基于注意力机制的肺结节分类研究

为进一步提升肺结节分类的效果,引入一种基于注意力机制的分类算法.通过在神经网络中添加空间和通道注意力因子,使得肺结节分类网络生成更有效的特征映射,结合梯度提升树算法,进一步提升模型的性能.经过大量实验后,证明了该方法的有效性.     

基于注意力机制的肺结节检测算法

为提升深度卷积神经网络模型检测肺结节的效果,提出一种基于注意力机制的肺结节检测算法。通过空间和通道注意力两种不同粒度与层次的注意力因子增强,提升肺结节检测网络生成的特征映射的质量,达到提升模型性能的目的。在LUNA16公开肺部CT图像数据集上进行大量相关实验,验证了模型的可行性和算法的有效性。     

基于集成随机森林模型的肺结节良恶性分类*

针对目前计算机辅助肺结节良恶性分类模型精度较低的问题,提出了一种基于CT图像的集成随机森林模型肺结节良恶性鉴别方法。首先,分割肺结节区域,提取其影像学特征向量输入多个基分类器;然后,利用每个基分类器的置信度构建集成模型的分类损失函数,求出每个基分类器的权重;最后,根据每个基分类器输出的类别概率值进行加权求和,求得其中概率最大值的类作为分类类别。为验证提出的分类模型性能,本文设计3种实验方案进行测试,准确率分别达到：96.41%,91.36%,95.82%;并与已有的肺结节良恶性分类模型进行对比,结果表明,集成随机森林分类模型能够有效提高肺结节鉴别良恶性的准确度。     

基于遗传算法和BP神经网络的孤立性肺结节分类算法

为了提高计算机辅助诊断系统中孤立性肺结节的良恶性诊断的准确性,提出了一种基于遗传算法和BP神经网的分类算法。该算法针对BP神经网络容易陷入局部最优的问题,综合考虑孤立性肺结节的医学诊断特性,采用遗传算法对基于BP神经网络的分类器进行优化,并通过对PET/CT图像进行处理,提取病灶的功能特征、结构特征以及临床信息作为神经网络分类器的输入样本,实现孤立性肺结节的良恶性分类。对医院以及网络公共数据库中的大量实验数据进行分类实验,结果表明优化后的算法在分类准确性上有较大的提高,说明该方法在肺结节临床分类方面是有效的。     

基于PSO-SVM的孤立性肺结节良恶性分类研究

为辅助医生诊断孤立性肺结节的良恶性,提出一种针对肺结节的PET/CT影像特征的PSO-SVM分类方法。该方法利用粒子群算法(PSO)对支持向量机(SVM)进行参数搜索,进而选择最合适的参数,得到合适的SVM分类模型。实验表明,利用粒子群优化算法对支持向量机模型中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,在解决分类问题中有良好的表现。使用此方法得到的分类模型对良恶性肺结节进行分类,平均正确率可达到90%以上,且为医生诊断肺结节时选取的主要特征提供了理论依据。     

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。     

CT影像识别的卷积神经网络模型

针对传统分类方法分割精度低、特征提取耗时等问题,构建一个适用于CT肺结节良恶性分类的卷积神经网络模型.首先确定网络深度、卷积核数目和卷积核大小等参数,构建卷积神经网络初始模型;然后选择激活函数类型、学习率和学习率衰减策略等训练参数;最后提出对感兴趣区域划分局部子区域的方式增强样本进行训练.在LIDC-IDRI数据集上进行实验的结果表明,准确率、特异性、敏感性及AUC值分别达到92.50%,0.91,0.94和0.93;对恶性结节的识别能力明显优于其他网络模型.     

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。     

融合多维度卷积神经网络的肺结节分类方法

针对CT图像肺结节分类任务中分类精度低,假阳性高的问题,提出了一种加权融合多维度卷积神经网络的肺结节分类模型,该模型包含两个子模型：基于二维图像的多尺度密集卷积网络模型,以捕获更宽泛的结节变化特征并促进特征重用;基于三维图像的三维卷积神经网络模型,以充分利用结节空间上下文信息。使用二维和三维CT图像训练子模型,根据子模型分类误差计算其权重,对子模型分类结果进行加权融合,得到最终分类结果。该模型在公共数据集LIDC-IDRI上分类准确率达到94.25%,AUC值达到98%。实验结果表明,加权融合多维度模型可以有效地提升肺结节分类性能。     

