【摘 要】
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肺部疾病严重影响人类身体健康和生命安全,尤其是肺癌,已经成为威胁人类身体健康和生命安全的头号杀手。临床经验表明,如果肺癌在最早期阶段能够被及时检测并得到有效治疗,那么患者存活率将得到大幅度提升。肺癌早期形态主要表现为肺结节,检测肺结节形态及变化是筛查、诊断和治疗肺癌最为关键的一步。计算机断层扫描技术作为传统医学重要检测手段之一,能够多方位呈现患者肺部病灶的具体位置、非正常形态、繁杂纹理变化等诸多特
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肺部疾病严重影响人类身体健康和生命安全,尤其是肺癌,已经成为威胁人类身体健康和生命安全的头号杀手。临床经验表明,如果肺癌在最早期阶段能够被及时检测并得到有效治疗,那么患者存活率将得到大幅度提升。肺癌早期形态主要表现为肺结节,检测肺结节形态及变化是筛查、诊断和治疗肺癌最为关键的一步。计算机断层扫描技术作为传统医学重要检测手段之一,能够多方位呈现患者肺部病灶的具体位置、非正常形态、繁杂纹理变化等诸多特征。但是断层扫描技术产生的庞大CT影像数量,极大加重医生工作负担,因人为因素导致的误诊也越来越多,对患者肺癌的诊断以及治疗极其不利。将计算机辅助诊断系统嵌入诊断过程可有效避免医生疲劳等人为因素的影响,进而提高医学诊断的准确率。肺结节检测算法作为计算机辅助诊断系统的重要组件之一,改善和提高精度对提升肺癌患者的生存率与治愈率具有重要意义。构建在线肺结节辅助检测系统以更好预测、筛查和诊断肺癌的基本条件已经具备。一是深度学习技术快速发展,广泛应用于医学领域影像检测、识别和分类等方面。二是随着互联网的深度普及,越来越多的患者愿意选择线上问诊寻求“第二检查与治疗意见”。因此,本文以肺部医学CT影像为研究对象,针对肺癌早期筛查,探索研究提高肺结节检测准确率的深度学习算法,并在检测算法的基础上设计与开发了在线肺部CT辅助检测系统。具体研究工作如下:（1）优化设计肺结节检测算法。通过分析和研究国内外肺部结节自动检测方法,针对肺结节形状大小不一、肺部背景复杂多变以及目前肺结节检测模型对有肺壁粘连的肺结节特征提取不足等问题,本文优化了基于多尺度注意力的肺结节检测算法模型。该模型组成包括肺结节候选检测和假阳性减少两部分,改进了如下三部分内容:a)组合Res2Net部分结构,预激活操作和卷积四元组注意力机制,引入扩张卷积,优化设计3D多尺度注意力模块（VUA）。该模块首先充分提取肺结节的多尺度信息,将深浅层信息进行有效进行融合。其次,使用预激活函数用以缓解过拟合问题;b)将VUA与3D U-Net编码器—解码器结构和Faster R-CNN骨干网络结合,特征层融合过程采用卷积块替换Concat连接,用于实现候选结节检测部分;c)在3D深度卷积网络基础上,加入残差连接提取融合更多不同尺度特征,结合VUA模块通过分类完成假阳性减少部分。在LUNA16和天池竞赛数据集上进行的大量实验表明,准确率达到了95.40%左右,该检测算法可以有效提高检测灵敏度,降低假阳性结节数量,具有临床实际应用价值。（2）设计实现了基于深度学习的肺部CT辅助检测系统。遵循软件工程相关理论,采用前后端分离的方式,后端基于Web主流SSM（Spring+Spring MVC+My Batis）框架搭建,前端使用基于Element UI组件库的Vue框架,设计并实现了在线肺部CT辅助检测系统。该系统包括登录注册模块、肺部CT检查模块、肺结节辅助检测模块和管理员模块四部分。其中肺部检查模块实现医生对患者肺部情况的诊断并且提出治疗方案,肺结节辅助检测模块调用本文的深度学习CT影像检测算法帮助医生完成肺结节的检测。经测试,系统功能正常且运行稳定,达到了预期设计目标。
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