基于卷积神经网络的肺癌检测模型研究及部署

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肺癌,是全世界死亡率最高的癌症之一。虽然计算机断层扫描(CT)可以为肺部疾病诊断提供有价值的信息,但是由于肺癌的种类并不单一,而且往往一个病患的CT扫描影像数量繁多,因此,在长时间观察影像的过程中,容易因为疲劳导致影像科医生出现误检,增大救治成本。为了能够减轻医生负担以及在一定程度上降低误检,计算机辅助诊断(CAD)系统被应用于肺部病灶的检测。在目前的肺部病灶检测研究中,大多数都集中在早期肺结节的检测以及良恶性的判定中,对于肺癌的检测与分类的研究较少,而肺癌具有种类不一的特点,并且不同类别的肺癌治疗方式也存在不同,因此识别不同类别的肺癌也有着重要的意义。本论文根据The Cancer Image Archive(TCIA)提供的Lung-PETCT-Dx数据集以及合作医院数据集,实现了一种端到端的肺癌检测与分类网络。以下是本论文的主要研究内容:1.采集样本,建立数据集。公开数据集Lung-PET-CT-Dx存在着肺癌类别之间极度不平衡现象,虽然可以通过采样技术对数据集进行重构使其达到相对平衡,但是采样技术构造的数据集与真实数据集在分布上存在一定的区别。因此,为了验证模型在样本均衡数据集下的性能,我们与合作医院构造了一个肺癌医学图像数据集。2.提出了一种基于YOLOX网络改进的检测、分类和假阳性降低的肺癌识别模型。基于YOLOX的检测模型,将网络较浅层的特征与回归的坐标相结合,提出了一种端到端的假阳性降低和检测网络,从而在一定程度上降低了模型的误检率。为了进一步增强网络对于肺癌检测的准确率,在网络的主干网络中引入了空间和通道注意力模块,并且对网络分类分支的损失函数进行了修改。实验结果表明相对于基础模型,Lung-PET-CT-Dx数据集中CT及PET的m AP由0.82、0.928,分别提升至0.905、0.942;合作医院数据集m AP由0.952提升至0.987。3.虽然深度学习模型极大的提高了肺癌检测精度的上限,但是不同的设备对于模型推理速度有着很大的影响,推理速度快的设备往往造价更高。因此,本论文将上述训练好的模型部署在了Jetson Xavier NX上,并用Tensor RT对模型进行加速,既降低了成本,又保持了较高的推理速度。此外,为了提升CAD系统的易用性,本文还编写了一套图形化可视界面。
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