【摘 要】
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每个病人进行一次计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）,可以得到500张左右的图片数据集,淋巴结是在人体免疫系统占据基础地位的组织,淋巴结肿大组织的标注依赖于放射科医生的手工标注,而标注的准确性又取决于医师的理论基础知识和实践操作知识的扎实程度,并且耗费时间过长。随着深度学习的问世,图像识别和目标检测愈来成为研究的热点,将深度学习应用于医疗CT图像的检测之中,可以大幅减轻医
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每个病人进行一次计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）,可以得到500张左右的图片数据集,淋巴结是在人体免疫系统占据基础地位的组织,淋巴结肿大组织的标注依赖于放射科医生的手工标注,而标注的准确性又取决于医师的理论基础知识和实践操作知识的扎实程度,并且耗费时间过长。随着深度学习的问世,图像识别和目标检测愈来成为研究的热点,将深度学习应用于医疗CT图像的检测之中,可以大幅减轻医生的负担,节省病患等待时间,更早地接受治疗。本课题主要是对肿大淋巴结的智能诊断方法研究,包括分割以及分类算法。目前关于肿大淋巴结的目标识别算法,主要采用的是2D、2.5D以及3D图像进行网络的训练。存在的问题有:（1）使用3D数据进行训练时,对硬件的要求较高;（2）使用单独的2D数据进行训练时,忽略了上下层之间的联系,导致信息的丢失;（3）数据集的数量不充足,不能对模型进行较好的训练。针对以上问题,本课题采用了连续的2D图像作为肿大淋巴结分割模型的输入,保证CT切片的层间信息不丢失,采用多分辨率图片作为肿大淋巴结分类模型的输入,多尺度特征相互融合,并且可以抑制背景噪声。本文基于ResNet-101设计了淋巴结分割网络,对淋巴结的纹理、灰度特征进行提取,并与U-Net算法进行比较,发现可以得到较好的结果。针对淋巴结的分类问题,采用了一种基于ResNet-50的目标检测算法Cascade R-CNN,通过RPN和级联的检测器,对检测器的阈值进行调整,可以提高肿大淋巴结的召回率,抑制假阳性,并且减轻过拟合现象。
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