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基于人工智能的胸部CT智能辅助诊断系统在LDCT数据集上的应用研究 被引量：25
1
作者 金文忠 陆耀 汪阳 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2018年第5期373-377,共5页
目的:应用卷积神经网络(CNN)算法模型与低剂量CT(LDCT)图像数据集,探讨人工智能(AI)技术检测肺部结节的效能。方法:连续纳入2017年11月至2018年2月间共3750例肺部LDCT影像数据进入人工智能辅助检测系统进行肺结节检测,同时6名资深影像... 目的:应用卷积神经网络(CNN)算法模型与低剂量CT(LDCT)图像数据集,探讨人工智能(AI)技术检测肺部结节的效能。方法:连续纳入2017年11月至2018年2月间共3750例肺部LDCT影像数据进入人工智能辅助检测系统进行肺结节检测,同时6名资深影像专业医生独立对每个序列图像结果进行确认。用四格表统计系统的灵敏度、阳性预测率及阴性预测率等参数,利用两样本t检验验证不同结节组别之间是否存在显著统计学差异。结果:智能辅助诊断系统随着数据集的增多,其灵敏度、正确率、阳性预测值,阴性预测值均有提升,而错误率则呈下降趋势。结论:基于AI的胸部CT智能辅助诊断系统在检测肺结节上的主要效能指标具有可靠性和成长性,是在门诊和体检场景下针对LDCT肺结节检查和筛查的有效辅助工具。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 卷积神经网络 低剂量CT 肺结节检测
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计算机辅助检测系统在低剂量CT肺癌筛查中非钙化肺结节检出方法的研究 被引量：24
2
作者 罗红兵 周鹏 +5 位作者 青浩渺 王晓东 温子鹏 陈晓丽 任静 许国辉 《肿瘤预防与治疗》 2017年第1期33-38,共6页
目的:探讨计算机辅助检测系统(computer-aided detection,CAD)提高低剂量CT筛查者非钙化肺结节检出率方法的优化和临床应用价值。方法:抽取100例接受低剂量CT筛查的高危人群进行研究,分别使用3种方法阅读图像。方法 A:仅依靠CAD辅助阅片... 目的:探讨计算机辅助检测系统(computer-aided detection,CAD)提高低剂量CT筛查者非钙化肺结节检出率方法的优化和临床应用价值。方法:抽取100例接受低剂量CT筛查的高危人群进行研究,分别使用3种方法阅读图像。方法 A:仅依靠CAD辅助阅片;方法 B:根据CAD辅助自动检出结节结果,由影像诊断医师通过分析CAD自动检出的目标结构(结节或非结节结构),以判定CAD自动检出的目标结果是否为真性非钙化肺结节;方法 C:在方法 B基础上,影像诊断医师通过薄层横断面图像阅片,分析并记录CAD结合影像医生薄层阅片共同检测结果。记录每种方法检出的每个患者结节总数、结节大小、结节位置和结节密度情况。最终以2名高年资影像诊断主任医师共同拟定的结节作为真结节参照标准。计算三种方法对非钙化肺结节的检出率、假阴性率和检出假结节总数,用χ2检验比较三种方法对非钙化肺结节检出率差异。结果:根据参照标准共检出287个真结节。方法 A共检出结节总数336个,其中真结节238个,方法 B共检出结节总数249个,真结节238个,方法 C共检出结节总数285个,真结节数274个。方法 C非钙化肺结节检出率95.50%明显高于方法 A(χ2=23.434,P<0.001)和方法 B(χ2=23.434,P<0.001)对非钙化结节检出率82.90%;方法 C及方法 B检出假阳性的非钙化肺结节数(11个)明显少于方法 A(98个)。结论:影像医生薄层阅片联合修正CAD结果的筛查方式明显提高LDCT筛查者非钙化肺结节检出率并降低假阳结节检出,可以作为高危人群LDCT筛查肺结节的首选方法。 展开更多
关键词 肺结节 体层摄影术 X线计算机 计算机辅助检测
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二维和三维卷积神经网络相结合的CT图像肺结节检测方法 被引量：24
3
作者 苗光 李朝锋 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第5期129-137,共9页