三维多尺度交叉融合网络肺结节分类研究

计算机断层扫描影像中良、恶性肺结节的准确分类对肺癌的预防和治疗至关重要。然而,由于计算机断层扫描影像中肺结节背景的复杂性,以及良、恶性肺结节判定之间存在的不确定性,使得良恶性肺结节的准确分类成为了一项极具挑战性的工作。提出了一种深度三维多尺度交叉融合卷积神经网络实现了良恶性肺结节的精确分类。使用密集连接结构自动提取肺结节多尺度特征,为了减少特征提取过程中肺结节相关信息的丢失,对多尺度特征引入了交叉融合策略得到多尺度特征组,增强了高、低层次语义信息的表达能力,同时增强特征在网络中的传递和转移。将提取的特征组分别连接至多个softmax分类器,模拟多位经验不同医生共同决策,实现了良、恶性肺结节的精确识别。使用肺图像联合会数据集进行验证,分类准确率达到了90.96%,AUC为94.95%。     

基于改进LVQ算法的肺结节识别与分类

目前,肺癌的是发病率最高的肿瘤,若能在早期发现癌变并进行相应治疗,将极大的提高患者的生存率。肺癌的症状在早期表现为肺结节。以提高肺结节检测识别率并进行良恶性分类为目的,提出了一种改进的LVQ分类器算法。首先使用C-V算法对原始图像进行肺实质分割,再使用最优阈值法进行感兴趣区域提取,并进行特征提取和特征归一化。使用多次聚类算法检测肺结节。使用基于改进的LVQ分类器进行肺结节的良恶性进行分类。利用改进后的LVQ分类器在LIDC数据集上进行实验,得到了对良性结节的确诊率为87.3%,对恶性结节的确诊率为80.8%。实验结果表明,改进后的算法在良恶性结节分类上具有较高的确诊率,有助于提高医生的工作效率,实现肺结节的辅助发现。     

深度卷积神经网络胸片肺结节分类识别研究

针对肺结节特征复杂且不明显,难以精确诊断出胸片中是否含有肺结节的问题,提出将深度神经网络应用于肺结节分类识别之中。首先通过将胸片灰度一致化,减少由于不同设备导致胸片亮度与灰度的差异;其次采用不同的数据扩增方法使得深度卷积神经网络可以充分提取肺结节的特征;最后通过改进的神经网络架构对肺结节进行分类识别。提出的算法有效地避免了在对胸片图像进行分割时造成图像特征部分丢失的现象,同时克服了由于胸片图像的复杂造成的肺结节特征不明显的缺点。最终通过实验研究证明胸片肺结节分类识别的平均准确率达到84.2%,在医学胸片肺结节的分类识别领域上具有一定的应用价值。     

肺结节球表面网格向量化特征分类

目的 基于球谐函数与容斥映射算法向量化球面表面纹理与结节形状用以进行胸部CT图像肺结节良恶性判定。区别于基于深度学习解决肺结节良恶性筛查的方法,目前方法多集中于框架改进而忽略了数据预处理,文中所提方法旨在对球面纹理与结节形状进行向量表达,使其可以输入深度森林进行特征分类训练。方法 首先采用辽宁中医药大学附属医院数据,通过3维重构获得3维肺结节图像。其次使用球谐函数与容斥映射算法在保留空间信息的同时将纹理以网格方式映射到标准球面上。再次使用网格-LBP与映射形变能量分别完成对球面纹理与结节形状信息的构建。最后提出一种基于网格的多粒度扫描方法对深度森林训练框架进行改进,并将向量化后的纹理和形状特征加入到改进的深度森林训练框架中进行实验验证。结果 通过大量的实验结果验证,在准确率（ACC）、特异度（SPE）、敏感度（SEN）和受试者工作特征曲线下的面积（AUC）4个衡量指标下,本文方法具有优于现存先进方法的表现,其中ACC、SPE、SEN和AUC分别达到76.06%、69.46%、88.46%和0.84。结论 基于球谐函数与容斥映射算法可成功地对肺结节表面和形状两个特征进行向量化并训练,不仅考虑了数据预处理,而且通过两个特征对肺结节良恶性检测的准确率要高于传统1个特征检测的结果,同时也为3维模型中特征的提取及向量化提供了一个有效的方法。