练阶段,采用焦点损失函数和多种数据增强技术来处理数据不平衡问题。在公开数据集LUNA16(LUng Nodule Analysis 2016)上的实验结果显示：仅有第一阶段的算法的竞争性能指标（CPM）达到了0.908,而加入假阳性抑制网络后算法的CPM达到了0.933,这与经典算法基于最大强度投影（MIP）的卷积神经网络（CNN）算法相比提升了1.1个百分点;而消融实验的结果表明DPN、FPN、GAM对于提升检测敏感度是有作用的。以上证明了所提出的两阶段检测算法可以获取多尺度结节信息,提高肺结节检测的敏感度,并且降低假阳性率。     

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。     

基于3D双流卷积神经网络的异常行为检测

随着科技的不断发展,越来越多的人工智能技术应用于社会生活.依据这一现实,本文运用当前较为热门的图像处理技术进行能识别视频中异常行为并给出预测值的系统开发.首先,我们利用双流膨胀3D卷积网络(Two-Stream-I3D)特征提取技术对视频进行特征提取.其次,运用Python对特征进行处理,转化为深度学习网络所能识别的特...     

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3D可扩展PE阵列CNN加速器的设计

卷积神经网络具有参数大、运算量大的特点,当将其具体应用在移动端设备时,需要在满足帧率(速度)的前提下,尽量减少功耗与芯片面积.考虑满足现有移动端网络的兼容性、性能和面积等因素,设计一个基于3D可扩展PE阵列的CNN加速器.该加速器兼容3×3卷积、3×3深度可分离卷积、1×1卷积和全连接层,其PE阵列能根据具体应用的网络...     

基于3D卷积神经网络的动态手势识别

传统的2D卷积神经网络在进行视频识别时容易丢失目标在时间维度上的相关特征信息,导致识别准确率降低。针对该问题,本文采用3D卷积网络作为基本的网络框架,使用3D卷积核进行卷积操作提取视频中的时空特征,同时集成多个3D卷积神经网络模型对动态手势进行识别。为了提高模型的收敛速度和训练的稳定性,运用批量归一化（BN）技术优化网络,使优化后的网络训练时间缩短。实验结果表明,本文方法对于动态手势的识别具有较好的识别结果,在Sheffield Kinect Gesture (SKIG)数据集上识别准确率达到98.06%。与单独使用RGB信息、深度信息以及传统2D CNN相比,手势识别率均有所提高,验证了本文方法的可行性和有效性。     

基于深度学习的多模态融合三维人脸识别

二维人脸识别受光照、遮挡和姿态的影响较大.为了克服二维人脸识别的缺点,本文提出了一种基于深度学习的多模态融合三维人脸识别算法.该方法首先使用卷积自编码器将彩色图像和深度图进行融合,将融合后的图像作为网络的输入进行预训练,并且设计了一种新的损失函数cluster loss,结合Softmax损失,预训练了一个精度非常高的模型.之后使用迁移学习将预训练的模型进行微调,得到了一个轻量级神经网络模型.将原始数据集进行一系列处理,使用处理之后的数据集作为测试集,测试的识别准确率为96.37%.实验证明,该方法弥补了二维人脸识别的一些缺点,受光照和遮挡的影响非常小,并且相对于使用高精度三维人脸图像的三维人脸识别,本文提出的算法速度快,并且鲁棒性高.     

CNN和三维Gabor滤波器的高光谱图像分类

卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力,能够有效地提高高光谱图像的分类精度.然而CNN模型训练需要大量的训练样本参与,以防止过拟合,Gabor滤波器以非监督的方式提取图像的边缘和纹理等空间信息,能够减轻CNN模型对训练样本的依赖度及特征提取的压力.为了充分利用CNN和Gabor滤波器的优势,提出了一种双通道CNN和三维Gabor滤波器相结合的高光谱图像分类方法Gabor-DC-CNN.首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)模型处理原始高光谱图像数据,提取图像的深层空间特征;同时利用一维卷积神经网络(1D-CNN)模型处理三维Gabor特征数据,进一步提取图像的深层光谱-纹理特征.连接2个CNN模型的全连接层实现特征融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类.实验结果表明,该方法能够有效地提高分类精度,在Indian Pines,Pavia University和Kennedy Space Center 3组数据上分别达到98.95%,99.56%和99.67%.