胸片的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法研究.pdf

1、目前，肺癌是第二大常見的癌癥。肺癌患者的5年存活率僅為15％。如果肺癌早期能被檢測定位到，肺癌患者的存活率將從15％提高到49％。肺癌的早期診斷對于提高肺癌患者的存活率具有重大意義。目前，肺部疾病的影像診斷方法有許多種，其中X光胸片具有價格低廉、常規(guī)化檢查、輻射低等優(yōu)點。從而可見X光胸片是早期肺癌檢測和診斷的重要手段。早期肺癌在醫(yī)學(xué)影像中通常表現(xiàn)為孤立的肺結(jié)節(jié)，在肺癌患者的胸片中檢測到肺結(jié)節(jié)并進行早期治療對肺癌患者非常重要。胸片中存在著

2、重疊的解剖結(jié)構(gòu)，這對放射科醫(yī)生診斷肺部疾病是一大挑戰(zhàn)。
　　計算機輔助診斷方法是應(yīng)用于影像診斷的技術(shù)，隨著計算機發(fā)展而發(fā)展起來的。使用計算機輔助診斷能幫助醫(yī)生檢測和診斷肺結(jié)節(jié)，減少醫(yī)生的誤診和漏診。研究表明使用計算機輔助診斷能夠提高放射科醫(yī)生閱讀和理解X光胸片的效率?；谛仄姆谓Y(jié)節(jié)檢測研究越來越受研究者們的關(guān)注。
　　本文主要圍繞著X光胸片的肺結(jié)節(jié)檢測進行研究。本文的方法從3個步驟進行開展，分別為肺區(qū)分割，候選肺結(jié)節(jié)檢測以

3、及候選結(jié)節(jié)分類。本文方法與以前研究者處理流程的顯著性差異在于沒有選取候選肺結(jié)節(jié)特征集，直接采用深度學(xué)習模型進行分類。本文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)肺區(qū)分割是對胸片圖像進行圖像分析前必須執(zhí)行的步驟。本文首先對胸片圖像采用亮度歸一化預(yù)處理，再采用多分辨主動形狀模型分割肺區(qū)，最終得到了精確的分割效果。
　　(2)根據(jù)肺結(jié)節(jié)的特點，本文提出了多尺度權(quán)重收斂指數(shù)濾波器改進方法用于候選肺結(jié)節(jié)檢測。對比改進前后算法，本文提出的改進算法

4、在3個性能指標方面都優(yōu)于未改進方法。
　　(3)對于候選肺結(jié)節(jié)分類問題，本文選用深度學(xué)習模型中的AlexNet模型。根據(jù)實驗中使用的JSRT數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量少以及肺結(jié)節(jié)不明顯的特點，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)擴增以及背景趨勢校正處理。胸片圖像經(jīng)過候選結(jié)節(jié)檢測后，從圖像中截取候選肺結(jié)節(jié)patch輸入到訓(xùn)練好的AlexNet模型，最終得到肺結(jié)節(jié)檢測結(jié)果圖。
　　實驗表明，本文解決肺結(jié)節(jié)檢測問題而采用的算法取得了良好的結(jié)果。肺結(jié)節(jié)檢測的正確率