計算機輔助診斷在智慧影像醫(yī)學中發(fā)揮越來越大的作用,肺部結節(jié)檢測是其中最典型的應用之一。目前世界肺癌發(fā)病率節(jié)節(jié)攀升,CT影像數(shù)據(jù)正在快速增加,憑借醫(yī)生肉眼和經(jīng)驗篩查肺部CT影像中結節(jié)位置的工作壓力越來越大,而且可能因醫(yī)生疲勞或經(jīng)驗不足造成肺部結節(jié)的漏檢。借助計算機輔助檢測肺部結節(jié),并對病灶影像進行處理,對提升肺癌診斷效率,降低肺部CT影像標注成本和時間,具有重要價值。當前商用肺部結節(jié)檢測軟件系統(tǒng)存在功能單一,價格高昂等實際問題,對于肺部結節(jié)的實際檢測和科研數(shù)據(jù)的標注存在諸多不便。因此,開發(fā)具有較高肺部結節(jié)檢測功能,同時具備影像數(shù)據(jù)標注功能的軟件平臺成為本文的研究重點。本文基于PyQt5軟件界面設計平臺,從實際需求出發(fā),在實現(xiàn)肺部結節(jié)檢測深度學習網(wǎng)絡和降假陽網(wǎng)絡的基礎上,設計了一套對肺部結節(jié)進行檢測和降假陽處理的軟件系統(tǒng)。本文中的肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡采用是基于DeepLung系統(tǒng)的檢測網(wǎng)絡,降假陽網(wǎng)絡是在殘差網(wǎng)絡基礎上實現(xiàn)的一種三維卷積網(wǎng)絡。在軟件系統(tǒng)的設計中,首先選擇待檢測的CT影像數(shù)據(jù),然后經(jīng)過肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡獲得檢測的候選結果,再將該結果輸入到降假陽網(wǎng)絡中進行降假陽檢測處理,最終將檢測的... 

【文章來源】：山東大學山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理軟件開發(fā)的背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究和發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.1 肺部結節(jié)檢測算法
        1.2.2 肺部結節(jié)降假陽算法
        1.2.3 肺部結節(jié)檢測和處理相關軟件
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
    1.4 本文的主要工作安排
第2章 軟件設計方案
    2.1 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理軟件概述
    2.2 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理軟件需求分析
        2.2.1 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理的功能需求分析
        2.2.2 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理的影像處理功能需求分析
    2.3 典型的肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡:DeepLung中的肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡
    2.4 開發(fā)平臺的選擇
    2.5 本章小結
第3章 基于深度學習的肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡和降假陽網(wǎng)絡的實現(xiàn)
    3.1 基于DeepLung系統(tǒng)肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡的應用
        3.1.1 基于DeepLung系統(tǒng)的肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡應用中存在的問題
        3.1.2 存在問題的解決辦法
    3.2 肺部結節(jié)檢測中降假陽網(wǎng)絡的設計
    3.3 訓練降假陽網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集的構建
        3.3.1 LUNA2016數(shù)據(jù)集
        3.3.2 構建訓練降假陽網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)集的步驟
        3.3.3 數(shù)據(jù)集構建中的多進程處理
    3.4 肺部結節(jié)檢測中降假陽網(wǎng)絡的訓練與測試
    3.5 本章小結
第4章 軟件界面方案及實現(xiàn)
    4.1 軟件界面方案
        4.1.1 軟件界面設計方案概述
        4.1.2 軟件界面開發(fā)平臺的安裝
        4.1.3 軟件界面設計原理
        4.1.4 軟件界面開發(fā)平臺的使用
    4.2 軟件界面功能模塊的實現(xiàn)
        4.2.1 肺部CT影像的顯示
        4.2.2 肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡和降假陽網(wǎng)絡的運行以及其結果的顯示
        4.2.3 網(wǎng)絡輸出結果在CT影像中的可視化
        4.2.4 影像數(shù)據(jù)的標注和存儲
        4.2.5 菜單欄的添加
    4.3 本章小結
第5章 軟件測試
    5.1 測試環(huán)境及測試數(shù)據(jù)
        5.1.1 測試環(huán)境
        5.1.2 測試數(shù)據(jù)
    5.2 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理的軟件界面的測試
    5.3 肺部結節(jié)檢測與降假陽處理的軟件功能的測試
        5.3.1 肺部結節(jié)檢測網(wǎng)絡的測試
        5.3.2 降假陽網(wǎng)絡的測試
    5.4 本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻
致謝
學位論文評閱及答辯情況表


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學習的人工智能胸部CT肺結節(jié)檢測效能評估[J]. 李欣菱,郭芳芳,周振,張番棟,王卿,彭志君,蘇大同,范亞光,王穎.  中國肺癌雜志. 2019(06)
[2]肺結節(jié)CT影像評價[J]. 李惠民,肖湘生.  中國醫(yī)學計算機成像雜志. 2001(01)
[3]肺結節(jié)病的影像學表現(xiàn)[J]. 孫聰,童茂榮.  國外醫(yī)學.呼吸系統(tǒng)分冊. 1995(03)
[4]薄層CT對肺部疾病的診斷[J]. 胡華成,朱穎,鮑潤賢.  國外醫(yī)學(臨床放射學分冊). 1990(01)



本文編號：3192509