發(fā)布時間：2020-04-10 12:28

【摘要】：近年來空氣污染程度逐漸嚴(yán)重,致使呼吸系統(tǒng)的常見病——肺炎,發(fā)病率增高。兒童是肺炎疾病的高發(fā)人群,2015年全世界有920000名兒童死于該病。肺炎的早期確診有助于降低死亡率,但是在醫(yī)學(xué)上通過胸片確診肺炎是一項艱巨的任務(wù),需要有臨床經(jīng)驗的醫(yī)生對胸片進(jìn)行長時間的閱片觀察,致使醫(yī)療資源匱乏的偏遠(yuǎn)地區(qū)肺炎早期確診非常困難。近年來隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟,深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域也逐漸發(fā)展起來。利用深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)來解決醫(yī)療問題也是目前流行的趨勢�，F(xiàn)有的目標(biāo)檢測模型是基于自然圖像數(shù)據(jù)集提出的,它可以使用大量的自然圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練。然而對于肺炎圖像的檢測,數(shù)據(jù)樣本明顯不如自然圖像樣本豐富,并且醫(yī)療圖像與自然圖像截然不同,所以自然圖像上的算法無法直接在肺炎圖像上使用。針對這個問題,本文設(shè)計一種專門使用在肺炎數(shù)據(jù)上的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測方法。通過分析肺炎胸片數(shù)據(jù)的特點,對肺炎數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性的預(yù)處理。研究目前已有的目標(biāo)檢測算法,在目標(biāo)檢測的兩個分支單階段目標(biāo)檢測算法和雙階段目標(biāo)檢測算法上,分別對肺炎數(shù)據(jù)進(jìn)行針對性設(shè)計,最后對兩類算法進(jìn)行模型融合得出最后的檢測結(jié)果。單階段模型,基于Retinanet的肺炎檢測算法設(shè)計如下:第一,調(diào)整預(yù)測框尺寸以適應(yīng)肺炎數(shù)據(jù),保證肺炎數(shù)據(jù)得出有效的檢測結(jié)果;第二,對不同骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行試驗,更好的提取肺炎特征,并且使用遷移學(xué)習(xí)的思想進(jìn)行參數(shù)初始化;第三,在網(wǎng)絡(luò)的回歸分支上進(jìn)行修改,融合多維度的圖像特征,提高肺炎檢測性能;第四,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的C5層后增加全局損失函數(shù),用于對全局圖片信息進(jìn)行提前的分類,更好的提取肺炎特征;第五,使用focal loss損失函數(shù)對檢測樣本進(jìn)行分類,并調(diào)整內(nèi)部參數(shù)適用肺炎數(shù)據(jù),防止正負(fù)樣本不平衡,提高肺炎檢測性能。雙階段模型,基于Mask-RCNN的肺炎檢測算法設(shè)計如下:第一,根據(jù)肺炎數(shù)據(jù)集的標(biāo)注格式在Mask R-CNN上去掉分割的分支;第二,調(diào)整算法第一階段預(yù)測框尺寸,保證肺炎數(shù)據(jù)得出有效的檢測結(jié)果;第三,對不同骨干網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行試驗,更好的提取肺炎特征,并且使用遷移學(xué)習(xí)的思想進(jìn)行參數(shù)初始化;第四,提出一種分階段的訓(xùn)練方式,分階段訓(xùn)練參數(shù)有助于模型算法精度的提升。最后將基于Mask R-CNN的肺炎檢測算法與基于Retinanet的肺炎檢測模型進(jìn)行模型融合,使肺炎檢測算法的精度得到提升,完成肺炎檢測。使用以上深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測技術(shù)對肺炎胸片圖像進(jìn)行分類和檢測,有助于對大量的肺炎胸片進(jìn)行初步的篩選與標(biāo)記,提高醫(yī)生的工作效率,對醫(yī)療資源匱乏地區(qū)提供醫(yī)療的幫助。
【圖文】：

圖 1-1 正常胸片圖像Figure 1-1 Normal chest image時，，可以看到肺部具有成片的渾濁區(qū)該是黑色。出現(xiàn)這些灰色區(qū)域的時候個肺炎病人的 x 光肺部圖片如圖 1-2圖 1-2 肺炎胸片圖像

圖 1-1 正常胸片圖像Figure 1-1 Normal chest image時，可以看到肺部具有成片的渾濁區(qū)域該是黑色。出現(xiàn)這些灰色區(qū)域的時候，個肺炎病人的 x 光肺部圖片如圖 1-2
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;R563.1

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10 黃鵬;基于運動信息的運動目標(biāo)檢測技術(shù)[D];西安電子科技大學(xué);2012年

本文編號：2622227