【摘 要】
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肺癌是发病率和死亡率增长最快的恶性肿瘤之一,及时的发现肺癌并且治疗对人类健康保障具有十分重要的意义。传统的肺结节检测方法大多数都是通过结合专业的医学领域知识和CT图像的特点提取特征,然后选取有用的特征放到分类器中训练,这样不仅过程繁琐,而且训练出来的模型泛化能力差,并不能起到很好的辅助作用。近年来,以深度学习技术算法为基础的计算机视觉迅速发展,尤其在检测肺结节的过程中深度学习技术发挥着重要的作用。
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肺癌是发病率和死亡率增长最快的恶性肿瘤之一,及时的发现肺癌并且治疗对人类健康保障具有十分重要的意义。传统的肺结节检测方法大多数都是通过结合专业的医学领域知识和CT图像的特点提取特征,然后选取有用的特征放到分类器中训练,这样不仅过程繁琐,而且训练出来的模型泛化能力差,并不能起到很好的辅助作用。近年来,以深度学习技术算法为基础的计算机视觉迅速发展,尤其在检测肺结节的过程中深度学习技术发挥着重要的作用。本研究提出一种基于深度学习的Faster RCNN算法对肺结节进行检测,解决了传统方法无法实现肺结节自动检测的问题。本研究的主要研究内容有:(1)使用Labellmg工具对分别对LIDC-IDR1和宁夏医科大学附属医院DICOM格式的肺癌数据集进行数据标注;(2)使用Faster RCNN算法完成对肺结节的检测,针对Faster RCNN无法自动检测的问题,本研究提出了改进的Faster RCNN算法,将Faster RCNN与3D空间特征相结合,实现了自动检测,并提升了肺结节检测的准确率;(3)基于Faster RCNN的算法利用Python设计了一个肺结节辅助检测系统。改进的Faster RCNN算法是在Faster RCNN基础上增加双路径和U-Net网络结构,使得本研究提出的改进算法能够直接处理DICOM格式的医学数据,无需转换为标准的JPG图像,且能够捕获DICOM格式中丰富的3D图像特征。实验表明,改进的Faster RCNN算法的检测准确率达到96.6%,比原始的Faster RCNN准确率提高了1.70%。改进的Faster RCNN不仅简化了复杂的肺结节检测步骤,还提高了检测的准确率。本研究为肺癌的精确检测提供了理论依据,也对减轻医生的负担有良好的应用价值。
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