【摘 要】
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肺癌作为全球发病率、死亡率均位居前列的疾病,严重危害人类的健康,尽早发现与治疗是降低肺癌死亡率的重要手段。肺结节是肺癌的早期存在形态,及时诊断肺结节是提高肺癌患者治愈率的关键。CT技术是目前临床医学中应用最为广泛的诊疗手段,但CT诊疗产生的数据以指数倍形式迅速增长。因此,医生人工观察CT图像进行疾病诊断需要巨大的工作量,效率较低,且诊断结果通常带有较强的主观性。为提高医生的诊断效率、减少医生的工作
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肺癌作为全球发病率、死亡率均位居前列的疾病,严重危害人类的健康,尽早发现与治疗是降低肺癌死亡率的重要手段。肺结节是肺癌的早期存在形态,及时诊断肺结节是提高肺癌患者治愈率的关键。CT技术是目前临床医学中应用最为广泛的诊疗手段,但CT诊疗产生的数据以指数倍形式迅速增长。因此,医生人工观察CT图像进行疾病诊断需要巨大的工作量,效率较低,且诊断结果通常带有较强的主观性。为提高医生的诊断效率、减少医生的工作量,通过计算机、人工智能技术对医学图像中的肺结节进行分割尤为重要。而如何基于人工智能技术对CT图像进行高效精准的分割,是本文关注的重点研究问题。U-Net网络是一种典型的深度神经网络,因其结构相对简单、泛化能力较强,成为医学图像分割领域常用的一种网络。但随着网络深度的加深,U-Net网络会出现梯度消失的问题,并且未充分利用不同尺度之间的特征信息。针对以上问题,本文提出一种基于多尺度密集连接3DU-Net网络模型（Multi-scale Densely Connection 3DU-Net,MSDU-Net）的肺结节分割方法。本文基于U-Net网络的严格对称结构,提出多尺度密集连接（Multi-scale Densely Connection,MSD）模块,其可将网络中不同尺度的特征融合在一起共同作为本阶段（Stage）的输入,使得在网络的每一阶段中所获得的输入信息均为以前阶段的全部特征,从而提高整体网络的分割效果。并且,本文引入残差3D卷积（Residual 3D Convolution,R3D-conv）模块,将U-Net网络与残差网络相结合,可以有效解决深度卷积网络中由于层数加深而产生的梯度消失问题。本文在原始U-Net网络架构中同时嵌入R3D-conv模块和所提出的MSD模块,构建一个新的网络模型,即MSDU-Net。为了验证提出的MSDU-Net模型的分割准确率,本文在两个经典的肺部医学图像数据集蒙哥马利县X射线数据集和LUNA16数据集上对其性能进行了测试,并将其与目前一些分割性能较好的医学图像分割方法进行了对比。实验结果表明本文提出的MSDU-Net模型可以取得较好的分割效果,性能总体上优于其他对比方法。
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