基于尺寸自适应深度神经网络的胸部CT图像肺结节检测

使用计算机断层扫描(CT)筛查肺结节是早期肺癌诊断的重要手段.但由于肺结节在形状、大小和位置上有存在很大的差异,目前肺结节尤其是小结节的自动检测依然具有挑战性.为了实现高灵敏度的肺结节检测,提出一种新的计算机辅助检测系统,该系统采用两种新的策略:尺寸自适应候选检测(SACD)和尺寸自适应假阳性抑制(SAFPR).首先,...     

基于多尺度注意力机制的三维卷积神经网络肺结节检测算法EI北大核心CSCD

基于电子计算机断层扫描(CT)的肺结节检测的早期筛查是降低肺癌死亡率的重要手段,而近年来三维卷积神经网络(3D CNN)已经在肺结节检测领域取得了成功并不断深入发展。本文提出了一种基于多尺度注意力机制的3D CNN肺结节检测算法。针对肺结节大小和形状各异的特点,设计了一个多尺度的特征提取模块,提取不同尺度的相应特征。通过注意力模块,从空间和通道两个角度挖掘特征间的关联信息,对特征加强。提取出的特征进入类似金字塔的融合机制,使得特征中同时包含深层的语义信息与浅层的位置信息,更利于目标定位与边界框回归。在具有代表性的LUNA16数据集上,相对于目前先进的其他方法,本文方法能够明显地提高检测灵敏度,可为临床医学提供理论参考。     

基于多特征融合与XGBoost的肺结节检测

为了提高肺结节检测的精确度和效率,提出一种基于多特征融合和XGBoost的肺结节检测模型。首先采用阈值分割与形态学运算,获得候选结节区域;然后通过基于超分辨率重建的卷积神经网络进行候选结节的特征增强;其次采用快速鲁棒特征、灰度共生矩阵、灰度不变矩的提取方法获得候选结节的局部与全局的多种特征,采用词袋模型进行降维并融合;最后利用XGBoost-决策树分类模型去除假阳性结节,完成肺结节的检测。在LIDC-IDRI数据上进行的实验表明该模型能达到97.87%的准确率和97.92%的召回率。该模型可用于辅助医生进行肺结节诊断,具有一定的临床应用价值。     

肺结节检测算法研究

考虑到肺部特殊的解剖结构,本文将模糊c均值算法（FCM）~用到肺结节检测上,并引入似圆度计算将结节准确标示出来,大大降低了检测的假阳率,取得了较好的实验效果。     

基于改进的VGG-16卷积神经网络的肺结节检测

【摘要】针对肺结节特征复杂、人工提取特征困难的问题,提出基于改进的VGG-16卷积神经网络的肺结节检测模型。首先采用阈值分割与处理最大连通区域后的图像进行掩模运算,得到肺实质部分。然后通过Regionprops标记每个连通区域序号分割出所有疑似结节;采用核函数极限学习机而不是Softmax函数作为VGG-16结构中的分类器。最后利用改进后的VGG-16模型去除假阳性结节,完成对肺结节检测。在LIDC-IDRI数据集上进行的实验表明改进后的模型能达到92.56%的准确率和94.44%的高敏感度。该模型可用于辅助医生进行肺结节诊断,具有一定的临床应用价值。     

基于改进YOLO V3的肺结节检测方法

针对肺结节占CT图像比例小、形状不规则及直接应用YOLO V3算法进行肺结节检测效果不佳的问题,提出基于 改进YOLO V3的肺结节检测方法。首先进行重采样和肺实质分割等预处理操作。然后修改YOLO V3的基础网络结构, 调整骨干网络和检测网络的结构单元数量;使用Mish激活函数替换Leaky ReLU激活函数,引入含有空洞卷积的感受野 模块层;修改损失函数。最后使用改进的YOLO V3方法进行肺结节检测,完成对比实验。在LIDC-IDRI数据集上得到了 88.89%的准确率和94.73%的高敏感度,实验结果表明该方法能够有效检测肺结节。     

肺结节检测算法研究

探讨基于CT图像数据的肺结节自动检测算法.肺结节提取一般步骤为:CT图像预处理、肺实质分割、肺结节提取.     

基于FCM肺结节检测研究

探讨基于CT图像数据的肺结节自动检测算法，提出基于模糊C均值聚类方法（FCM）检测肺结节方法，实验结果表明这种方法是有效的，可靠的。     

基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法

肺癌的早期形态多以肺结节的形式出现,对其正确检测有助于提高肺癌病人的存活率.针对肺部高分辨率CT图像中肺结节与血管横断面难以区分的问题,提出了一种基于收敛指数滤波和Hessian矩阵的肺结节检测算法.首先对基于向量域的收敛指数滤波器进行量化产生候选肺结节,然后设计基于三阶Hessian矩阵特征值的血管检测滤波器对血管进行检测标记.最后从候选肺结节中剔除血管横断面得到真阳性肺结节.实验结果 表明,本文提出的检测算法具有较高的灵敏性和低假阳性.     

