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题名基于三维各向异性卷积的肺结节良恶性分类
被引量：6
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作者
孙浩天
袁刚
杨杨
刘含秋
郑健
杨晓冬
张寅
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机构
中国科学技术大学
中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像实验室
复旦大学附属华山医院放射科
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第10期133-138,共6页
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基金
国家自然科学基金(61701492)
苏州市科技计划项目(SYG201825)
苏州医工所科技项目(Y753181305,Y95K091K05)。
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文摘
计算机断层扫描(Computer Tomography,CT)图像中肺结节的良恶性诊断对治疗方案的选择有非常重要的作用。目前基于深度学习的CT图像肺结节良恶性分类算法的一个研究趋势是充分利用CT图像的三维信息来设计网络,但由于不同CT设备采集的图像参数不同,不同样本的CT图像其层内及层间分辨率也多不相同,进行特征提取前需要进行额外的预处理工作。大多数文献的做法是采用插值的方法统一分辨率,然而这种方法会造成图像分辨率降低或计算量增加等问题。针对这一问题,提出了一种基于三维各向异性卷积的肺结节良恶性分类网络,通过将标准三维卷积拆分为k×k×1和1×1×k的两种三维各向异性卷积,避免了直接将三维卷积作用到原始CT图像上,从而避免了图像分辨率不同的影响。还提出了裁剪-非局部池化模块,通过中心裁剪和非局部池化操作,强化网络对结节区域的特征提取,同时使浅层网络也可以获取全局信息。在Lung Image Database Consortium and Image Database Resource Initiative(LIDC-IDRI)数据集上的实验表明,提出的三维各向异性卷积结合裁剪-非局部池化操作的神经网络能显著减少网络参数量,提升网络提取特征的能力,实现对肺结节良恶性的准确分类,分类的准确率、敏感性、特异性分别为91.53%、88.89%和93.27%,取得了比较好的分类性能。
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关键词
卷积神经网络
各向异性卷积
肺结节分类
计算机辅助诊断
计算机断层成像(CT)
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Keywords
convolutional neural networks
anisotropic convolution
pulmonary nodule classification
computer aided diagnosis systems
Computed Tomography(CT)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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