經調查研究得知,近年來在體檢中發(fā)現(xiàn)肺癌的人數(shù)逐年增多,但是選擇住院治療的人數(shù)卻比較少,大約75%的患者在確診時已經是肺癌中晚期,其治愈幾率大大降低。因此,盡早診斷出肺癌對于降低因肺癌造成的死亡率具有重要意義。另一方面,面對大量的患者,臨床醫(yī)生有著相當大的工作量,需要先篩選肺癌患者,然后根據自身經驗對患者進行相應的治療。然而在我國,培養(yǎng)一位經驗豐富的臨床醫(yī)生所需要花費的時間周期較長。綜上所述,在醫(yī)學領域,研究運用人工智能技術對醫(yī)學數(shù)據分析、輔助臨床醫(yī)生進行肺癌篩選診斷和治療,具有重要理論意義和實際應用價值。本文在分析了目前深度學習方法之后發(fā)現(xiàn),國內外研究者主要針對肺部CT圖像進行肺癌預測,忽略了放射科醫(yī)生給出的CT圖像描述和檢驗報告,尤其是檢驗報告,這樣會丟失部分信息。考慮上述問題,本文設計了一種新穎的文本和圖像的多模態(tài)學習的肺癌輔助診斷方案。該方案與目前已有的方法不同,是基于CT圖像、放射科醫(yī)生給出的CT圖像描述、檢驗報告三部分進行多模態(tài)融合。其主要實現(xiàn)要點是將圖像部分先預處理,再利用Resnet網絡建模;將CT圖像描述部分利用自然語言處理技術進行分詞、預訓練、建模;將檢驗報告利用多層感知機建模;最后經三部分融合。實驗驗證,基于文本和CT圖像的多模態(tài)方法的準確率要比基于CT圖像的單模態(tài)方法的準確率提高3%,這說明,CT影像仍是肺癌診斷的主要信息,而檢查描述和檢驗結果作為補充信息加入到模型中,可以很好的提升模型的精確度。再基于本文設計的文本和圖像的多模態(tài)學習方式,設計實現(xiàn)了肺癌輔助診斷系統(tǒng)。充分將多模態(tài)方式與計算機輔助診斷融合,幫助臨床醫(yī)生篩選診斷患者。該系統(tǒng)能夠快速實現(xiàn)數(shù)據預處理,肺癌輔助診斷判斷,診斷信息錄入,以及患者過往史病例等信息的查詢。該系統(tǒng)的實現(xiàn)減輕了臨床醫(yī)生的工作量,提高了其工作效率,還為臨床醫(yī)生提供了一個全方位觀察和診斷患者,同時,肺癌患者也能及時了解自身情況。
【學位單位】：中國科學院大學(中國科學院沈陽計算技術研究所)
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2020
【中圖分類】：TP391.41;TP18;R734.2;TH77

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本文編號：2871557