【摘 要】
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肺癌每年造成130万人死亡,是威胁人类生命的常见恶性肿瘤之一。肺结节作为肺癌的早期形态,通过观察肺部计算机断层扫描（Computer Tomography,CT）影像,有经验的医生可对其位置、范围和形状等进行诊断,并采取适时治疗手段。然而,许多不稳定的因素,如分心、疲劳以及专业经验的限制等,可能会导致医生产生误判,影响之后的治疗方案。因此,利用计算机辅助诊断肺癌对肺癌的治疗和延长患者生存期具有极大
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肺癌每年造成130万人死亡,是威胁人类生命的常见恶性肿瘤之一。肺结节作为肺癌的早期形态,通过观察肺部计算机断层扫描（Computer Tomography,CT）影像,有经验的医生可对其位置、范围和形状等进行诊断,并采取适时治疗手段。然而,许多不稳定的因素,如分心、疲劳以及专业经验的限制等,可能会导致医生产生误判,影响之后的治疗方案。因此,利用计算机辅助诊断肺癌对肺癌的治疗和延长患者生存期具有极大的实际意义。肺部实质分割和肺结节检测作为计算机辅助诊断肺癌的两个关键步骤,可以采用深度学习算法代替传统机器学习算法。相比传统的机器学习算法,深度学习技术自动化程度高且无需提前定义需要的特征,还可以广泛应用于各种计算机辅助诊断系统。近年来,采用深度学习方法进行医学影像处理是医学影像分析的重要研究手段。于是,本文在肺实质自动分割和肺结节检测两个部分进行研究并展开大量实验。主要工作如下:（1）针对部分深度学习方法效果不佳等问题,本文提出了一种基于卷积神经网络的肺部分割方法。首先,本文提出的肺实质分割方法具有编码-解码结构,并将注意力机制引入网络中的原始解码路径,避免背景干扰突出前景区域,从而提高模型的学习能力;其次添加密集空洞卷积模块,将inception、残差网络和空洞卷积的优点集成,充分提取不同尺度的特征;最后对上/下采样模块进行改进,利用不同尺度的卷积核并行级联,避免训练过程中的特征丢失问题。在经过几组比较实验和消融实验后,结果表明,本文算法的Dice相似性系数为0.9859,相比于其他最新网络分割效果更加出色,是对下一步的肺结节检测及病灶分析做出的重要的预处理步骤。（2）由于肺结节的体积较小且尺寸变化大,属于小目标检测,因此,本文设计了一种多尺度检测的两阶段（Two-stage）检测算法。首先,该算法采用Res Net网络作为特征提取层;其次,为降低特征提取的难度,在特征提取的同时,将高层特征逐个与低层特征相结合,形成特征金字塔网络,增强每一层网络的语义特征。最后,利用级联R-CNN网络通过设置不同阈值使网络能够适应不同尺度目标的情况,提高整体的检测精度。本文通过在LUNA16（Lung Nodule Analysis 2016）数据集进行实验,并采用Mosaic数据增强方法增加训练集中小结节的分布,使模型在小结节检测中具有鲁棒性。实验结果表明,本文针对多尺度肺结节提出的改进算法可以有效改善不同尺寸肺结节的检测效果。当Res Net101作为主干网络时,检测效果最好,小、中、大尺寸结节的平均检测精度为0.842、0.917、0.986,与其他网络相比有较大优势。
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