基于三维密集网络的肺结节检测方法

针对传统基于三维特征的肺结节检测方法存在小结节检出率不高且计算量大的问题,提出一种更为高效的基于三维密集网络的肺结节检测方法。首先将密集连接单元引入3D U-Net,构建适用于肺结节检测的3D Dense U-Net网络;由于3D Dense U-Net用密集连接块代替原始3D U-Net的普通卷积层,可最大化地保证层与层之间的信息流通,不仅能解决传统堆叠式网络所存在的特征冗余问题,而且能加快网络训练速度。同时,该网络保留U-Net的基本连接方式,以实现底层特征的复用,从而可以有效地获取候选结节。在此基础上,针对候选结节中包含假阳例的问题,为了更加有效地获取结节特征,提高网络对结节的鉴别能力,构造三维密集分类网络(3D DenseNet)进行假阳例的剔除。在天池医疗AI大赛数据集的测试中,检测肺结节总体敏感度94.3%,10 mm以下结节敏感度91.5%,假阳例率5.9%。 所提出的基于三维密集网络的肺结节检测方法对于小结节的检测更加灵敏,不仅能提高结节检出率,而且计算效率也有所提高。     

基于深度学习的肺炎图像目标检测

肺炎是一种严重危害身体健康的疾病,通常使用肺部X光片进行检查。肺炎诊断是肺炎治疗前非常重要的环节,但是由于肺部其他疾病的干扰、医疗数据的爆发式增长以及专业病理医生的缺乏等,导致肺炎的准确诊断较为困难。深度学习能够模仿人脑的机制准确高效地解释医学图像数据,在肺炎图像检测方面获得了广泛应用。构建了3种基于深度学习的图像目标检测模型,单发多框探测器(SSD)、faster-RCNN和faster-RCNN优化模型,对来自Kaggle数据集的26 684张带标签的肺部X光图像进行研究。原始X光图像经预处理后输入3种深度学习模型,分别对单处和两处病灶区域进行目标检测。随机选取500张测试图像,利用损失函数、分类准确率、回归精度和误检病灶数等指标对各模型的性能进行评估。结果表明,faster-RCNN的性能指标优于SSD;Faster-RCNN优化模型的性能指标均优于其他两种模型,其损失函数值小且可快速达到稳定,平均分类准确率为93.7%,平均回归精度为79.8%,且误检病灶数为0。该方法有助于肺炎的准确识别和诊断。     

A Pulmonary Nodule due to Pulmonary Infarction Diagnosed by Video-Assisted Thoracoscopy

We report a pulmonary infarction in 68-year-old man who was referred for an asymptomatic pulmonary nodule in chest radiography. Computed tomography (CT), positron emission tomography (PET), and transthoracic needle aspiration suggested suspicion for malignancy. Video-assisted thoracoscopic surgery (VATS) was performed for histologic diagnosis. Our case is a pulmonary nodule due to pulmonary infarction diagnosed by VATS in Korea.     

基于深度学习的慢性阻塞性肺病的诊断模型研究

慢性阻塞性肺病(COPD)是一种常见的以持续气流受限为特征的慢性呼吸道疾病,具有很高的发病率和死亡率。目前临床上对COPD的诊断方式十分复杂,不仅耗时且有创或有辐射伤害,不适用于日常筛查。本研究设计了一种基于深度学习的COPD诊断模型。首先,将RespiratoryDatabase @ TR多媒体呼吸数据库中42位COPD患者的肺音数据和来自天津大学胸科医院的24位COPD患者以及37位健康受试者的临床采集肺音数据相结合,分别运用高通滤波器和基于集合经验模态分解(EEMD)及小波熵的去噪算法进行去噪处理,然后通过归一化、交叠剪切、数据扩增完成预处理过程;然后利用二阶谱分析技术提取肺音特征;最后,将特征输入到改进的19层卷积神经网络模型中,实现健康受试者与COPD患者的二分类。实验结果表明,所提出的模型能够有效诊断COPD,其准确度、敏感度、特异性、F1分数和Kappa系数分别达到了98.93%、98.47%、99.41%、98.95%和97.86%,且由于采用了双中心数据并进行了去噪处理,模型可靠性更高,具有重要的临床意义。     

电视胸腔镜微创诊治孤立性肺结节

目的 探讨用电视胸腔镜手术对孤立性肺结节的微创伤诊治方法。方法 1994年10月至2003年3月电视胸腔镜下切除孤立性肺结节47例。结果 除1例炎性假瘤因胸腔内较严重粘连、中转开胸手术外，其余均在电视胸腔镜下顺利完成肺楔形切除术。手术时间、术后留置胸腔引流管时间和住院时间分别平均为26．8min。、1．2天和3．9天。全组无手术死亡，无与手术相关的术中术后严重并发症。结论 电视胸腔镜手术是诊治孤立性肺结节的安全有效方法，具有明显的微创优势。     

基于生成对抗网络的彩色眼底图像硬性渗出检测方法

糖尿病视网膜病变(DR)是糖尿病严重的并发症,是视力损害最常见的原因之一。硬性渗出物(HE)是DR早期的症状之一,从眼底图像中对硬性渗出的准确检测是DR筛查的关键步骤。提出一种基于生成对抗网络(GANs)的视网膜硬性渗出的自动检测方法。相比一般的卷积神经网络,生成对抗网络由生成式模型G和判别式模型D组成,两者之间的博弈与竞争使得生成对抗网络能够更加精确地检测眼底图像中的硬性渗出。首先,为了避免视盘对后续硬性渗出检测的干扰,根据血管分布信息与全局灰度信息,准确定位视盘(OD)中心并掩盖视盘;然后,交替迭代训练生成式模型G和判别式模型D,得到在验证集上分割效果最佳的模型并保存。所提出的算法在e-ophtha EX数据库上训练和验证,并进行像素级评估,获得88.6％、84.3％和86.4％的平均灵敏度、PPV和F-score。在另一个独立的DIARETDB1数据库上进行测试,获得的平均灵敏度、特异性和准确性分别为100％、96.2％和97.8％。综上所述,两个视网膜图像数据库的评估结果证明,生成对抗网络的博弈模式能够有效地检测彩色眼底图像中的硬性渗出。