【摘要】：肺結核是世界上第二大死亡原因,在傳染病中排名第一。根據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)發(fā)布的全球報告,通過初期醫(yī)治和合適治療可以預防大多數(shù)結核病患者的死亡。但不幸的是,目前的大多數(shù)診斷方法的成本都不允許在受結核病影響最大的發(fā)展中國家大規(guī)模采用。結核病的診斷現(xiàn)在仍然是一項重大挑戰(zhàn),在目前的結核病分析方法中,胸部X光片具有快捷、方便、便宜等特性,常被用作大范圍普查的手段。隨著醫(yī)學數(shù)據(jù)量的增加,放射科醫(yī)師越來越難以對所有患者的胸部X光片維持同等的診斷效率和水平,從而迫切需要高精度的計算機輔助診斷體系來幫助放射科醫(yī)師保持診斷質(zhì)量。本文首先研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構及其在目標檢測任務中的應用。同時,介紹了肺結核實驗數(shù)據(jù)集,考慮到醫(yī)學圖像的特殊性,對肺結核胸片進行預處理,使肺部特征增強。接下來,研究了基于深度學習的肺結核自動檢測算法,基礎檢測網(wǎng)絡框架采取RetinaNet模型,實現(xiàn)多尺度檢測。然后,針對原始模型漏檢率高的問題,從網(wǎng)絡結構、參數(shù)等角度提出了Anchor結構參數(shù)初始化方法、Anchor-Oriented算法以及新的困難學習樣本挖掘損失函數(shù)對原始模型進行優(yōu)化,有效降低漏檢率,提高檢測精度。本文融合胸部分割方法設計了一個高精度的肺結核分類網(wǎng)絡,設計作為降假陽約束加入到檢測網(wǎng)絡中。肺結核分類網(wǎng)絡由基于U-Net的胸部分割路徑和特征提取路徑組成,全局平均池化運算和全卷積層實現(xiàn)類別預測。通過完整胸片和病灶圖像塊作為分類網(wǎng)絡輸入從而有效的利用胸片的全局信息和局部信息。最后,為實現(xiàn)在不改變漏檢率的條件下,降低模型誤檢率,將設計的高精度肺結核分類網(wǎng)絡作為降假陽約束加入到檢測網(wǎng)絡中。當檢測網(wǎng)絡得到預測框之后,本文設計了一種有效的假陽約束算法,通過整合檢測模型和分類模型的輸出結果來獲得最終的肺結核檢測。本文提出的肺結核檢測模型在兩個測試集上達到了約92%的精確度。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R521;R816.4;TP391.41;TP18
【圖文】：

神經(jīng)科學家們在對動物的視覺組織構造進行深入研究后，得到結論：動物單獨的視覺神經(jīng)元細胞只負責分析某一小的局部區(qū)域的視覺圖像。根據(jù)這個現(xiàn)象，科學家們提出了“感受野”的概念，這是卷積概念的最早由來。隨后在 1998 年，LeCun 等人設計了成功應用于手寫數(shù)字識別任務的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 LeNet[29]，它使用反向傳播算法，通過梯度前傳實現(xiàn)網(wǎng)絡學習。直到 2013 年 Hinton 等人首次使用卷積網(wǎng)絡模型 AlexNet 在 ImageNet 圖像分類比賽上獲得第一名的成績，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡逐漸成為最受歡迎的特征提取器。以 AlexNet 網(wǎng)絡模型為例，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的前端通常包含有卷積層、池化層和激活函數(shù)。當然，為了改善網(wǎng)絡的性能，諸如正則化層（BN）、空洞卷積層、Dropout 層等各具優(yōu)勢的結構陸續(xù)被提出，但卷積-激活函數(shù)-池化結構仍然為卷積網(wǎng)絡不可缺少的基本運算單元。輸入的圖片經(jīng)過一系列的基本運算單元被降采樣為一定尺寸的特征圖，后端加入 1~2 層全連接層以及 soft max 函數(shù)，將二維圖向量轉(zhuǎn)換為一維類別概率向量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡利用反向傳播算法（BP）進行訓練。BP 算法的核心思想為將預測值和真實值之間的偏差逐層向前傳遞，實現(xiàn)各層網(wǎng)絡參數(shù)的更新。

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文。一般學習率是手動設置且網(wǎng)絡中所以參數(shù)使用相同的學習，對于網(wǎng)絡不同部分的參數(shù)，其收斂速度、重要程度都不一層參數(shù)設計獨立合適的學習率的方法 Adam 優(yōu)化算法應運而來，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)有逐漸加深的趨勢。繼 AlexNet 模列的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型被提出來，包括具有殘差單元的 Re2 層的 GoogleNet 模型等。神經(jīng)網(wǎng)絡層數(shù)的加深得益于兩個共享和局部連接，它們有效的解決了深層網(wǎng)絡參數(shù)眾多，訓而使深度學習算法得以大范圍應用。

作為各類復雜計算機視覺系統(tǒng)的底層任務，目標檢測的意義不言而喻。不論是工業(yè)機械臂的抓取任務還是無人機的探測亦或是醫(yī)學影像的分析，一個優(yōu)秀的目標檢測算法可以提供有效的信息，進而決定整個計算機視覺系統(tǒng)的成敗。在目標自動檢測領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡同樣取得了不俗的成績。其中有兩類方法最具代表性，包括以 Ross Girshick 提出的 RCNN 系列方法為代表的兩階段檢測器和以 Jitendra Malik 等人提出的 YOLO 系列方法為代表的一階段檢測器。兩階段檢測器首先通過訓練單獨的網(wǎng)絡生成候選區(qū)域，將這些候選區(qū)域送入到全連接網(wǎng)絡獲得位置坐標和類別。因為需要兩個訓練步驟，通常兩階段檢測器的效率不高。圖 2-3 為 Faster RCNN 模型，為了提高效率，F(xiàn)aster RCNN 首先對整張圖片進行特征提取，直接在特征圖上生成一系列候選區(qū)域，這需要通過 RPN 網(wǎng)絡完成。同時，使用 ROI pooling 層將這些候選區(qū)域變換為相同尺寸。后端加入 2 個全連接層，實現(xiàn)檢測框的預測。在訓練過程中，F(xiàn)aster RCNN 需要先對 RPN 網(wǎng)絡進行訓練，網(wǎng)絡收斂后，再對后端的輸出網(wǎng)絡進行訓練，這無疑加重了訓練負擔。

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