基于深度学习的肺结节诊断识别方法研究

发布时间：2024-03-06 00:33

　　肺癌的发病率和死亡率居全球癌症之首,肺结节作为其早期的表现形式,及早发现,及早诊断,及早治疗,可大大降低肺癌死亡率。随着医学成像技术的发展,早期肺部的微小病变越来越清晰的展现在医生眼前。人们生活水平和健康意识的不断提高以及医疗设备的精细化发展,促进了肺结节诊断治疗的发展,但同时也给传统的医生诊断增加了工作量。影像学CT(Computed Tomography,电子计算机断层扫描)检查由于其无创性,受到广大群众的青睐,但传统的诊断识别肺结节方法是影像科医生通过逐张观察被检查者肺部CT切片图像,依靠自身经验来诊断识别病人是否有肺结节以及判断其良恶性。面对大数据的CT图像,医院现存在诊断肺结节耗时长、效率低、主观性大等问题,而影像科医生面对长时间的诊断分析工作,极易造成疲劳,容易导致漏诊和误诊。针对传统医生诊断肺结节存在效率低,容易误诊和漏诊,准确率参差不齐的问题,本论文采用了两种深度学习的方法来对肺结节进行诊断识别研究。(1)针对肺结节的细节特征多而繁杂,人工识别率不高,容易误诊、漏诊的问题,构建了深度信念网络,来定量研究肺结节的精细度、内部结构、钙化程度、球形度、边缘明显度、分叶特征、毛...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1肺结节CT图像

河南工业大学硕士研究生学位论文第1页1绪论1.1课题研究背景与意义1.1.1研究背景肺癌是公认的对人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率居高不下[1]。每年死亡人数呈现逐年递增的趋势，且不易察觉，发现时大多已属于晚期，生存率极低。降低肺癌死亡率的唯一办法是让端口前....

图2-1CT序列断层图像

第10页河南工业大学硕士研究生学位论文数字矩阵可以存储在磁盘或CD上。通过数模转换器，将数字矩阵中的每个数字转换成一个具有从黑到白不同灰度的小正方体，称之为体素，将它按矩阵排列存储为CT图像。CT图像是由一定数量的黑白像素按矩阵排列而成的，每个像素反映对应体素的X射线吸收系数。不....

图2-2DICOM图像信息

河南工业大学硕士研究生学位论文第11页是非常优秀的用于解释DICOM标准的第三方库，通过引入它们，可以避免进行底层繁琐的解析工作，提高项目开发及研究工作的效率。图2-2DICOM图像信息2.3肺结节诊断识别评价指标要评价肺结节的诊断结果，首先要确定患者的真实类别是属于对照组还是病....

图2-3生物神经元模型

第12页河南工业大学硕士研究生学位论文（1）准确率（Accuracy，简称ACC）准确率是真阳性样本与真阴性样本的数目之和占总受检样本的比例，计算如公式2-1所示：FNFPTNTPTNTPACC(2-1)（2）敏感性（Sensitivity或TruePositiveRate，简称....

本文编号：3920279