针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2DFCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3DCNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有C... 针对现有方法在大量肺部数据中存在的检测肺结节效率不高及大量假阳性的问题,提出了一种基于端到端的二维全卷积对象定位网络(2DFCN)与三维立体式目标分类卷积神经网络(3DCNN)相结合的肺结节检测方法。首先采用2D全卷积神经网络对所有CT图像进行初步检测,快速识别和定位CT图像中的疑似结节区域,输出一张与原图尺寸相同且被标记好的图像。然后计算疑似结节区域的坐标,根据坐标值提取疑似结节的三维立体图像块训练构建的3D卷积神经网络框架。最后利用训练的3D模型对候选结节做二分类处理以去除假阳性。在LIDC-IDRI数据集上,结节初步检测召回率在平均每位患者为36.2个假阳性时可达98.2%;在假阳性去除之后,假阳性为1和4时分别达到了87.3%和97.0%的准确率。LIDC-IDRI数据库上的实验结果表明,所提方法对三维CT图像的肺结节检测具有更高的适用性,取得了较高的召回率和准确率,优于目前相关文献报道的方法。该框架易于扩展到其他3D医疗图像的目标检测任务中,对辅助医师诊治具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 成像系统 肺结节检测 胸部CT扫描 计算机辅助诊断 卷积神经网络
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血清七种自身抗体与传统肿瘤标志物在肺癌诊断中的价值分析 被引量：17
4
作者 严孝岭 刘国瑞 +1 位作者 李晓军 虞伟 《东南大学学报（医学版）》 CAS 2022年第4期505-510,共6页
目的:比较血清7种自身抗体和13种传统肿瘤标志物在肺癌患者临床诊断中的价值。方法:采用ELISA法检测7种自身抗体;采用化学发光法检测糖类抗原125(CA125)、鳞癌抗原(SCC)、糖类抗原153(CA153)、总前列腺特异性抗原(TPSA)、游离前列腺特... 目的:比较血清7种自身抗体和13种传统肿瘤标志物在肺癌患者临床诊断中的价值。方法:采用ELISA法检测7种自身抗体;采用化学发光法检测糖类抗原125(CA125)、鳞癌抗原(SCC)、糖类抗原153(CA153)、总前列腺特异性抗原(TPSA)、游离前列腺特异性抗原(FPSA)、糖类抗原50(CA50)、糖类抗原242(CA242)、甲胎蛋白(AFP)、癌胚抗原(CEA);采用电化学发光法检测糖类抗原199(CA199)、神经元特异性烯醇化酶(NSE)、细胞角蛋白19片段(CYFRA211)、糖类抗原724(CA724)。共收集105例临床干预前肺癌高危患者血清,后经病理确认,其中良性肺结节27例,肺癌74例,排除无病理结果4例。比较7种自身抗体和13种传统肿瘤标志物在两组患者中的表达差异,并分析这些血清学指标与肺癌最大直径的相关性,通过绘制ROC曲线比较7种自身抗体和13种传统肿瘤标志物单独及联合检测在肺癌中的诊断效能,并计算其敏感性、特异性、阴性预测值、阳性预测值。结果:与良性肺结节组比较,肺癌组7种自身抗体中的5种(p53、SOX2、GAGE7、MAGEA1、CAGE)明显升高(P<0.01),而13种传统肿瘤标志物中则有3种(CA125、SCC、CEA)明显升高(P<0.05)。7种自身抗体中的SOX2与肿瘤最大直径相关(r=0.25,P<0.05),传统肿瘤标志物中CA199、CA50、CYFRA211、CA153、CA125、NSE、CA242均与肿瘤最大直径相关(r分别为0.41、0.40、0.39、0.35、0.23、0.24、0.27,P<0.05)。7种自身抗体与传统肿瘤标志物联合检测肺癌的ROC曲线下面积(AUC)为0.876,大于7种自身抗体的0.777和传统肿瘤标志物的0.726。7种自身抗体检测肺癌的特异性和阳性预测值最高,分别为85.19%、90.00%,7种自身抗体与传统肿瘤标志物联合检测可提高敏感性至81.08%。结论:血清7种自身抗体检测可有效提高肺癌辅助诊断水平,传统肿瘤标志物则适用于疗效监测,二者联合对诊断效能提高更有帮助。 展开更多
关键词 肺癌 肺结节 自身抗体 联合检测
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细胞因子与肿瘤标志物联合检测对孤立性肺结节良恶性鉴别诊断的价值 被引量：17
5
