【摘 要】
：
肺癌是中国发病率和死亡率最高的癌症,恶性肺结节的早期筛查能够显著降低肺癌的死亡率。胸部计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像能够以非侵入的方式捕获肺结节的异质性,是目前肺癌早筛的常规方法。精准的肺结节定性极其困难,其不仅是因为医生在高强度的工作负担下无法保持高度集中来做出准确的判断,而且还在于人眼难以捕捉到发生在CT值细微变化的肺结节异质性。肺癌的计算机辅助诊断（Com
论文部分内容阅读
肺癌是中国发病率和死亡率最高的癌症,恶性肺结节的早期筛查能够显著降低肺癌的死亡率。胸部计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像能够以非侵入的方式捕获肺结节的异质性,是目前肺癌早筛的常规方法。精准的肺结节定性极其困难,其不仅是因为医生在高强度的工作负担下无法保持高度集中来做出准确的判断,而且还在于人眼难以捕捉到发生在CT值细微变化的肺结节异质性。肺癌的计算机辅助诊断（Computer-assisted Diagnosis,CAD）系统的出现一定程度上缓解了这些问题,它能够自动地对胸部CT图像中的肺结节做出诊断。近年来,深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks,DCNNs）在肺结节检测和分类任务上的应用更是让肺癌的CAD系统取得了瞩目的进步。然而,相较于自然图像分类,肺结节良恶性分类任务存在着小样本和类别不平衡问题,如何从有限的、不平衡的训练数据中提取肺结节异质性特征是使用DCNN必须要克服的挑战。本文以肺结节定性为主线,采用深度学习技术,提出了一种基于多标签依赖关系的肺结节良恶性分类方法,有效地解决了此分类任务上的小样本和多标签类别不平衡问题。本文的主要工作包括:1.提出通过肺结节多标签分类建立标签间依赖关系的方法,使得模型利用肺结节的影像特征辅助其性质的判别,从而解决肺结节定性任务上的小样本问题。2.提出了一个多标签软化最大损失函数,它直接优化标签间的排序误差和整体的AUC指标,这两个指标能够更好地评价模型在多标签类别不平衡数据上的分类性能。3.为提出的损失函数设计了一个能够有效控制标签间过大梯度差异的构件,使得多标签分类器的整体性能得到提升。4.构建了一个基于病理的肺结节良恶性数据集和一个实际可用的肺结节智能辅助诊断系统。此数据集上的实验结果验证了提出方法的有效性,并且在此数据集上训练的模型被实际用在了肺结节的智能诊断系统中。
其他文献
时间性反走样算法具有效率优势,是近年来被广泛应用的实时反走样算法之一。该算法通过将采样点平摊至历史多帧及复用历史数据的方式来实现实时反走样。在时域信息采样充分且历史数据可复用的前提下,该算法能取得和超采样反走样算法类似的效果。然而在实际应用中,上述条件并不一定完全成立。在历史数据不能被复用的情况下,将产生几何走样及重影等问题。除此之外,为了降低显存成本,该算法使用累积帧来代替历史多帧,这将导致误差
随着现代战争不断向着信息化、智能化的方向发展,飞行器自主机动决策技术作为提升战斗机智能化水平的关键技术,也越来越受到世界各国的关注。现代空战环境复杂、态势瞬息万变,能够准确感知空战环境并生成合理决策的自主机动决策方法技术是近几年来军事技术研究的重点。近年来,随着人工智能技术研究的不断深入,深度强化学习方法在多种决策问题的解决上取得了一定的突破,为飞行器机动决策问题的解决提供了新的思路。本文以三维空
