肺结节智能检测和三维可视化系统设计与实现

马思然; 杨媛媛; 倪扬帆; 顾轶平

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肺结节智能检测和三维可视化系统设计与实现

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为了提高肺部疾病识别效率,减少肺结节漏诊率,设计了一套肺结节智能检测和三维可视化系统;构建一个基于RESNET的深度多通道三维卷积神经网络,根据LUNA16公开数据集的888例患者图像,选择权重参数为α=0.5,γ=2的Focal loss损失函数进行训练,在CT图像上对可疑的肺结节进行检测,采用光线投射算法对检测出的结节区域进行体绘制三维重建;经实验测试,该网络与单通道网络和特征金字塔网络(Feature Pyramid network,FPN)相比,准确度最高,为84.8％,系统能够在230 s内自动检测肺结节并完成三维重建,对于分辨率1 mm/pixel的CT图像灵敏度在98％以上,用户可在浏览器上查看结节检测结果和三维重建模型;该系统突破了终端设备和地域限制,能够为肺部疾病提供辅助诊断,提高诊断效率.

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来源
《计算机测量与控制》 |2020年第9期|177-181|共5页
作者
马思然; 杨媛媛; 倪扬帆; 顾轶平;
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作者单位

中国科学院上海技术物理研究所医学影像信息学实验室上海 200083;

中国科学院大学北京100049;

中国科学院上海技术物理研究所医学影像信息学实验室上海 200083;

中国科学院上海技术物理研究所医学影像信息学实验室上海 200083;

中国科学院大学北京100049;

中国科学院上海技术物理研究所医学影像信息学实验室上海 200083;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 R445.3;TP391.41;
关键词
CT图像; 肺结节; 三维卷积神经网络; 三维可视化; 浏览器;

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