作者 石婕 刘璇 +6 位作者 明宗娟 李维 吕欣 杨侠 王煜 张梦颖 杨拴盈 《中国肺癌杂志》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期426-433,共8页
背景与目的近年来,孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)受到越来越多的关注,部分肺结节被认为是早期肺癌,但如何鉴别肺结节良恶性却是亟待解决的临床难题。本研究旨在探讨细胞因子与肿瘤标志物联合检测对SPN良恶性的鉴别诊断价... 背景与目的近年来,孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)受到越来越多的关注,部分肺结节被认为是早期肺癌,但如何鉴别肺结节良恶性却是亟待解决的临床难题。本研究旨在探讨细胞因子与肿瘤标志物联合检测对SPN良恶性的鉴别诊断价值,从而提高SPN诊断的准确性。方法纳入81例诊断明确的SPN患者作为研究对象,收集病例的一般临床资料、结节影像学特征、病理学诊断资料、细胞因子系列和肿瘤标志物表达水平。利用单因素和多因素分析筛选可预测肺结节性质的影响指标,并用二元Logistic回归分析构造联合指标;绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC),计算曲线下面积及相应的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率。结果一般临床资料分析示恶性结节出现在右肺上叶的比例最高(40.4%)。恶性结节组中的癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)、细胞角蛋白19片段(cytokeratin 19 fragment 21-1,CYFRA21-1)、白介素6(interleukin-6,IL-6)和白介素8(interleukin-8,IL-8)血清水平高于良性结节组。Logistic回归分析提示,CEA、IL-6、IL-8为预测恶性结节的独立危险因子。ROC曲线分析表明,单项指标CEA、IL-6和IL-8的曲线下面积分别为0.642、0.684和0.749,CEA+IL-6+IL-8联合检测曲线下面积更大,检测效能更高。结论CEA、IL-6和IL-8为恶性结节的独立危险因素。细胞因子和肿瘤标志物联合检测在SPN良恶性鉴别诊断中具有一定的价值。其中CEA+IL-6+IL-8联合检测的诊断价值最高。 展开更多
关键词 孤立性肺结节 肿瘤标志物 细胞因子 联合检测 诊断
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多输入卷积神经网络肺结节检测方法研究 被引量：15
6
作者 赵鹏飞 赵涓涓 +2 位作者 强彦 王峰智 赵文婷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第1期162-166,共5页
针对传统计算机辅助诊断系统中肺部结节检出过程复杂,检出结果依赖于分类前期每个步骤的性能,以及存在假阳性率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的端到端的肺结节检测方法。该方法首先使用大量带标签的肺结节数据对构建的多输入卷... 针对传统计算机辅助诊断系统中肺部结节检出过程复杂,检出结果依赖于分类前期每个步骤的性能,以及存在假阳性率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络的端到端的肺结节检测方法。该方法首先使用大量带标签的肺结节数据对构建的多输入卷积神经网络进行训练,实现从原始数据到语义标签的有监督学习。然后采用快速边缘检测方法和二维高斯概率密度函数构建候选区域模板,从待检测CT序列中获取候选区域并将其作为多输入卷积神经网络的输入数据。最后采用判定阈值实现疑似肺结节区域标注,同时在相邻的CT影像中进行重点检测。在LIDC-IDRI数据集上的大量实验结果表明,所提方法在肺部CT影像中对微、小结节的检出率较高;同时,重点检测模板能够小幅降低微、小结节检测的假阳率。 展开更多
关键词 计算机辅助诊断 卷积神经网络 微小结节检测 LIDC-IDRI数据集预处理
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基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术的研究进展 被引量：12
7
作者 聂生东 孙希文 陈兆学 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2009年第2期1075-1079,共5页
