【摘 要】
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肺癌通常为肺结节慢性病变的过程,肺结节的直径大多是3～30毫米,肺结节的检测属于小目标的检测算法,存在结节的信息少、分辨率低、影像模糊等问题。肺部的CT影像常用作肺癌的筛选。随着机器学习、深度学习等技术的不断发展,应用计算机进行肺结节自动检测将减轻医生工作负担,提高肺结节的识别率,相比其它类型的计算机视觉图像识别,目前肺结节的检测仍然存在很多难点;（1）肺部的CT图像是三维结构,直接计算需要耗费很
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肺癌通常为肺结节慢性病变的过程,肺结节的直径大多是3～30毫米,肺结节的检测属于小目标的检测算法,存在结节的信息少、分辨率低、影像模糊等问题。肺部的CT影像常用作肺癌的筛选。随着机器学习、深度学习等技术的不断发展,应用计算机进行肺结节自动检测将减轻医生工作负担,提高肺结节的识别率,相比其它类型的计算机视觉图像识别,目前肺结节的检测仍然存在很多难点;（1）肺部的CT图像是三维结构,直接计算需要耗费很大的计算机资源;（2）很多的结节标注为非医学专家标注的不准确标注,结节的直径较小,结节的图像信息容易丢失,导致训练模型错误;（3）目前很多算法仍存在识别率低,假阳率较高等问题;因此肺结节的检测是一项值得研究的问题。现有肺结节检测算法有检测假阳性率高,检测速率慢的缺点,现提出一种双射多框的检测和识别深度学习网络模型,并封装的算法模型,用于辅助医生进行肺结节的初筛和诊断,算法主要分为CT图像预处理、目标锚框与生成锚框的匹配编码计算、模型的训练、肺结节的识别和模型评估四个部分。（1）预处理中将CT影像的灰度值转为HU（Hounsfiled Unit）值,生成对抗网络生成含有肺结节的切片图像,作数据集扩充、缩放、去噪处理,转换CT图像世界坐标转为图像坐标,防止肺部其它的组织对结节检测干扰,对肺结节作形态学和阈值处理,生成掩膜,对肺部CT影像进行肺间质分离。（2）目标锚框与生成锚框的匹配编码中通过设计不同比例和尺寸的锚框和目标锚框计算交并比,打标签,通过编码函数编码后,与带有结节的CT切片加载到训练模型。（3）本文模型是基于SSD（Single Shot multi-box detector）模型改进而来,加入数据增强处理,采用双射的检测器和渐进的损失函数计算,更加充分提取和学习小目标图像特征,检测更为精确,解决假阳率高的问题。本文针对模型进行大量的测试实验,在开源数据集LIDC/IDRI和天池开源的测试数据集上,挑选了200份带有肺结节的CT影像测试集进行训练测试评估,其中大部分肺结节直径属于5mm～10mm。分别采用不同特征提取网络和目前较为流行的目标检测网络做测试实验,本文以Res Net101为特征提取网络模型的查准率%86.4,且检测的速度较快,经过数据对比证明本文的算法有较高的识别率和敏感度。
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