【摘 要】
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在世界范围内,肺癌是致死率最高的癌症之一。肺癌的及时诊断对提高患者生存率至关重要。人工诊断依赖于医生经验,而且存在耗时长、检测精度低等问题,因此计算机辅助诊断技术被应用于医疗图像。基于神经网络的肺结节检测模型可以分为两类:三维模型（Three-Dimensional,3D）和二维（Two-Dimensional,2D）模型。前者可能没有足够的图像准确构建三维小结节;后者通常会逐片处理胸部图像,检测
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在世界范围内,肺癌是致死率最高的癌症之一。肺癌的及时诊断对提高患者生存率至关重要。人工诊断依赖于医生经验,而且存在耗时长、检测精度低等问题,因此计算机辅助诊断技术被应用于医疗图像。基于神经网络的肺结节检测模型可以分为两类:三维模型（Three-Dimensional,3D）和二维（Two-Dimensional,2D）模型。前者可能没有足够的图像准确构建三维小结节;后者通常会逐片处理胸部图像,检测方式更符合医生阅片习惯,但存在以下问题导致检测精度偏低:（1）肺部以外的影像对结节检测带来干扰;（2）小结节亮度低、特征不明显,难以被检测;（3）部分结节依附于肺部其他组织,导致检测时易与背景混淆。本文针对上述问题,对肺结节自动检测技术进行了相关研究。针对问题（1）,本文基于一些形态学图像处理方法和阈值分割的基本原理,设计一个计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像预处理方法。仿真表明,该方法使每个假阳性条件下的敏感性提升1%-3%。针对问题（2）,本文在单发检测器（Single Shot Detector,SSD）基础网络上增加了两层浅层卷积层作为输出层,并设计了多层特征图组合的优化方法,确定不同尺度特征图对肺结节检测的效果。同时,本文设计了多种默认框比例系数、数量和长宽比的改进方案,在保证感受野足够的情况下,使得每层特征图中默认框尺寸与肺结节大小更匹配。仿真表明,改进后的模型在高假阳性条件下的敏感性可提升3%。针对问题（3）,本文引入了注意力机制,设计了两种优化方案:一是在所有特征输出层后加入注意力模块,提升模型整体的特征提取能力,对所有特征进行筛选;二是针对肺结节检测中的小目标,在模型的浅层卷积层后插入注意力模块,针对小目标特征选择进行优化。仿真表明,合理选择优化方案和注意力模块可以使模型的竞争性能指标（Competition Performance Metric,CPM）值超过0.9。综合以上各种改进方法,得到的最终神经网络模型在肺结节分析2016（Lung Nodule Analysis 2016,LUNA16）数据集上的敏感度可达到96%,CPM值可达到0.922,在PN9数据集上CPM值可达到0.6。结果表明,该模型在2D模型中表现突出,并且在复杂度更低的情况下,拥有媲美主流3D模型的检测性能。
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