基于深度学习的肺结节检测系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,3D卷积神经网络,肺结节,目标检测的论文, 主要内容为肺癌作为最常见和最致命的恶性肿瘤之一,其危害程度已经严重威胁到人类的健康和生命。传统的结节检测通常需要手工设计的形态学特征,如体素聚类、像素阈值等,这不仅需要复杂的数据处理流程,而且训练出模型的泛化能力比较弱。随着以深度学习为代表的机器学习在计算机视觉领域的不断进步与发展,深度学习算法尤其是卷积神经网络已经成为医学影像处理的有效方法。然而深度学习主要是针对二维图像进行处理,将二维物体检测方法直接泛化到3D的医学影像面临技术困难。本文在上述研究背景下,针对3D医学影像的人工智能辅助诊断技术进行研究。目前,大多数针对结节检测的研究方案都基于CT(Computed Tomography)的3D特性设计出三维卷积神经网络,通过增加网络的深度和宽度以获取多尺度的特征信息,但是网络宽度的增加会引入更多参数,网络深度的增加也会带来梯度消失、网络退化等问题。针对上述问题,本文提出了一种全新的特征提取模块RDI(Residual Dense based Inception-v3),并基于该模块设计了一种目标检测模型Nodule R-CNN。最终将该模型接入系统,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统。本文的主要成果如下:第一,提出了针对3D医学影像的目标检测模型Nodule R-CNN。Nodule R-CNN将改进的3DU-Net作为主干网络,并结合特征提取模块RDI和区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)实现结节的检测。3D U-Net可以将低层网络的浅层信息与高层网络的深层信息进行拼接融合,以解决单尺度检测准确率低的问题。特征提取模块RDI融合了密集连接和残差连接的优势并采用Inception-v3的设计思想,可以有效解决三维卷积网络中参数过多以及网络退化问题;RPN则根据所提取的特征信息直接输出预测的区域建议。最后基于LUNA16数据集,通过消融实验验证了 Nodule R-CNN各个组成部分的有效性,同时说明了本文提出的RDI模块可以减少参数数量。在未进行假阳性筛除的情况下,Nodule R-CNN在FROC评估上取得了0.836的得分,在8FPs/scan时灵敏度达到93.0%,与其他主流的检测模型相比,Nodule R-CNN的性能处于中上水平。第二,基于所提出的Nodule R-CNN模型,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统(Lung Nodule Detecting System,LNDS)。遵循软件工程中软件开发的原则,首先对肺结节检测系统进行了详细的需求分析,然后对系统进行架构设计和功能模块设计。系统主要实现的功能包括系统管理、患者信息管理、医学影像检测管理、结果可视化,最后根据设计结果完成对系统各个模块的开发工作和测试工作。

基于Web的肺结节智能辅助阅片系统的设计与实现

这是一篇关于DICOM,DICOM图像浏览器,肺结节,深度学习,辅助诊断的论文, 主要内容为随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式(C/S模式),拓展性不高,维护起来不方便且没有智能辅助诊断的功能,越来越难以满足大数据时代下海量影像高效阅片的需求。近年来,随着HTML5、VUE.js等技术的发展,越来越多的公司开始尝试使用B/S架构完成PACS系统的铺设。通过前后端独立开发,在浏览器端建立医学影像阅片系统。但是当前很多系统仍处于实验阶段,且在智能阅片方面往往需要通过插件等形式完成,在功能扩展方面往往不能满足当前影像科医生的阅片需求,在宏观上也难以满足当前国家积极推进的打造区域医联体、医共体的需要。因此,亟待开发出一种浏览器/服务器模式(B/S模式)的医学影像智能诊断系统。为了解决以上问题,本文研究和实现了一种基于Web的肺结节智能辅助阅片系统。通过使用VUE.js、Java Script、Canvas技术,完成前端阅片的功能,使其具有灵活、高效、节省等优点。后台封装部署本项目算法团队研究出的针对肺结节辅助诊断的深度学习算法,确保在肺结节自动勾画和诊断等方面具有国内外先进水平,同时具有很强的扩展能力和学习能力。

