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基于三维卷积神经网络降低肺结节检测假阳性的方法
文献摘要：
目的 为降低在计算机断层扫描图像中筛查肺结节的假阳性率,提出了一种基于三维卷积神经网络降低肺结节检测假阳性的方法.方法 选用美国2016年肺结节分析挑战赛提供的两个版本的开源数据集,分别用于模型的训练和测试.首先应用图像增强技术解决数据集中正负样本分布不均衡的问题,并基于多视角采样技术扩充正样本;基于自动编码器及K-means无监督聚类方法将负样本分为5类,并分别与正样本组合得到了5个训练集,该方法既减少了每个数据集中负样本的样本量又保证了负样本的多样性.然后搭建三维卷积神经网络,并分别使用构建的5个训练集训练网络,在此过程中不断调整和优化网络结构和参数,得到5组降低肺结节假阳性检测模型,接着利用简易集成法对肺结节进行综合判决.结果 经测试,模型的敏感性和特异性分别为0.966和0.996,通过FROC曲线计算得出CPM得分为0.886.结论 本文提出的方法可以有效降低肺结节检测假阳性,可以为肺癌筛查工作提供有效帮助.
文献关键词：
图像处理;深度学习;三维卷积神经网络;计算机辅助检测;肺结节
中图分类号：
作者姓名：
侯智超;杨杨;李晓琴;王晓曦;高斌
作者机构：
北京工业大学环境与生命学部,北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]侯智超;杨杨;李晓琴;王晓曦;高斌-.基于三维卷积神经网络降低肺结节检测假阳性的方法)[J].北京生物医学工程,2022(04):352-359,380
A类：
B类：
三维卷积神经网络,肺结节检测,计算机断层扫描,扫描图像,假阳性率,挑战赛,开源数据集,图像增强技术,中正,正负样本,样本分布,多视角采样,自动编码器,means,无监督聚类,聚类方法,训练集,样本量,集训,调整和优化,节假,检测模型,成法,判决,FROC,线计算,CPM,肺癌筛查,计算机辅助检测
AB值：
0.293489
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