【摘 要】
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肺癌在世界各个国家的发病率和死亡率正在快速攀升,而肺结节是肺癌早期的主要症状。若能在初期对肺结节进行及时诊断,并对可疑患者进行跟踪观察并治疗,能有效降低肺癌的发病率。电子计算机断层扫描技术（Computed Tomography,CT）以其高分辨率的特点应用于众多疾病的筛查,肺结节在CT影像中表现为发白的类圆形阴影。CT设备的普及导致相关医生每天需要审阅大量的影像结果,医生会因为长时间审阅CT扫描
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肺癌在世界各个国家的发病率和死亡率正在快速攀升,而肺结节是肺癌早期的主要症状。若能在初期对肺结节进行及时诊断,并对可疑患者进行跟踪观察并治疗,能有效降低肺癌的发病率。电子计算机断层扫描技术（Computed Tomography,CT）以其高分辨率的特点应用于众多疾病的筛查,肺结节在CT影像中表现为发白的类圆形阴影。CT设备的普及导致相关医生每天需要审阅大量的影像结果,医生会因为长时间审阅CT扫描结果而产生对病灶的误判和漏判。此时,应用计算机自动检测肺结节的方法可以缓解医生在审阅CT扫描结果方面的压力。灰度阈值法、区域生长法等传统肺结节检测方法将检测过程分为提取候选区域和剔除错检区域两个步骤。此外,传统检测法仅能对单图进行操作,这导致该方法无法对批量的扫描结果进行实时检测。随着计算机设备性能和人工智能的不断发展,医学图像处理与深度学习的关系日渐紧密。深度学习中诸如Faster R-CNN、YOLO等目标检测方法可以完成批量图像的并行检测,并且深层结构可对输入图像的特征进行充分提取,与传统肺结节检测方法相比具有高效率和高精度的特点。Faster R-CNN则是经典且具有高精度的二阶段目标检测方法。本文提出了改进的Faster R-CNN模型,研究在Faster R-CNN基础上通过多尺度训练策略,充分挖掘不同尺度空间的特征,对低尺度特征进行路径增强,提升了模型的小目标检测能力。通过在线难例挖掘（Online Hard Example Mining,OHEM）,利用损失值量化候选区域检测的难易程度,自适应调节待检测区域的训练次数。充分利用先验信息对预设边界锚框的尺寸和比例进行自定义。使用可变形卷积,提高视野范围以增强全局特征,加强同一尺度空间肺结节特征信息的提取能力。新模型在LUNA16（Lung Nodule Analysis 2016）数据集上进行测试,改进后的Faster R-CNN模型对于肺结节的检测精度由76.4%提升至90.7%,召回率由40.1%提升至56.8%。分别与主流目标检测算法YOLOv3与Cascade R-CNN进行对比,改进模型各指标均优于上述模型。
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