7篇关于肺结节检测的计算机毕业论文

今天分享的是关于肺结节检测的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到肺结节检测等主题,本文能够帮助到你

基于深度学习的肺部CT辅助检查系统的设计与实现

这是一篇关于深度学习,注意力机制,多尺度融合,肺结节检测的论文, 主要内容为肺部疾病严重影响人类身体健康和生命安全,尤其是肺癌,已经成为威胁人类身体健康和生命安全的头号杀手。临床经验表明,如果肺癌在最早期阶段能够被及时检测并得到有效治疗,那么患者存活率将得到大幅度提升。肺癌早期形态主要表现为肺结节,检测肺结节形态及变化是筛查、诊断和治疗肺癌最为关键的一步。计算机断层扫描技术作为传统医学重要检测手段之一,能够多方位呈现患者肺部病灶的具体位置、非正常形态、繁杂纹理变化等诸多特征。但是断层扫描技术产生的庞大CT影像数量,极大加重医生工作负担,因人为因素导致的误诊也越来越多,对患者肺癌的诊断以及治疗极其不利。将计算机辅助诊断系统嵌入诊断过程可有效避免医生疲劳等人为因素的影响,进而提高医学诊断的准确率。肺结节检测算法作为计算机辅助诊断系统的重要组件之一,改善和提高精度对提升肺癌患者的生存率与治愈率具有重要意义。构建在线肺结节辅助检测系统以更好预测、筛查和诊断肺癌的基本条件已经具备。一是深度学习技术快速发展,广泛应用于医学领域影像检测、识别和分类等方面。二是随着互联网的深度普及,越来越多的患者愿意选择线上问诊寻求“第二检查与治疗意见”。因此,本文以肺部医学CT影像为研究对象,针对肺癌早期筛查,探索研究提高肺结节检测准确率的深度学习算法,并在检测算法的基础上设计与开发了在线肺部CT辅助检测系统。具体研究工作如下:(1)优化设计肺结节检测算法。通过分析和研究国内外肺部结节自动检测方法,针对肺结节形状大小不一、肺部背景复杂多变以及目前肺结节检测模型对有肺壁粘连的肺结节特征提取不足等问题,本文优化了基于多尺度注意力的肺结节检测算法模型。该模型组成包括肺结节候选检测和假阳性减少两部分,改进了如下三部分内容:a)组合Res2Net部分结构,预激活操作和卷积四元组注意力机制,引入扩张卷积,优化设计3D多尺度注意力模块(VUA)。该模块首先充分提取肺结节的多尺度信息,将深浅层信息进行有效进行融合。其次,使用预激活函数用以缓解过拟合问题;b)将VUA与3D U-Net编码器—解码器结构和Faster R-CNN骨干网络结合,特征层融合过程采用卷积块替换Concat连接,用于实现候选结节检测部分;c)在3D深度卷积网络基础上,加入残差连接提取融合更多不同尺度特征,结合VUA模块通过分类完成假阳性减少部分。在LUNA16和天池竞赛数据集上进行的大量实验表明,准确率达到了95.40%左右,该检测算法可以有效提高检测灵敏度,降低假阳性结节数量,具有临床实际应用价值。(2)设计实现了基于深度学习的肺部CT辅助检测系统。遵循软件工程相关理论,采用前后端分离的方式,后端基于Web主流SSM(Spring+Spring MVC+My Batis)框架搭建,前端使用基于Element UI组件库的Vue框架,设计并实现了在线肺部CT辅助检测系统。该系统包括登录注册模块、肺部CT检查模块、肺结节辅助检测模块和管理员模块四部分。其中肺部检查模块实现医生对患者肺部情况的诊断并且提出治疗方案,肺结节辅助检测模块调用本文的深度学习CT影像检测算法帮助医生完成肺结节的检测。经测试,系统功能正常且运行稳定,达到了预期设计目标。