CT影像组学在肺结节诊断中的相关研究

这是一篇关于肺结节,影像组学,人工智能的论文, 主要内容为研究背景全球范围内,肺癌是癌症相关死亡的主要原因之一,严重危害着人类的健康。肺癌患者病死率高、预后差,主要是由于疾病早期阶段缺乏明显的症状、体征,就诊时已经处于疾病的晚期。研究表明,一期肺癌患者接受手术后,5年生存率为92%。因此,肺癌的早发现、早诊治可以有效的改善患者的预后,延长患者的生存期。研究表明,使用低剂量螺旋CT筛查,能够有效的降低肺癌高危人群的病死率。肺癌起源于小的恶性结节。大多数肺结节是良性结节,但恶性结节占了所有结节的30%-40%。在临床工作中,医生通常使用CT影像学特征鉴别肺结节的良恶性。而肺结节直径较小(直径≤3cm),尤其是1

基于3D U-Net的肺结节语义分割算法研究

这是一篇关于深度学习,肺结节,全卷积神经网络,注意力集中机制,轻量化网络的论文, 主要内容为近年来,利用深度学习实现肺结节的语义分割,已成为医学与计算机技术相结合的主要研究方向之一。医生可以参考计算机的分割结果,进行辅助诊断,降低医学诊断的难度和工作量。随着科学技术的不断发展,在分割肺结节时使用人工智能方法,准确率有明显的提高。然而,在实际应用中仍存在许多困难。因此,本文旨在解决肺结节分割中目标不清晰、轮廓粗糙及网络训练速度慢等问题。本研究以公开数据集(如LUNA16数据集等)中的肺部CT图像为基础,进一步研究并改进全卷积神经网络分割算法。本文主要的研究内容与结论包括:(1)肺部CT数据集的预处理。源数据格式的肺部CT图像无法直接供卷积神经网络进行训练,因此首先选取已公开的LUNA16数据集中的所有图像与LIDC-IDRI数据集中的部分图像为初始数据集,接着利用图像中不同区域具有不同的亨氏单位的特点,去除与病变区域不相关的部分从而减少网络计算量。再进行训练集、验证集和测试集的划分,并通过常用的数据增强方法如旋转、缩放与翻转等建立了卷积神经网络训练所需的数据集。(2)提出了一种基于注意力模块的3D U-Net图像语义分割算法。首先,本研究以3D U-Net网络模型为基础框架进行修改,使用注意力模块,即位置注意力模块与通道注意力模块,将语义分割网络的上采样与下采样部分进行对应层连接,以增强特征映射能力。同时利用改进的loss函数,使得网络可以同时处理空间与通道信息,提高语义分割的准确率。(3)提出了一种基于轻量化3D U-Net的图像语义分割算法。由于增加了注意力模块的网络模型结构较复杂,不具有良好的实时性,因此本研究提出首先构建稀疏型网络,减少一定量的通道数从而减少网络的计算量,其次,通过网络各层之间的跳跃连接使网络更轻量,使用深度可分离卷积,显著减少了网络训练成本。最后通过横向连接和金字塔池化模块保证模型的分割准确率。本文对上述两个算法在LUNA16和LIDC-IDRI数据集上进行测试。同时采用定性分析和定量分析两种分析方式,与当前主流的语义分割方法进行比较。结果表明,本文提出的两个图像语义分割算法均在不同的应用场景取得了良好的分割效果,对以后的语义分割研究提供了一定的参考价值。

基于Web的肺结节智能辅助阅片系统的设计与实现

这是一篇关于DICOM,DICOM图像浏览器,肺结节,深度学习,辅助诊断的论文, 主要内容为随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式(C/S模式),拓展性不高,维护起来不方便且没有智能辅助诊断的功能,越来越难以满足大数据时代下海量影像高效阅片的需求。近年来,随着HTML5、VUE.js等技术的发展,越来越多的公司开始尝试使用B/S架构完成PACS系统的铺设。通过前后端独立开发,在浏览器端建立医学影像阅片系统。但是当前很多系统仍处于实验阶段,且在智能阅片方面往往需要通过插件等形式完成,在功能扩展方面往往不能满足当前影像科医生的阅片需求,在宏观上也难以满足当前国家积极推进的打造区域医联体、医共体的需要。因此,亟待开发出一种浏览器/服务器模式(B/S模式)的医学影像智能诊断系统。为了解决以上问题,本文研究和实现了一种基于Web的肺结节智能辅助阅片系统。通过使用VUE.js、Java Script、Canvas技术,完成前端阅片的功能,使其具有灵活、高效、节省等优点。后台封装部署本项目算法团队研究出的针对肺结节辅助诊断的深度学习算法,确保在肺结节自动勾画和诊断等方面具有国内外先进水平,同时具有很强的扩展能力和学习能力。

