基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法研究的中期報告

基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法研究的中期報告中期報告一、研究背景和意義肺癌是目前全球范圍內(nèi)最為常見的一種惡性腫瘤，也是導(dǎo)致人類死亡的重要原因之一。據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計，每年約有125萬人死于肺癌，其中中國的死亡人數(shù)占總數(shù)的四分之一以上。早期的肺癌病例難以被發(fā)現(xiàn)，因此準(zhǔn)確的肺癌篩查技術(shù)對于早期診斷肺癌、提高治療成功率非常重要。肺結(jié)節(jié)的早期發(fā)現(xiàn)和診斷是眾多肺癌篩查技術(shù)中的一種。肺結(jié)節(jié)是指大小為3mm-30mm的肺部局限性異常病變，其中一部分為肺癌的前期病變。因此，在肺癌篩查中，肺結(jié)節(jié)的自動檢測方法成為了非常重要的研究方向。本文的研究目標(biāo)是基于CT圖像，研究實(shí)現(xiàn)一種高效、準(zhǔn)確的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法，為肺癌早期診斷提供技術(shù)支持，降低肺癌的死亡率。二、研究現(xiàn)狀目前，肺結(jié)節(jié)的自動檢測方法可以分為兩大類：基于傳統(tǒng)算法和深度學(xué)習(xí)算法。（1）基于傳統(tǒng)算法的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法基于傳統(tǒng)算法的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法主要包括：邊緣檢測算法、形態(tài)學(xué)濾波算法、區(qū)域生長算法和閾值分割算法等。這些算法的共同特點(diǎn)是提取圖像特征的方式單一，無法對復(fù)雜圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測和識別。（2）基于深度學(xué)習(xí)算法的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法深度學(xué)習(xí)算法在計算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，它以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模型，實(shí)現(xiàn)對圖像特征的自動學(xué)習(xí)和提取。目前，深度學(xué)習(xí)算法已被廣泛應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)的自動檢測中，并取得了優(yōu)秀的檢測效果。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是最常使用的一種模型。三、研究方法本文的主要研究內(nèi)容是基于深度學(xué)習(xí)算法的肺結(jié)節(jié)自動檢測方法。具體研究流程如下：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理本文選用的數(shù)據(jù)集是LIDC-IDRI，包含1018名患者的5000余張CT圖像。為了減少干擾和提高檢測效果，需要對原始CT圖像進(jìn)行預(yù)處理，主要包括以下幾個方面：1）去噪：采用局部統(tǒng)計量的方法，先對圖像進(jìn)行局部均值濾波，再計算濾波后的方差，最后使用高斯濾波進(jìn)行處理。2）灰度標(biāo)準(zhǔn)化：將CT圖像中的灰度值映射到0-255之間，以消除不同掃描設(shè)備對數(shù)據(jù)的影響。3）直方圖均衡化：利用直方圖均衡化算法將圖像的像素灰度值按比例重新分配，使得圖像中不同灰度級別的像素數(shù)量基本均衡。（2）候選區(qū)域提取候選區(qū)域提取是肺結(jié)節(jié)自動檢測中的關(guān)鍵步驟。本文采用區(qū)域提案網(wǎng)絡(luò)（RPN）實(shí)現(xiàn)候選區(qū)域的生成。RPN是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測方法，通過在圖像上滑動一個小的窗口，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對候選窗口進(jìn)行二分類，生成候選區(qū)域。（3）特征提取為了描述候選區(qū)域中的目標(biāo)特征，需要對候選區(qū)域進(jìn)行特征提取。本文采用的方法是在RPN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，對生成的候選區(qū)域進(jìn)行ROIpooling操作，提取出目標(biāo)區(qū)域的特征向量，作為后續(xù)判斷的依據(jù)。（4）結(jié)節(jié)判斷本文采用支持向量機(jī)（SVM）作為目標(biāo)檢測的分類器，對提取出的特征向量進(jìn)行分類，判斷是否為肺結(jié)節(jié)。四、研究成果目前，本文已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)預(yù)處理和候選區(qū)域提取的研究。預(yù)處理步驟使用matlab實(shí)現(xiàn)，候選區(qū)域提取基于Python的深度學(xué)習(xí)框架Keras實(shí)現(xiàn)。下一步將繼續(xù)完成特征提取和SVM分類器的研究，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估。參考文獻(xiàn)：1.HuQ,LiY,SunC,etal.Adeeplearningbasedmulti-modelensemblemethodforcancerprediction[J].ExpertSystemswithApplications,2019,125:114-122.2.LiangX,HuJ,LiZ,etal.Areviewofdeeplearningforlungcancerdetectionfrommedical