基于深度学习的CT图像肺结节检测与分类算法研究

这是一篇关于肺结节检测,深度学习,Faster R-CNN,注意力机制,残差网络的论文, 主要内容为肺癌是目前全球发病率和死亡率最高的癌症。肺结节是早期肺癌最主要、最常见的表现形式,准确检测肺结节对于前期肺癌的治疗有着十分关键的作用。目前医生主要靠CT扫描技术来诊断肺结节,但是由于肺部CT数量较多且肺癌早期的肺结节较小,医生仅靠肉眼进行分析与诊治,需要花费巨大的精力,而且极易出现漏诊或误诊等情况。针对目前存在的问题,本文研究了基于3D卷积神经网络的肺结节检测与分类算法,主要的研究内容如下:(1)针对肺结节特征提取困难的问题,提出融合残差注意力网络的Faster R-CNN算法对候选结节进行检测。注意力机制可以通过抑制图像的无关特征将注意力集中在目标结节区域,提高特征提取能力。残差网络可以有效适应各种深度的网络,避免网络深度增加致使梯度退化的现象。通过结合残差注意力网络与Faster R-CNN,有效提高了肺结节的检测能力。实验结果表明该算法敏感度达到了 96.5%,准确率达到了 94.3%。(2)为了进一步减少候选结节中假阳性的数量,提出了基于GC-ResNet的3D CNN算法。该算法融合了基于残差模块的GCNet,通过对全局上下文建模获取更多特征信息,提升了小尺寸结节的检测分类性能,达到减少假阳性的目的。此外引入DR Loss函数解决了训练数据类别不平衡的问题。实验结果表明该模型的CPM值达到了 90.2%,验证了该算法在分类任务的有效性。(3)结合本文提出的肺结节检测与分类算法,搭建了 B/S架构的肺癌辅助检测系统。该系统实现了患者信息录入、患者病例查看、肺结节的自动检测等功能。最后对该系统进行了功能测试和性能测试。测试结果表明,该系统的各项功能及性能基本满足设计需求,对于临床肺结节检测具有一定的应用价值。

基于深度学习的肺部CT辅助检查系统的设计与实现

基于3D视觉Transformer和V-Net的肺结节检测方法研究

这是一篇关于肺结节检测,3D卷积网络,Transformer,深度互学习,密集残差连接的论文, 主要内容为癌症是一个世界性的重大公共卫生难题,而肺癌在所有癌症中占比最大,严重威胁着人类健康。对肺癌进行早筛,进而对确诊的肺癌进行早期干预,可以有效降低癌症死亡率。因此,研究较为精确的计算机辅助检测系统用于辅助放射科医生进行肺结节筛查,提高诊断效率及准确率显得至关重要。高效精确的计算机辅助检测可以有效帮助放射科医生快速准确地发现肺结节区域,进而缓解医疗资源急剧紧缺的问题,提高肺癌患者的五年生存率。本文在3维的CT图像上进行了肺结节检测的方法研究,旨在提高肺结节检测的敏感度和鲁棒性。本文提出的肺结节检测方法有三个阶段,分别是原始CT图像的预处理过程、候选结节的检测过程和假阳性剔除过程,主要的研究内容和创新点总结如下:1)提出了基于3D视觉Transformer的V-Net(3D VTV-Net)分割算法进行候选结节检测。3D VTV-Net通过将上采样部分(更强的语义信息)和跨层连接(更准确的位置)相结合,兼顾抽象语义和底层特征,融合了低层高分辨率特征图的位置信息和高层低分辨率特征图的分类信息;通过对肺部图像3D空间信息的充分利用,解决了2D U-Net不能很好地学习到CT图像中各个切片之间的联系与特征的问题;通过使用视觉Transformer从多个维度添加注意力机制,可以较好地解决网络无法建模远程上下文交互和空间依赖性的问题。2)提出了3D DRNet、3D efficient Net两个分类网络进行假阳性剔除。通过将密集连接和残差学习单元相结合,提升网络深度、最大化利用网络所学习到的特征,使得网络可以从低分辨率肺结节图像中有效提取到易分类的关键强语义特征,提高假阳性剔除的准确率。3)提出了新的损失计算方法,并采用了深度互学习(DML)策略联合训练假阳性剔除网络。损失计算方法从算法层面调整阳性阴性、难易分类样本的权重,解决正负样本数据分布极度不均衡问题,使得正样本和难分类样本的特征也能被充分学习到;深度互学习策略使两个网络相互学习与促进,使得网络模型的泛化能力和分类性能得到了提升。实验结果表明,使用3D VTV-Net网络检测的肺结节Dice值为0.989,验证了本文所提出的3D VTV-Net网络对肺结节的分割效果是有效的。使用DML策略后的3D DRNet分类敏感度能达到99.02%,高于独立的3D DRNet 96.3%的分类敏感度,验证了3D DRNet、3D efficient Net的分类性能以及深度互学习策略的有效性。

