【摘 要】
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肺癌已经成为了全球发病率和死亡率最高的疾病之一。低剂量的CT图像在疾病的治疗过程中起到了非常重要的作用,医生们可以通过图像中反映出来的特征信息制定治疗方案。但是由于阅读CT图像会耗费医生大量的时间和精力,并且医生还可能因为经验不足、疲劳等原因导致漏诊或误诊。此外,由于进一步治疗通常需要肿瘤更详细的信息,而手动分割又耗费很多时间。针对这一问题,计算机辅助诊断可以有效地节省医生阅片时间,提高工作效率和
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肺癌已经成为了全球发病率和死亡率最高的疾病之一。低剂量的CT图像在疾病的治疗过程中起到了非常重要的作用,医生们可以通过图像中反映出来的特征信息制定治疗方案。但是由于阅读CT图像会耗费医生大量的时间和精力,并且医生还可能因为经验不足、疲劳等原因导致漏诊或误诊。此外,由于进一步治疗通常需要肿瘤更详细的信息,而手动分割又耗费很多时间。针对这一问题,计算机辅助诊断可以有效地节省医生阅片时间,提高工作效率和准确性。本文以CT图像数据作为研究对象,研究了肿瘤的各项特征,设计了一套基于深度神经网络的检测与分割算法,最后给出有关肿瘤位置、大小等信息来辅助医生进行治疗方案的制定。本文设计了一个新型的具有残差结构的三维卷积神经网络检测算法。网络使用三维卷积可以充分地提取图像中的三维信息,残差结构降低了层与层之间的信息损失,通过K-medoids方法计算得到实际标注框的比例,有利于区域推荐网络的训练,得到更加准确的位置信息。另外添加了组归一化的方法和Momentum的梯度下降策略方法,缩短训练网络的收敛时间。在测试集上取得了0.905的肿瘤召回率。针对肿瘤的分割要求设计了具有残差结构的三维卷积全神经网络,该网络主要融合了全局信息与局部信息,低层次与高层次的特征,在对检测网络给出的实性和非实性肿瘤的分割中达到了0.82的Dice分数。可以较好地完成肿瘤的分割,达到辅助医生制定进一步治疗方案的目标。综上所述,本文的主要工作是研究了基于深度神经网络的肺部肿瘤的检测与分割算法,实现了从图像输入到信息输出的全程无需人工参与,能够有效地减轻医生的负担,提高他们的工作效率。
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