非對稱卷積核YOLO V2網絡的CT影像肺結節檢測
關鍵詞：深度學習 yolo v2 非對稱卷積核 損失函數設計
摘要：肺癌一直是嚴重威脅人類健康的疾病之一,肺結節作為早期肺癌的一個重要征象,在肺癌的早期診斷與治療中具有重要的意義。傳統的CT影像肺結節檢測方法不僅步驟繁瑣、處理速度慢,而且對于結節的檢出率及定位精度都亟待提高。提出一種基于非對稱卷積核YOLO V2網絡的CT影像肺結節檢測方法:首先將連續的CT序列疊加構造為偽彩色數據集,以增強病變和健康組織的差異;然后將含有非對稱卷積核的inception V3模塊引入到YOLO V2網絡中,構造出一種適用于肺結節檢測的深度網絡,一方面利用YOLO V2網絡在目標檢測上的優勢,另一方面通過inception V3模塊在網絡的寬度與深度上進行擴增,以提取更加豐富的特征;為進一步提高結節的定位精度,對損失函數的設計與計算方法也進行一定的改進。為驗證所提檢測模型的性能,從LIDC-IDRI數據集中選取1 010個病例的CT圖像用于訓練和測試,在大于3 mm的肺結節中,檢測敏感度為94.25%,假陽性率為8.50%。實驗表明,所提出的肺結節檢測方法不僅可以簡化肺部CT圖像的處理過程,而且在結節檢測率及定位精度方面均優于傳統方法,可為肺結節檢測提供一種新思路。
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