基于卷积神经网络的肺结节图像检测与分割

这是一篇关于卷积神经网络,肺结节检测,肺结节分割,注意力机制,残差模块的论文, 主要内容为肺癌是对人类生命威胁最大的疾病之一,并且全球肺癌的发病率和死亡率持续升高。研究表明,在肺癌的早期阶段进行准确诊断与治疗,对于提高患者生存率具有重大意义。肺结节是肺癌的早期表现形式,通常通过CT进行检查,其位置、形态等特征是判断结节是否需要做进一步肺癌诊断的关键。但由于患者数量多,且一例患者的肺部CT图像就有上百张,并且结节形态各异、大小不一,医生在进行诊断时,容易出现误诊、漏诊的情况。因此,为了辅助医生进行客观的诊断,本文基于卷积神经网络针对肺结节的检测与分割进行相关研究。本文主要工作内容有:首先,对LUNA16数据中的数据进行提取、保存、扩增和标注,再采用改进后的YOLOV5s实现对结节的检测;其次,结合LIDC-IDRI的xml文件生成肺结节标签掩膜图,利用训练好的YOLOV5s网络协助切割,制作成分割网络所需数据图片及标签;最后,采用改进后的U-Net网络实现对结节的分割。本文主要创新内容有:(1)针对YOLOV5s对于小结节检测效果不好的问题,本文对YOLOV5s网络的结构进行了改进。通过对YOLOV5s的特征提取网络Backbone里的残差结构融入CBAM注意力机制,实现自适应的对特征的增强或是抑制;引入SORT,促进网络同时捕获一阶和二阶统计量特征,细化特征响应,增强识别性与非线性,进而增强网络对于特征的学习能力。本文改进算法相比未改进YOLOV5s网络平均精度提高2.0%,具有较好的检测性能。(2)针对肺结节在肺部CT图像中占比较小且形态各异,以及U-Net本身存在的一些问题,本文提出一种改进的U-Net肺结节分割算法。采取如下方式进行改进:加入了双注意力机制,提高网络对于肺结节目标区域的关注度,强化重要特征;使用残差模块简化网络训练,避免梯度消失;加入空洞空间金字塔池化模块,加大特征图感受野,获得更丰富的全局特征;融合了Focal loss函数与Dice损失函数,解决样本分布不均衡和难分样本挖掘问题。本文改进算法相比未改进U-Net网络的IOU提高6.97%,F1提高5.77%,具有较好的分割性能。本文在肺结节的检测与肺结节的分割实验中,采取了多组对比实验,实验结果表明:本文改进的肺结节检测算法与肺结分割算法能够有效的对肺结节进行检测与分割,具有较好的实用性与先进性。

基于生成对抗网络的医学图像融合和检测

这是一篇关于生成对抗网络,医学图像融合,肺结节检测的论文, 主要内容为随着医学影像种类和数量大幅增加,对于医学图像自动识别辅助诊断的需求也急剧上升。本文将生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)应用于医学图像融合和检测,提出了适于医学图像融合和检测的GAN神经网络。主要工作和成果包括:(1)提出了一种基于GAN的医学图像融合方法。将传统的GAN模型改造成双输入单输出的模型。生成器采用六层卷积神经网络架构,删除下采样层以保证源图像中的每个细节信息不丢失,并加入批量归一化和激活功能避免梯度消失。采用最小二乘法设计内容损失和对抗损失两类损失函数。其中内容损失为了和标记图像保持一致,通过“二选一”或“平均加权”保留有用信息。训练后的网络模型,可以准确地从两张待融合的医学图像中挑出需要互补的信息,实现端到端的医学图像融合。医学图像融合实验基于哈佛大学的Whole Brain Atlas数据集,结果表明,基于GAN的融合方法与现有的几种先进技术相比,有四项指标排名第一,三项指标排名第二。(2)提出了一种基于GAN的肺结节检测方法。首先,将生成器作为结节候选物筛选模型,利用U-Net网络分割优势进行初级筛选;再将判别器的输出作为真假阳性的判别依据,使用VGG19神经网络提取肺结节特征,输出肺结节为真阳性的概率,实现假阳性减少,提高检测效率。然后,通过设计内容损失、对抗损失、分类损失三种损失函数,保证训练稳定。通过生成对抗网络端到端的结构,将结节候选物筛选和假阳性减少两步整合到一个模型中,提高检测效率。肺结节检测实验基于LUNA16数据集,结果表明,基于GAN的检测方法可以成功将肺结节筛选出来,最大灵敏度可以达91.9%,与最新的端到端肺结节检测系统相比提高了0.8%,CPM指标提高了7.3%。本文将生成对抗网络GAN用于医学图像融合和医学图像检测,克服了原有手工设计方法的困难,实现了端到端自动处理,提高了医学图像融合和检测效率,实验结果表现良好。