基于卷积神经网络的肺结节良恶性分类研究

这是一篇关于肺结节,卷积神经网络,图像分类,多尺度特征,注意力机制的论文, 主要内容为国内最新的统计数据显示,目前我国发病率和死亡率最为严重的恶性肿瘤疾病均为肺癌。肺结节形态复杂,仅基于人工经验分类容易造成漏诊和误诊,因此,开发针对CT图像的深度学习模型,实现针对肺结节良恶性的自动分类诊断功能,具有重要意义。本文的主要研究内容如下:首先,对研究的社会背景及意义做出概述,分析相关任务领域内的国内外研究现状,同时针对目前肺结节良恶性分类判别任务中存在的主要问题进行分析,并表述研究目标及方向;其次,针对医疗图像数据集规模较小、样本类别不平衡等问题,在真实肺部CT图像上采取中心近邻的切片方式采集肺结节图像数据,并进行部分图像数据增强工作扩充数据集容量;再次,针对传统手工特征提取方式效率较低的问题,设计一种基于多尺度特征提取的二维卷积神经网络模型,用于对肺结节良恶性的自动分类判别,模型采用基于并行卷积的特征提取方式以提高多尺度特征提取能力,同时,利用跨层连接机制弥补深层特征图的几何信息损失,并对焦点损失函数做出部分调整以提升模型的训练效果;最后,针对二维卷积网络难以充分学习肺结节三维特征的问题,设计一种基于双分支多维信息融合的肺结节良恶性分类网络模型(TMF-Net),利用三维卷积网络对二维卷积网络进行补充,实现在不同维度上提取肺结节目标的特征信息并进行融合,最大限度地保留肺结节的三维空间特征信息,同时,在双分支网络中引入注意力机制,进一步强化模型对重要特征的学习能力,实验结果证实该模型在肺结节良恶性分类任务中具备良好的性能。

基于深度学习的肺结节检测系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,3D卷积神经网络,肺结节,目标检测的论文, 主要内容为肺癌作为最常见和最致命的恶性肿瘤之一,其危害程度已经严重威胁到人类的健康和生命。传统的结节检测通常需要手工设计的形态学特征,如体素聚类、像素阈值等,这不仅需要复杂的数据处理流程,而且训练出模型的泛化能力比较弱。随着以深度学习为代表的机器学习在计算机视觉领域的不断进步与发展,深度学习算法尤其是卷积神经网络已经成为医学影像处理的有效方法。然而深度学习主要是针对二维图像进行处理,将二维物体检测方法直接泛化到3D的医学影像面临技术困难。本文在上述研究背景下,针对3D医学影像的人工智能辅助诊断技术进行研究。目前,大多数针对结节检测的研究方案都基于CT(Computed Tomography)的3D特性设计出三维卷积神经网络,通过增加网络的深度和宽度以获取多尺度的特征信息,但是网络宽度的增加会引入更多参数,网络深度的增加也会带来梯度消失、网络退化等问题。针对上述问题,本文提出了一种全新的特征提取模块RDI(Residual Dense based Inception-v3),并基于该模块设计了一种目标检测模型Nodule R-CNN。最终将该模型接入系统,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统。本文的主要成果如下:第一,提出了针对3D医学影像的目标检测模型Nodule R-CNN。Nodule R-CNN将改进的3DU-Net作为主干网络,并结合特征提取模块RDI和区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)实现结节的检测。3D U-Net可以将低层网络的浅层信息与高层网络的深层信息进行拼接融合,以解决单尺度检测准确率低的问题。特征提取模块RDI融合了密集连接和残差连接的优势并采用Inception-v3的设计思想,可以有效解决三维卷积网络中参数过多以及网络退化问题;RPN则根据所提取的特征信息直接输出预测的区域建议。最后基于LUNA16数据集,通过消融实验验证了 Nodule R-CNN各个组成部分的有效性,同时说明了本文提出的RDI模块可以减少参数数量。在未进行假阳性筛除的情况下,Nodule R-CNN在FROC评估上取得了0.836的得分,在8FPs/scan时灵敏度达到93.0%,与其他主流的检测模型相比,Nodule R-CNN的性能处于中上水平。第二,基于所提出的Nodule R-CNN模型,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统(Lung Nodule Detecting System,LNDS)。遵循软件工程中软件开发的原则,首先对肺结节检测系统进行了详细的需求分析,然后对系统进行架构设计和功能模块设计。系统主要实现的功能包括系统管理、患者信息管理、医学影像检测管理、结果可视化,最后根据设计结果完成对系统各个模块的开发工作和测试工作。

