【摘 要】
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肺癌是常见的癌症类型,也是发病率和死亡率均位居前列的疾病。肺癌早期的表现大多是肺部出现小结节,因此肺结节良恶性的早期定性诊断成为临床研究的重点。医生通过CT技术对肺结节进行筛查,降低了肺癌的死亡率,然而,人工观察CT图像进行疾病诊断效率较低且主观性较强。因此,基于CT图像检索的肺结节辅助诊断研究对提高医生的诊断效率具有重要意义。传统的医学图像检索方法存在手工提取病灶区域的局限性,本文基于图像分割的
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肺癌是常见的癌症类型,也是发病率和死亡率均位居前列的疾病。肺癌早期的表现大多是肺部出现小结节,因此肺结节良恶性的早期定性诊断成为临床研究的重点。医生通过CT技术对肺结节进行筛查,降低了肺癌的死亡率,然而,人工观察CT图像进行疾病诊断效率较低且主观性较强。因此,基于CT图像检索的肺结节辅助诊断研究对提高医生的诊断效率具有重要意义。传统的医学图像检索方法存在手工提取病灶区域的局限性,本文基于图像分割的肺结节图像检索方法包括了肺结节分割、假阳性肺结节去除和肺结节图像检索三个方面,肺结节分割旨在提取出肺结节病灶区域,假阳性肺结节去除进一步筛选出真的结节区域,肺结节图像检索以返回相似病灶供医生参考,达到辅助诊断的目的。本文所做的重点工作如下:（1）在肺结节病灶区域的提取中,本文首先通过数据预处理提取出肺实质区域,再采用3D U-Net网络作为肺结节图像语义分割模型进行肺结节病灶区域的提取。实验结果表明,利用本文方法能够较好的预测到肺结节的位置,将肺结节从其他组织区域中分割出来,交并比和F1值分别为92.92%、85.78%。（2）在假阳性肺结节的去除中,本文基于肺结节的三维特征,构建了假阳性肺结节去除模型,用来判定真假结节。经过对比实验,本文3D ResNet模型的CPM评分达到了0.965,优于其它分类模型,表明本文模型应用在假阳性肺结节去除中具有一定的优越性。（3）在肺结节图像的检索中,本文首先通过对比,选出感知哈希算法里性能最好的差异值哈希算法进行图像哈希特征的提取,采用布赖恩·克尼根算法计算汉明距离来进行相似性度量,提升了检索的效率和性能。经过实验,将本文方法与LSH、SH、ITQ和KSH四种主流的哈希方法进行对比,验证了本文方法能够实现相似肺结节CT图像的有效检索。最后,本文在以上研究的基础之上,设计开发了一个基于CT图像检索的肺结节辅助诊断系统,该系统能够对待检索CT图像里的肺结节进行检测和检索,并以简单易操作的界面显示最终结果。
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