基于卷积神经网络的癌症图像识别

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本文主要研究基于卷积神经网络的癌症图像识别技术,包括对乳腺癌图像分类和对肺结节目标检测,利用计算机视觉和卷积神经网络对两种癌症的计算机辅助诊断技术进行研究,更好地辅助医疗。具体内容包括以下两方面:(1)基于卷积神经网络的乳腺癌组织病理图像分类。乳腺肿瘤组织病理图像输入到计算机辅助诊断系统中,系统判断图像是良性还是恶性。本文使用大型卷积神经网络对Brea KHis数据集中乳腺癌组织病理图像进行分类。针对大型网络难以训练的问题,采用Batch Normalization算法确保网络顺利运行;为了增强模型的泛化能力,使用迁移学习和数据增强的训练策略。实验结果表明,本文模型能够成功分类乳腺癌图像,并且准确率相较之前提升了5%左右。(2)基于Faster R-CNN的肺结节检测。患者胸部的CT影像输入到计算机辅助诊断系统中,系统检测出肺结节。本文主要针对胸部CT影像数据库LIDCIDRI展开研究,使用目前最优秀的二阶段目标检测器Faster R-CNN检测肺结节;为了提高Backbone网络的特征提取能力,使用更强的Res Net网络代替VGG。针对肺部小结节难以检测的问题,使用Ro IAlign代替了Ro IPooling,减少量化操作引入的误差;利用空洞卷积重新设计Backbone网络,减小小结节的丢失率,同时增大卷积的感受野;使用特征金字塔网络将浅层高分辨率特征图和深层强表达能力特征图融合,保留更多小结节信息。实验结果表明,基于空洞卷积的Backbone、特征金字塔网络都能提高对小结节的检测。
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