肺结节目标检测_基于改进Faster R-CNN的肺结节检测

基于改进

Faster R-CNN

的肺结节检测

肺癌在我国乃至全球范围内

都是发病率及死亡率最高的恶性肿瘤。其早期

的表现形式是直径不超过

30mm

的肺内圆形或不规则形结节。

肺癌的早期诊断与治疗是降低其死亡率的最有效的手段。

肺结节检测主要通

过

检查来实现

研究表明

低剂量

检查可以有效降低肺癌患者的死亡率。

因此

低剂量

逐渐成为当前主流的肺结节检查工具。

深度学习在医学图像

领域非常流行

,Faster R-CNN

是基于深度学习的一种目标检测算法。

鉴于此

本文在低剂量二维

胸部图像下研究基于改进

Faster R-CNN

的肺

结节检测算法。本文的主要工作如下

(

)基于改进

Faster R-CNN

的肺结节检

测为了快速发现数百幅的二维

胸部图像中肺结节的准确位置

提出一种基于

改进

Faster R-CNN

的肺结节检测方法。

首先

采用数据增强技术

扩大数据集

再手工标注数据集。

其次

将图片送入

加了一层反卷积的

VGG16

网络提取共享卷积特征。

然后

将此共享卷积特征送入区域生成网络

(

Region

Proposal

Network,RPN

)

输出候选结节区域。

最后

将根据候选结节区域在原图中所在的位置与背景信息

在共享卷积特征上提取对应候选区域的特征

并将这些候选区域的特征送入感兴

趣区域(

Region Of Interest,ROI

)池化层得到固定大小的候选区域特征图

最

后通过全连接层后得到

ROI

特征向量

将该

ROI

特征向量送入

Softmax

分类器和

边界回归器

输出该候选结节区域的分类得分以及回归后的边界框

最终得到胸

部图像检测结果。

针对胸部图像背景复杂、

检测对象变化范围大、

肺结节的尺寸相比自然物体

较小的特点

我们设计了更小的锚框去适应肺结节尺寸的变化。为了得到更好的

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