目的:通过对国内外在基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术(Computer-Aided Detection,CAD)领域的研究状况及其研究进展的综述,以期能对CAD研究提供借鉴。方法:根据对近年来国内外报道的CAD文献的分析和深入研究,结合作者在CAD方面的... 目的:通过对国内外在基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术(Computer-Aided Detection,CAD)领域的研究状况及其研究进展的综述,以期能对CAD研究提供借鉴。方法:根据对近年来国内外报道的CAD文献的分析和深入研究,结合作者在CAD方面的研究体会,本文对CAD国内外研究进展情况、存在的问题及可能的解决方案进行了详细的论述。结果:通过对目前国内外CAD研究中存在的问题及原因的深入分析,我们认为在建立能够描述不同类型肺结节的数学模型的基础上,基于大样本病历的数据库,设计有效的检测方法是提高肺结节检测效率的关键。结论:CAD能有效辅助放射科医生从CT图像中检测出肺结节,从而为肺癌的早期诊断奠定基础,但由于CAD研究尚存在的局限性,目前报道的CAD研究离临床的实际需要尚有较大的差距。 展开更多
关键词 CT图像 肺结节 计算机辅助检测
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基于卷积神经网络的CT图像肺结节检测 被引量：12
8
作者 谢未央 陈彦博 +2 位作者 王季勇 李强 陈群 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期3575-3581,共7页
为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除... 为帮助医生降低工作强度,减少诊断错误,提升准确率,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节检测算法。根据肺结节在CT图像中的特点,设计改进的三维候选区域推荐网络进行结节初始检测。在此基础上,使用多尺度、多网络融合的分类网络去除初检结果中的假阳性。在LUNA16数据集上验证了所提算法的准确性和有效性,并将结果与其它算法进行比较,讨论了该肺结节检测算法的性能。 展开更多
关键词 肺结节 CT图像 计算机辅助检测 卷积神经网络 深度学习
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3D多尺度深度卷积神经网络肺结节检测 被引量：11
9
作者 孙华聪 彭延军 +1 位作者 郭燕飞 张晓庆 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1716-1725,共10页
目的肺结节是肺癌的早期存在形式。低剂量CT(computed tomogragphy)扫描作为肺癌筛查的重要检查手段,已经大规模应用于健康体检,但巨大的CT数据带来了大量工作,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的计算机辅助肺结节检测引起了关... 目的肺结节是肺癌的早期存在形式。低剂量CT(computed tomogragphy)扫描作为肺癌筛查的重要检查手段,已经大规模应用于健康体检,但巨大的CT数据带来了大量工作,随着人工智能技术的快速发展,基于深度学习的计算机辅助肺结节检测引起了关注。由于肺结节尺寸差别较大,在多个尺度上表示特征对结节检测任务至关重要。针对结节尺寸差别较大导致的结节检测困难问题,提出一种基于深度卷积神经网络的胸部CT序列图像3D多尺度肺结节检测方法。方法包括两阶段:1)尽可能提高敏感度的结节初检网络;2)尽可能减少假阳性结节数量的假阳性降低网络。在结节初检网络中,以组合了压缩激励单元的Res2Net网络为骨干结构,使同一层卷积具有多种感受野,提取肺结节的多尺度特征信息,并使用引入了上下文增强模块和空间注意力模块的区域推荐网络结构,确定候选区域;在由Res2Net网络模块和压缩激励单元组成的假阳性降低网络中对候选结节进一步分类,以降低假阳性,获得最终结果。结果在公共数据集LUNA16(lung nodule analysis 16)上进行实验,实验结果表明,对于结节初检网络阶段,当平均每例假阳性个数为22时,敏感度可达到0.983,相比基准ResNet+FPN(feature pyramid network)方法,平均敏感度和最高敏感度分别提高了2.6%和0.8%;对于整个3D多尺度肺结节检测网络,当平均每例假阳性个数为1时,敏感度为0.924。结论与现有主流方案相比,该检测方法不但提高了肺结节检测的敏感度,还有效地控制了假阳性,取得了更优的性能。 展开更多
