非对称卷积核YOLO V2网络的CT影像肺结节检测

摘要：

肺癌一直是严重威胁人类健康的疾病之一,肺结节作为早期肺癌的一个重要征象,在肺癌的早期诊断与治疗中具有重要的意义.传统的CT影像肺结节检测方法不仅步骤繁琐、处理速度慢,而且对于结节的检出率及定位精度都亟待提高.提出一种基于非对称卷积核YOLO V2网络的CT影像肺结节检测方法:首先将连续的CT序列叠加构造为伪彩色数据集,以增强病变和健康组织的差异;然后将含有非对称卷积核的inception V3模块引入到YOLO V2网络中,构造出一种适用于肺结节检测的深度网络,一方面利用YOLO V2网络在目标检测上的优势,另一方面通过inception V3模块在网络的宽度与深度上进行扩增,以提取更加丰富的特征;为进一步提高结节的定位精度,对损失函数的设计与计算方法也进行一定的改进.为验证所提检测模型的性能,从LIDC-IDRI数据集中选取1 010个病例的CT图像用于训练和测试,在大于3 mm的肺结节中,检测敏感度为94.25％,假阳性率为8.50％.实验表明,所提出的肺结节检测方法不仅可以简化肺部CT图像的处理过程,而且在结节检测率及定位精度方面均优于传统方法,可为肺结节检测提供一种新思路.

关键词：深度学习、YOLO V2、非对称卷积核、损失函数设计、肺结节

所属期刊栏目：38

分类号：R318(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61471212;浙江省自然科学基金资助项目LY16F010001

在线出版日期：2019-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：401-408