基于Web的肺结节智能辅助阅片系统的设计与实现

这是一篇关于DICOM,DICOM图像浏览器,肺结节,深度学习,辅助诊断的论文, 主要内容为随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式(C/S模式),拓展性不高,维护起来不方便且没有智能辅助诊断的功能,越来越难以满足大数据时代下海量影像高效阅片的需求。近年来,随着HTML5、VUE.js等技术的发展,越来越多的公司开始尝试使用B/S架构完成PACS系统的铺设。通过前后端独立开发,在浏览器端建立医学影像阅片系统。但是当前很多系统仍处于实验阶段,且在智能阅片方面往往需要通过插件等形式完成,在功能扩展方面往往不能满足当前影像科医生的阅片需求,在宏观上也难以满足当前国家积极推进的打造区域医联体、医共体的需要。因此,亟待开发出一种浏览器/服务器模式(B/S模式)的医学影像智能诊断系统。为了解决以上问题,本文研究和实现了一种基于Web的肺结节智能辅助阅片系统。通过使用VUE.js、Java Script、Canvas技术,完成前端阅片的功能,使其具有灵活、高效、节省等优点。后台封装部署本项目算法团队研究出的针对肺结节辅助诊断的深度学习算法,确保在肺结节自动勾画和诊断等方面具有国内外先进水平,同时具有很强的扩展能力和学习能力。

基于3D U-Net的肺结节语义分割算法研究

这是一篇关于深度学习,肺结节,全卷积神经网络,注意力集中机制,轻量化网络的论文, 主要内容为近年来,利用深度学习实现肺结节的语义分割,已成为医学与计算机技术相结合的主要研究方向之一。医生可以参考计算机的分割结果,进行辅助诊断,降低医学诊断的难度和工作量。随着科学技术的不断发展,在分割肺结节时使用人工智能方法,准确率有明显的提高。然而,在实际应用中仍存在许多困难。因此,本文旨在解决肺结节分割中目标不清晰、轮廓粗糙及网络训练速度慢等问题。本研究以公开数据集(如LUNA16数据集等)中的肺部CT图像为基础,进一步研究并改进全卷积神经网络分割算法。本文主要的研究内容与结论包括:(1)肺部CT数据集的预处理。源数据格式的肺部CT图像无法直接供卷积神经网络进行训练,因此首先选取已公开的LUNA16数据集中的所有图像与LIDC-IDRI数据集中的部分图像为初始数据集,接着利用图像中不同区域具有不同的亨氏单位的特点,去除与病变区域不相关的部分从而减少网络计算量。再进行训练集、验证集和测试集的划分,并通过常用的数据增强方法如旋转、缩放与翻转等建立了卷积神经网络训练所需的数据集。(2)提出了一种基于注意力模块的3D U-Net图像语义分割算法。首先,本研究以3D U-Net网络模型为基础框架进行修改,使用注意力模块,即位置注意力模块与通道注意力模块,将语义分割网络的上采样与下采样部分进行对应层连接,以增强特征映射能力。同时利用改进的loss函数,使得网络可以同时处理空间与通道信息,提高语义分割的准确率。(3)提出了一种基于轻量化3D U-Net的图像语义分割算法。由于增加了注意力模块的网络模型结构较复杂,不具有良好的实时性,因此本研究提出首先构建稀疏型网络,减少一定量的通道数从而减少网络的计算量,其次,通过网络各层之间的跳跃连接使网络更轻量,使用深度可分离卷积,显著减少了网络训练成本。最后通过横向连接和金字塔池化模块保证模型的分割准确率。本文对上述两个算法在LUNA16和LIDC-IDRI数据集上进行测试。同时采用定性分析和定量分析两种分析方式,与当前主流的语义分割方法进行比较。结果表明,本文提出的两个图像语义分割算法均在不同的应用场景取得了良好的分割效果,对以后的语义分割研究提供了一定的参考价值。