关键词 肺结节检测 卷积神经网络(CNN) 多尺度 区域推荐网络 上下文增强 空间注意力 假阳性降低
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融合注意力机制和特征金字塔网络的CT图像肺结节检测 被引量：10
10
作者 张福玲 张少敏 +1 位作者 支力佳 周涛 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期2156-2170,共15页
目的针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层... 目的针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层特征图进行预测造成图像空间信息丢失进而导致小结节漏检等问题,提出了一种基于注意力机制和特征金字塔的肺结节检测算法。方法根据语义与空间特征补偿机制以及卷积神经网络中网络深度所提取特征的信息量不同,在以Res Net为骨干网络的特征提取网络中设计通道—空间注意力机制,尽可能同时获取含有较多上下文语义以及空间位置信息的特征信息。在网络预测部分设计特征金字塔网络,将高维带有丰富语义信息的特征图与低维带有位置信息的特征图融合进行多尺度预测,增强网络对于小结节以及近血管结节等非显著性目标的检测性能。结果在LUNA16(lung nodule analysis 16)数据集上进行十折交叉验证显示,当平均假阳性个数为25.99时敏感度达到了97.13%,与基准方法相比,敏感度提高了2.53%,平均假阳性降低了28.54,实现了高敏感度低假阳性;在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个假阳率点的敏感度平均值为0.854,其中在每个扫描4次和8次假阳性时敏感度分别达到了0.940和0.951,其效果优于主流的结节检测方法。结论提出的结节检测模型,可以提高对3 10 mm小结节、近血管结节等非显著性目标的检测性能,并具有较低的假阳率。 展开更多
关键词 肺结节检测 注意力机制 特征金字塔网络(FPN) 非显著性目标检测 十折交叉验证
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基于Faster-RCNN的肺结节检测算法 被引量：10
11
作者 宋尚玲 杨阳 +1 位作者 李夏 冯浩 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期129-136,共8页
针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭... 针对目前的肺结节检测中存在的个体差异、同病异影、同影异病的问题,提出一种大样本条件下的基于Faster-RCNN的肺结节检测算法,对比研究目前的深度学习模型的适应性,给出一种通用的随着样本数量增加肺结节检测率持续提升的策略。首先搭建深度学习的软硬件环境,设置影像数据接口与Faster-RCNN的网络接口匹配;然后搭建Faster-RCNN的单类分类网络,并对网络结构的参数进行调整优化;最后用包含2000例病人的肺结节数据集,通过不同的卷积神经网络模型(包括ZF和VGG),计算CT图像在各自模型中的特征。对测试结果进行分析评估,分别统计其漏检率、检测准确率,并探讨不同训练数量和数据增广类型对最终检测准确率的影响。最终ZF模型的检测准确率为90.82%,准确率的波动方差为13.30%;VGG模型的检测准确率为87.02%,准确率的波动方差为37.10%。ZF模型的波动方差小,检测精确度高,综合考虑,ZF模型对肺结节的检测效果优于VGG模型的检出效果。所提出的肺结节检测技术具有良好的理论价值和工程应用价值。 展开更多
关键词 Faster-RCNN 肺结节检测 ZF模型 VGG模型 卷积神经网络
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融合多尺度信息的肺结节自动检测算法 被引量：10
12
作者 刘秀玲 戚帅帅 +3 位作者 熊鹏 刘京 王洪瑞 杨建利 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期434-441,共8页
