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基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的肺結節(jié)檢測

發(fā)布時間:2020-08-28 16:27
   肺癌是死亡率最高的癌癥,其早期診斷和治療有利于提高肺癌的5年存活率。肺結節(jié)是肺癌的早期表現(xiàn)形式,其檢測是肺癌早期診斷的必經(jīng)步驟,具有至關重要的意義。本文提出了利用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行肺結節(jié)檢測的方法,該網(wǎng)絡可以自動學習一些高層特征,而無需人工設計特征,在假陽性較少的情況下,檢測敏感度高。肺結節(jié)候選檢測部分采用三維全卷積網(wǎng)絡。本文設計了2個三維全卷積網(wǎng)絡:多尺度全卷積網(wǎng)絡(FCNet_RF17-33)和U-Net(U-Net_RF33)。這2個網(wǎng)絡能結合肺結節(jié)不同層面的特征。在訓練過程中,以相同比例在預處理后的CT圖像中的結節(jié)區(qū)域和其他非結節(jié)區(qū)域隨機截取圖像塊作為網(wǎng)絡的輸入,網(wǎng)絡的輸出為與輸入中心區(qū)域?qū)姆谓Y節(jié)概率圖。在測試過程中,通過滑窗法獲取整個CT圖像對應的肺結節(jié)概率圖,對該圖進行后處理得到肺結節(jié)候選位置。利用LUNA16比賽采用的數(shù)據(jù)作為測試集,本文提出FCNet_RF17-33網(wǎng)絡的敏感度為97.5%,假陽性為68.7FPs/scan,U-Net_RF33網(wǎng)絡的敏感度為96.4%,假陽性為14.8FPs/scan。減少假陽性數(shù)目部分采用三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。提出了2個三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡Basic8和Deep11來對肺結節(jié)候選進行分類,其中Basic8有8層,包括4個卷積層,Deep11更深,包括8個卷積層,總共11層。通過不同網(wǎng)絡組合的對比,最終在候選檢測階段采用U-Net_RF33網(wǎng)絡,在減少假陽性階段采用Basic8網(wǎng)絡,以此作為本文提出的計算機輔助肺結節(jié)檢測系統(tǒng)的最終方案,該方法中采用的網(wǎng)絡結構簡單,當敏感度為94.4%,假陽性為2FPs/scan,競爭性能指標為0.898。
【學位單位】:上海交通大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:R734.2;TP183
【部分圖文】:

癌癥,發(fā)病情況,肺癌


上海交通大學碩士學位論文第一章 緒論 研究背景和意義2015 年中國癌癥統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,肺癌是發(fā)病率和死亡人數(shù)最多的癌癥;如示,2015 年,中國預計有 73.33 萬肺癌新病例,占所有癌癥病例的 17.09%1-2 所示,預計有 61.02 萬人死于肺癌,占所有癌癥死亡人數(shù)的 21.68%[1]。這明,肺癌嚴重威脅著國人的健康。

癌癥,肺癌,發(fā)病情況


2015 年,中國預計有 73.33 萬肺癌新病例,占所有癌癥病例的 17.09%1-2 所示,預計有 61.02 萬人死于肺癌,占所有癌癥死亡人數(shù)的 21.68%[1]。這明,肺癌嚴重威脅著國人的健康。圖 1-1 2015 年中國癌癥預估發(fā)病情況(千)[1]Fig. 1-1 Estimated new cancer cases (thousands): China, 2015[1]

存活率,分布和,美國,癌癥


上海交通大學碩士學位論文肺癌的重大原因之一。但在 2010 年,有超過一半吸煙率仍在上升[3]。即使目前的吸煙率保持穩(wěn)定間,每年中國將有 100 萬人因吸煙導致的疾病而[4]。更令人憂心的是,吸煙相關疾病將在 20 到 30執(zhí)行限煙政策,中國的癌癥負擔很可能在未來幾十癌癥研究中心發(fā)布的癌癥調(diào)查報告顯示[6],在 201,占所有癌癥確診病例的 26.54%;如圖 1-3 所示,而這個階段的 5 年存活率只有 4%;如果在肺癌在到 55%。從上述數(shù)據(jù)可以看出,肺癌的早期診斷有

【參考文獻】

相關博士學位論文 前1條

1 韓芳芳;基于CT圖像多維特征的肺結節(jié)檢測和診斷方法研究[D];東北大學;2015年

相關碩士學位論文 前1條

1 李越;基于形態(tài)學及灰度熵的肺結節(jié)檢測算法[D];北京交通大學;2011年



本文編號:2807833

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