基于Web的肺结节智能辅助阅片系统的设计与实现

这是一篇关于DICOM,DICOM图像浏览器,肺结节,深度学习,辅助诊断的论文, 主要内容为随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式(C/S模式),拓展性不高,维护起来不方便且没有智能辅助诊断的功能,越来越难以满足大数据时代下海量影像高效阅片的需求。近年来,随着HTML5、VUE.js等技术的发展,越来越多的公司开始尝试使用B/S架构完成PACS系统的铺设。通过前后端独立开发,在浏览器端建立医学影像阅片系统。但是当前很多系统仍处于实验阶段,且在智能阅片方面往往需要通过插件等形式完成,在功能扩展方面往往不能满足当前影像科医生的阅片需求,在宏观上也难以满足当前国家积极推进的打造区域医联体、医共体的需要。因此,亟待开发出一种浏览器/服务器模式(B/S模式)的医学影像智能诊断系统。为了解决以上问题,本文研究和实现了一种基于Web的肺结节智能辅助阅片系统。通过使用VUE.js、Java Script、Canvas技术,完成前端阅片的功能,使其具有灵活、高效、节省等优点。后台封装部署本项目算法团队研究出的针对肺结节辅助诊断的深度学习算法,确保在肺结节自动勾画和诊断等方面具有国内外先进水平,同时具有很强的扩展能力和学习能力。

基于深度学习的肺结节检测系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,3D卷积神经网络,肺结节,目标检测的论文, 主要内容为肺癌作为最常见和最致命的恶性肿瘤之一,其危害程度已经严重威胁到人类的健康和生命。传统的结节检测通常需要手工设计的形态学特征,如体素聚类、像素阈值等,这不仅需要复杂的数据处理流程,而且训练出模型的泛化能力比较弱。随着以深度学习为代表的机器学习在计算机视觉领域的不断进步与发展,深度学习算法尤其是卷积神经网络已经成为医学影像处理的有效方法。然而深度学习主要是针对二维图像进行处理,将二维物体检测方法直接泛化到3D的医学影像面临技术困难。本文在上述研究背景下,针对3D医学影像的人工智能辅助诊断技术进行研究。目前,大多数针对结节检测的研究方案都基于CT(Computed Tomography)的3D特性设计出三维卷积神经网络,通过增加网络的深度和宽度以获取多尺度的特征信息,但是网络宽度的增加会引入更多参数,网络深度的增加也会带来梯度消失、网络退化等问题。针对上述问题,本文提出了一种全新的特征提取模块RDI(Residual Dense based Inception-v3),并基于该模块设计了一种目标检测模型Nodule R-CNN。最终将该模型接入系统,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统。本文的主要成果如下:第一,提出了针对3D医学影像的目标检测模型Nodule R-CNN。Nodule R-CNN将改进的3DU-Net作为主干网络,并结合特征提取模块RDI和区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)实现结节的检测。3D U-Net可以将低层网络的浅层信息与高层网络的深层信息进行拼接融合,以解决单尺度检测准确率低的问题。特征提取模块RDI融合了密集连接和残差连接的优势并采用Inception-v3的设计思想,可以有效解决三维卷积网络中参数过多以及网络退化问题;RPN则根据所提取的特征信息直接输出预测的区域建议。最后基于LUNA16数据集,通过消融实验验证了 Nodule R-CNN各个组成部分的有效性,同时说明了本文提出的RDI模块可以减少参数数量。在未进行假阳性筛除的情况下,Nodule R-CNN在FROC评估上取得了0.836的得分,在8FPs/scan时灵敏度达到93.0%,与其他主流的检测模型相比,Nodule R-CNN的性能处于中上水平。第二,基于所提出的Nodule R-CNN模型,设计并实现了基于深度学习的肺结节检测系统(Lung Nodule Detecting System,LNDS)。遵循软件工程中软件开发的原则,首先对肺结节检测系统进行了详细的需求分析,然后对系统进行架构设计和功能模块设计。系统主要实现的功能包括系统管理、患者信息管理、医学影像检测管理、结果可视化,最后根据设计结果完成对系统各个模块的开发工作和测试工作。