肺结节是早期肺癌的主要表现形式,准确检测肺结节对肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。然而,由于肺部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂、检测范围大,且肺结节大小不一、形态各异,所以快速准确检测肺结节是一项极具挑战的工作。为此,本... 肺结节是早期肺癌的主要表现形式,准确检测肺结节对肺癌的早期诊断和治疗具有重要意义。然而,由于肺部计算机断层扫描(CT)图像背景复杂、检测范围大,且肺结节大小不一、形态各异,所以快速准确检测肺结节是一项极具挑战的工作。为此,本文提出了一种融合多尺度特征的肺结节自动检测算法,实现了肺结节的准确检测。首先,在用于大规模图像识别的深度卷积网络(VGG16)上设计了具有三层模块结构的肺结节检测模型,利用网络第一层模块提取CT图像中肺结节特征并粗略地估计肺结节位置;然后利用网络第二层模块融合多尺度的图像特征信息进一步增强肺结节细节特征;而网络第三层模块融合分析第一层和第二层模块的特征,得到多尺度下肺结节候选框;最后利用非极大值抑制方法对多尺度下肺结节候选框进行概率分析,得到最终的肺结节位置。本文应用肺部影像数据库联盟(LIDC)公共数据集上的肺结节数据对所提算法进行了验证,平均检测精度达到90.9%。本研究成果可应用于肺结节自动筛查系统,有助于提升肺结节筛查精度。 展开更多
关键词 多尺度 肺结节检测 计算机断层扫描图像 特征融合
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基于深度卷积神经网络的肺结节检测算法 被引量：9
13
作者 邓忠豪 陈晓东 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2109-2115,共7页
在传统的肺结节检测算法中,存在检测敏感度低,假阳性数量大的问题。针对这一问题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)的肺结节检测算法。首先,有目的性地简化传统的全卷积分割网络;然后,创新地加入对部分CNN层的深监督并使用改进的加权损... 在传统的肺结节检测算法中,存在检测敏感度低,假阳性数量大的问题。针对这一问题,提出了基于深度卷积神经网络(CNN)的肺结节检测算法。首先,有目的性地简化传统的全卷积分割网络;然后,创新地加入对部分CNN层的深监督并使用改进的加权损失函数,获得高质量的候选肺结节,保证高敏感度;其次,设计了基于多尺度上下文信息的三维深度CNN来增强对图像的特征提取;最后,将训练得到的融合分类模型用于候选结节分类,以达到降低假阳率的目的。所提算法使用了LUNA16数据集,并通过对比实验验证算法的性能。在检测阶段,当每个CT检测出的候选结节数为50.2时,获得的敏感度为94.3%,与传统的全卷积分割网络相比提升了4.2个百分点;在分类阶段,竞争性能指标达到0.874。实验结果表明,所提算法能够有效提高检测敏感度和降低假阳率。 展开更多
关键词 肺结节检测 深度卷积神经网络 深监督 加权损失函数 多尺度
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肺结节计算机辅助检测技术研究概述 被引量：8
14
作者 赵愉 鲁雯 +1 位作者 王远军 聂生东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1172-1177,共6页
肺结节计算机辅助检测(CAD)技术能有效辅助放射科医生提高肺结节的检测效率和正确率,从而为肺癌的早期诊断奠定基础。为了给CAD研究领域的学者提供借鉴与参考,推动CAD技术的发展,本文对近年来国内外基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技... 肺结节计算机辅助检测(CAD)技术能有效辅助放射科医生提高肺结节的检测效率和正确率,从而为肺癌的早期诊断奠定基础。为了给CAD研究领域的学者提供借鉴与参考,推动CAD技术的发展,本文对近年来国内外基于CT图像的肺结节计算机辅助检测技术的研究文献进行综述,介绍了肺结节CAD相关算法、流程及技术,分析了目前研究所存在的问题和不足,并提出了弥补这些不足的思路。近年来的研究表明,肺结节计算机辅助检测技术仍有很大发展空间,针对CAD的每一个环节进行算法和流程的优化设计,对进一步提高CAD的检测性能仍然具有重要科学价值。 展开更多