终端区是空中交通管制的重要部分,其任务是引导飞行器起飞、降落和有序进离场,随着空域内飞行器数量的增加,终端区空中流量增大,容易导致飞行冲突,引发空中交通阻塞和航班延误,影响飞行安全,因此研究终端区飞行冲突调配具有重要意义。终端区飞行冲突调配是根据当前飞行器参数,判断未来一段时间内飞行器之间的距离是否会小于安全间隔的规定而导致冲突,并对可能的潜在冲突采取措施避免发生碰撞的过程。本文在现有空中管制技术
在低空监视领域中,小型飞行器的机载设备受制于功率和成本,很难准确播报本机的运动参数,只能通过雷达对其进行主动检测。这类小型飞行器具有的飞行高度低、飞行速度慢和雷达反射面积小等特点,极大增加了雷达目标检测的难度。日益增多的小型飞行器造成了许多空管事故,因此,提升雷达对低空空域小目标的检测能力,成为近年来空管领域需要迫切解决的问题。本文针对基于深度学习的雷达目标检测算法展开了深入研究,根据低空目标的特
数字图像一直在信息的传递过程中扮演着重要的角色。如今多媒体信息爆炸的时代充斥了图像和视频等数字信息,同时也存在着包含大量模糊人脸图像的问题。无论是人们日常分享生活、传递信息还是在科研领域中如智能安防、目标或人脸检测或者自动驾驶等计算机视觉任务都需要依托大量清晰的图像,因此将模糊图像重新变得清晰是一个急切且广泛的需求。在图像处理领域中,将图像的模糊主要分为了高斯、散焦、运动、衍射等类型,其中由运动所
光相干层析扫描技术（Optical Coherence Tomography,OCT）因具有非侵入性和微米级分辨率的优点而成为眼科疾病诊断的重要工具。然而,基于OCT技术的诊断存在两个无法避免的问题。首先,采集的OCT图像中存在大量斑点噪声;其次,在采集过程中,为了尽可能避免数据丢失,通常采用低空间采样率进行采样,但由此得到的OCT图像具有较低的分辨率。因此,当前临床上需要可行有效、并能同时实现O
增强现实技术将经过计算机渲染的虚拟物体与真实场景相融合,广泛应用于电影制作、医疗辅助、工业生产、娱乐等领域。为了保证虚拟物体和真实场景融合的真实感,需要渲染虚拟物体时使用的光照信息与真实环境保持一致,实现虚实融合的光照一致性。受可控光源的影响,室内场景中的光照条件比较复杂并且具有动态变化的特点。对室内场景光照的动态变化进行估计,是实现增强现实光照一致性的重要技术。综上,室内场景的动态光照估计具有重
计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）能够利用人体组织对X射线吸收率差异进行成像,以无创的方式获得人体的内部结构图像,因此在临床医疗中被广泛应用于疾病的筛查和诊断。由于X射线辐射对人体具有潜在危害,低剂量CT（Low Dose CT,LDCT）逐渐成为了当前CT成像的主要研究方向。减少X光照射剂量和降低曝光时间是目前减少X射线累积辐射的主要手段,然而X射线的剂量减少会引起量
信号调制识别在电子战、通信侦察、雷达侦察、无线电频谱监测与管理和链路自适应等领域有着重要的应用。但如今信道环境越来越复杂且信号调制方式不断增多,如何高效且准确地完成复杂环境中信号调制识别是当前通信各个领域亟待解决的难题。本文以某电子对抗部队非协作通信为背景,针对信号调制识别中传统算法识别性能低、计算复杂度高等问题,基于深度学习对AWGN信道和Rayleigh衰落信道中信号调制识别关键技术进行研究。
行人实例分割是对图像进行实例级和像素级处理的技术,是计算机视觉领域中一项重要的研究任务。当前的行人实例分割存在分割精度不高、缺乏对分割后的行人实例效果检验等问题。本文针对此问题展开研究,主要工作和创新点如下。1.针对当前行人实例分割精度不高的问题,提出了一个行人实例分割与提取网络。网络基础部分,采用单阶段网络设计结构,使用特征金字塔网络提取特征;网络主干部分,分为行人检测分支和行人实例分割与提取分