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。     

基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测

针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9％,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测.     

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。     

改进U型残差网络用于肺结节检测

针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节检测灵敏度较低,且存在大量假阳性的问题,提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络,同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力,进行通道间与局部信息增强,有利于检测不同形态的结节;通过引入的通道注意力机制,对特征提取过程中的特征进行重标定,实现自适应学习特征权重,进一步提高检测的准确率;引入DR loss作为该算法的分类损失函数,用于解决数据正负样本失衡问题。在LUNA16数据集对所提算法进行了验证,CPM得分达到0.901,提高了肺结节检测的灵敏度,而且有效降低了检测结果的平均假阳性个数,可有效辅助放射科医师对肺结节进行检测。     

融合注意力机制和特征金字塔网络的CT图像肺结节检测

目的 针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层特征图进行预测造成图像空间信息丢失进而导致小结节漏检等问题,提出了一种基于注意力机制和特征金字塔的肺结节检测算法。方法 根据语义与空间特征补偿机制以及卷积神经网络中网络深度所提取特征的信息量不同,在以ResNet为骨干网络的特征提取网络中设计通道—空间注意力机制,尽可能同时获取含有较多上下文语义以及空间位置信息的特征信息。在网络预测部分设计特征金字塔网络,将高维带有丰富语义信息的特征图与低维带有位置信息的特征图融合进行多尺度预测,增强网络对于小结节以及近血管结节等非显著性目标的检测性能。结果 在LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集上进行十折交叉验证显示,当平均假阳性个数为25.99时敏感度达到了97.13%,与基准方法相比,敏感度提高了2.53%,平均假阳性降低了28.54,实现了高敏感度低假阳性;在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个假阳率点的敏感度平均值为0.854,其中在每个扫描4次和8次假阳性时敏感度分别达到了0.940和0.951,其效果优于主流的结节检测方法。结论 提出的结节检测模型,可以提高对3~10 mm小结节、近血管结节等非显著性目标的检测性能,并具有较低的假阳率。     

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。     

基于混合损失联合调优与多尺度分类相结合的肺结节检测算法

针对CT图像的肺结节自动检测任务中检测灵敏度低及存在大量假阳性的问题,提出了一个基于混合损失的三维全卷积网络与基于注意力的多尺度三维残差网络相结合的肺结节检测方法。首先,基于相似度损失预训练三维全卷积网络,利用该网络筛选难例样本,并基于混合损失将难例与正样本进行联合调优得到候选结节检测网络,用于快速筛选疑似结节;然后,利用基于注意力的多尺度三维残差卷积网络对疑似结节进行分类,从候选结节中精确地分辨出真正结节。在LUN16数据集上,候选结节检测阶段的灵敏度在每个病例的假阳数目为59.1时达到97.18%,检测系统的平均灵敏度为0.880,表明本算法可以提高肺结节检测的灵敏度并有效控制假阳性,在LUNA16数据集上获得了更优的性能。     

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。     

基于双注意力3D-UNet的肺结节分割网络模型

为提高计算机辅助诊断系统对大尺寸肺结节分割的完整度以及小尺寸肺结节的分割精度,构建双注意力3D-UNet肺结节分割网络模型.将传统3D-UNet网络中的上采样操作替换为DUpsampling结构,通过最小化特征图的像素点与被压缩标签图像之间的损失,得到更具表达能力的特征图,进而提高网络收敛速度.在此基础上,融入空间注意...     

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)...     

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。