关键词 肺部图像 肺结节 计算机辅助检测 性能评估
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基于深度学习的医学图像肺结节检测 被引量：8
15
作者 刘迪 王艳娇 徐慧 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第5期5-9,共5页
为了解决传统计算机辅助诊断系统对肺CT图像结节检出率低、假阳性高的问题,提出一种基于深度学习的肺部CT图像结节检测模型.根据肺部CT图像的三维本质特性,首先采用3D Faster R-CNN提取特征,进行候选结节的检测;然后再利用3D卷积神经网... 为了解决传统计算机辅助诊断系统对肺CT图像结节检出率低、假阳性高的问题,提出一种基于深度学习的肺部CT图像结节检测模型.根据肺部CT图像的三维本质特性,首先采用3D Faster R-CNN提取特征,进行候选结节的检测;然后再利用3D卷积神经网络进行假阳性结节去除.该方法在LUNA16数据集上进行了实验,采用国际医学影像领域通用的FROC方法进行评价,统计在不同假阳比例下的敏感性指标,平均FROC数值为82.8%,相比于传统的诊疗方法识别率有显著提升.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. 展开更多
关键词 肺结节检测 深度学习 卷积神经网络 假阳性去除
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基于改进YOLO算法的肺部CT图像中结节检测研究 被引量：6
16
作者 王波 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《北京生物医学工程》 2020年第6期615-621,共7页
目的随着机器学习的发展,如何准确高效地识别肺部CT图像中的肺结节具有重要的应用价值。方法针对肺部结构复杂、肺部结节过小、肺结节病理特征各异等特点,提出一个以YOLO算法为基础,结合Darknet-53网络和Densenet网络的思想,在多尺度间... 目的随着机器学习的发展,如何准确高效地识别肺部CT图像中的肺结节具有重要的应用价值。方法针对肺部结构复杂、肺部结节过小、肺结节病理特征各异等特点,提出一个以YOLO算法为基础,结合Darknet-53网络和Densenet网络的思想,在多尺度间具有紧密连接的深度卷积神经网络。为保证图像有效信息和提高目标定位的精确性以及检测的召回率,首先对数据集图像尺寸大小进行固定,其次通过K-means算法对数据集进行聚类分析,最后使用二元交叉熵做类别预测。实验使用美国癌症研究所公开的肺部图像数据集联盟(Lung Image Database Consortium,LIDC)提供的数据集,对肺结节检测的准确率以及检测效率进行了实验对比。结果改进的深度卷积神经网络对肺结节检测的准确率及检测效率均有提升。在肺部CT图像中肺结节检测的平均查全率达到95.69%,对微小结节的平均查全率达到88.66%,每秒识别帧数达到32 f/s,相比当前最快的Faster R-CNN检测时间缩短了近80%。结论通过对YOLO算法的改进可以提高肺结节检测效率,为肺部CT图像肺结节实时检测提供了条件。 展开更多
关键词 YOLO算法 CT图像 肺结节检测 多尺度预测 目标识别
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基于深度学习的肺结节自动检测算法 被引量：6
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作者 李莉 乔璐 张浩洋 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第7期95-100,共6页
为实现肺结节在CT影像中的有效精准识别,降低因医生水平差异造成的漏检、错检现象,提出一种基于深度学习的肺结节自动检测算法。使用阈值法、区域增长算法及形态学处理的方法获得候选结节区域;设计多尺度卷积神经网络模型,自动提取不同... 为实现肺结节在CT影像中的有效精准识别,降低因医生水平差异造成的漏检、错检现象,提出一种基于深度学习的肺结节自动检测算法。使用阈值法、区域增长算法及形态学处理的方法获得候选结节区域;设计多尺度卷积神经网络模型,自动提取不同大小的肺结节在CT影像中呈现出的征象信息,避免由于单一尺度学习不全面引发的漏检现象;将肺结节的平面信息与其空间信息共同作为判定结节的标准,有效排除由于肺内无关组织干扰造成的错检。实验结果表明,算法准确率达到94.4%,敏感度可达96.24%。 展开更多
关键词 深度学习 多尺度卷积神经网络 CT影像 肺结节检测
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基于改进CNN的低剂量CT图像肺结节自动检测 被引量：5
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作者 岳晴 尹健宇 王生生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S01期54-59,共6页
随着空气污染日益严重,肺癌已成为发病率和死亡率增长速度最快的恶性肿瘤之一,严重危害人们的生命和健康。肺癌早期主要表现为肺结节的形式,如果在肺癌早期能够及时发现并治疗,将能够提高肺癌的治疗效果。低剂量螺旋CT具有采集速度快、... 随着空气污染日益严重,肺癌已成为发病率和死亡率增长速度最快的恶性肿瘤之一,严重危害人们的生命和健康。肺癌早期主要表现为肺结节的形式,如果在肺癌早期能够及时发现并治疗,将能够提高肺癌的治疗效果。低剂量螺旋CT具有采集速度快、成本低、辐射低的特点,因此被大量应用于对肺结节的诊断。目前,CT图像的诊断多采用传统的人工诊断方式与CAD系统诊断的方式,但这两种方式存在精确性低、泛化性差的缺点。针对上述问题,文中以医学辅助诊断领域中的肺结节检测问题为研究对象,提出了一种基于改进CNN的低剂量CT图像的肺结节自动检测算法。首先,对CT图像进行预处理,提取肺实质;其次,对cascade-rcnn候选结节筛选网络进行改进,以提取更高质量的目标;然后,提出了改进3D CNN的假阳性减少网络,提高了结节分类的准确性;最后,在LUNA16数据集上进行了实验,结果表明,与现有算法相比,所提算法在检测准确率上有所提升。 展开更多
关键词 肺结节检测 假阳性降低 cascade-rcnn 3D CNN LUNA16
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基于改进全卷积网络模型的肺结节检测 被引量：6
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作者 刘若愚 刘立波 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第16期166-175,共10页
针对现有方法在肺结节检测中准确率低及存在过拟合现象的问题,提出一种基于改进YOLACT模型的肺结节检测方法。在模型的主体结构上,采用DetNet替代原始的残差网络,解决了原始模型在小型结节检测上的局限性。在模型训练上,针对原模型在少... 针对现有方法在肺结节检测中准确率低及存在过拟合现象的问题,提出一种基于改进YOLACT模型的肺结节检测方法。在模型的主体结构上,采用DetNet替代原始的残差网络,解决了原始模型在小型结节检测上的局限性。在模型训练上,针对原模型在少量肺结节数据上学习困难而引起的过拟合问题,引入迁移学习机制,帮助新模型得到更好的检测结果。使用RReLU激活函数代替原有的ReLU激活函数,减少了原模型可能存在的过拟合现象。在LUNA16数据集上的实验结果表明,所提方法在受试者工作曲线下面积、假阳率、漏诊率及准确率上均取得了一定的提升。 展开更多
关键词 图像处理 肺结节检测 全卷积网络模型 迁移学习 深度学习 激活函数
原文传递
基于目标检测的肺癌早期智能筛查系统的设计
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作者 张春茜 刘华康 +3 位作者 任俊龙 栗梦媛 张丽娟 回振桥 《自动化应用》 2024年第2期190-192,共3页
设计了一种基于目标检测的肺癌早期智能筛查系统,其运用YOLOv5s模型对去噪后肺CT图像中的肺结节进行目标检测,以实现肺癌早期的智能筛查。数据分析显示,试验的准确率、召回率无线接近于1,证明了肺结节检测的准确率较高,验证了肺癌早期... 设计了一种基于目标检测的肺癌早期智能筛查系统,其运用YOLOv5s模型对去噪后肺CT图像中的肺结节进行目标检测,以实现肺癌早期的智能筛查。数据分析显示,试验的准确率、召回率无线接近于1,证明了肺结节检测的准确率较高,验证了肺癌早期智能筛查系统的可靠性。该系统既能降低医师的工作难度,又能提升肺癌诊断的准确率,可成为辅助肺癌早期诊断的重要工具。 展开更多
关键词 肺结节 图像去噪 目标检测 YOLOv5s模型
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