检索结果-南通市图书馆

传感器与微系统 2024年第9期43卷 30-34页

作者：谷宇迟靖千张宝华杨立东李建军唐思源内蒙古科技大学数智产业学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室内蒙古包头014010 内蒙古科技大学包头医学院计算机科学与技术学院内蒙古包头014040

为了提高结节检测和肺癌诊断的性能,本文提出一种改进的卷积神经网络(CNN)模型用于这2个步骤的结节特征提取。该模型以一种改进U-Net网络作为基础网络,并引入了ResNeXt模块和注意力机制,在保持模型复杂度的同时,提高网络学习多种形状和... 详细信息

为了提高结节检测和肺癌诊断的性能,本文提出一种改进的卷积神经网络(CNN)模型用于这2个步骤的结节特征提取。该模型以一种改进U-Net网络作为基础网络,并引入了ResNeXt模块和注意力机制,在保持模型复杂度的同时,提高网络学习多种形状和大小的结节特征的能力。实验结果表明:该模型在DSB数据集上表现良好,结节检测的灵敏度和特异性分别达到了99.15%和99.99%,肺癌诊断的准确率和AUC值分别达到了80.43%和0.86。可见,本文方法对于多种多样的结节特征具有高度敏感性,具有一定的临床价值。

关键词：肺结节辅助检测肺癌辅助诊断 CT图像卷积神经网络 ResNeXt模块注意力机制

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基于改进U-Net的CT影像肺癌辅助诊断研究

基于改进U-Net的CT影像肺癌辅助诊断研究

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作者：迟靖千内蒙古科技大学

学位级别：硕士

肺癌是各种恶性肿瘤中死亡率较高的一种。致死数量多,五年生存率低。肺癌的初期表现并不突出,患者很容易错过及时的治疗,故定期、早期的筛查有助于肺癌防治,提高患者的生存率。CT因其高灵敏度和低辐射的优势,成为肺癌早期筛查的第一选... 详细信息

肺癌是各种恶性肿瘤中死亡率较高的一种。致死数量多,五年生存率低。肺癌的初期表现并不突出,患者很容易错过及时的治疗,故定期、早期的筛查有助于肺癌防治,提高患者的生存率。CT因其高灵敏度和低辐射的优势,成为肺癌早期筛查的第一选择。而肺癌CT扫描上的早期形态之一就是肺结节,放射科医生会根据结节对患者进行诊断。故准确的检测肺结节并给出恶性概率对于肺癌诊断非常重要。肺癌计算机辅助诊断系统可以辅助放射科医生检测CT影像上的结节位置并给出良恶性,很有效的减轻了医生的工作压力。目前,深度学习算法在肺癌辅助诊断领域逐渐占据主流,本文对现有的基于深度学习的肺癌辅助诊断技术进行了总结与研究。在此基础上提出了一个基于改进U-Net的肺癌诊断网络。首先,选用一种3D U-Net网络作为检测网络的基本框架,在U-Net网络中加入多个3D Res Ne Xt模块,通过增加多组卷积的方式在保持模型复杂度的条件下提高精度;然后在U-Net跳层连接中加入一种可以自动学习不同尺寸、形状的结节特征的注意力模块,构成一个改进的U-Net的网络。随后,将构建好的改进U-Net网络用于结节检测,通过RPN输出层直接输出候选结节,特别的是在输出候选结节时选用了广义交并比GIOU来计算置信度并定标签,以便于更好的优化网络参数。最后,为了避免数据有限而导致过拟合问题,将检测生成的候选结节再次输入到此改进U-Net网络中提取良恶性特征,使用Leaky noisy-or方法将每个CT扫描的多个结节候选概率整合成最终癌症概率。本文提出的基于改进U-Net的肺癌辅助诊断模型在DSB数据集上进行了评估,达到了理想的实验结果。肺结节检测达到了98.15%的敏感度、99.99%的特异性、99.99%的准确率以及99.07的G-mean值。肺癌诊断的准确度达到80.43%、AUC值达到0.86、交叉熵损失和均方误差分别降到0.43和0.14。综上所述,本论文所设计的基于改进U-Net的肺癌诊断框架具有一定的创新且实验结果良好,证明本文框架对肺结节特征高度敏感,能够增强结节辅助检测和肺癌辅助诊断的性能、降低损失,具有一定的临床价值。

关键词：肺癌辅助诊断肺结节辅助检测计算机断层扫描影像注意力机制三维卷积神经网络

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探讨5种血清肿瘤标志物在肺癌辅助诊断中的应用

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临床医药文献电子杂志 2014年第11期 1886-1887页

作者：李树锦合肥市第二人民医院检验科

目的探讨5种血清肿瘤标志物在肺癌辅助诊断中的应用。方法选取35例肺癌患者、31例肺部良性疾病患者和32例健康成人,应用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测共98例患者的5种血清肿瘤标志物的水平含量。结果肺癌患者的5种血清肿瘤标志物水平明... 详细信息

目的探讨5种血清肿瘤标志物在肺癌辅助诊断中的应用。方法选取35例肺癌患者、31例肺部良性疾病患者和32例健康成人,应用酶联免疫吸附试验(ELISA)检测共98例患者的5种血清肿瘤标志物的水平含量。结果肺癌患者的5种血清肿瘤标志物水平明显高于健康组和良性疾病组,差异有统计学意义(P肺癌,CYFRA21-1在鳞癌中的水平和敏感度高于其他类型的肺癌,NSE、pro-GRA在小细胞肺癌中的水平和敏感度高于其他类型的肺癌,差异具有统计学意义(P肺癌检测的首选标志物,CYFRA21-1对鳞癌的诊断有一定作用,CEA和TPS是肺腺癌检测标志物的首选,5种血清肿瘤标志物对于肺癌的辅助诊断都有一定的临床意义。

关键词：血清肿瘤标志物肺癌辅助诊断应用

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基于深度学习的细胞图像分割研究与应用

基于深度学习的细胞图像分割研究与应用

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作者：杨骁吉林大学

学位级别：硕士

细胞免疫组化法是筛查癌症的一种常用方法,它使用结合抗体的纳米荧光探针对癌细胞中抗原表达进行标记,通过电子显微镜获得病理图像。病理医生可以通过分析病理图像中细胞内进入荧光探针的多少初步筛选癌变细胞。然而,图像中细胞密集、... 详细信息

细胞免疫组化法是筛查癌症的一种常用方法,它使用结合抗体的纳米荧光探针对癌细胞中抗原表达进行标记,通过电子显微镜获得病理图像。病理医生可以通过分析病理图像中细胞内进入荧光探针的多少初步筛选癌变细胞。然而,图像中细胞密集、形状多样、彼此粘连或重叠、与背景分界模糊,进入细胞的荧光数量肉眼判断困难,难以量化,也需要花费医生大量的时间和精力。因此,本文以细胞病理图像为主要研究对象,深入研究细胞的分割识别问题,并在此基础上设计了一套肺癌辅助诊断系统对病理图像中细胞的平均荧光强度进行统计分析,通过交互方式协助医生挑选可疑细胞,辅助医生对肺癌做出诊断。本文研究工作主要包括以下三个部分:(1)本文引入椭圆傅里叶描述子来描述细胞的轮廓。椭圆傅里叶描述子是利用频率波叠加的方式来逼近目标物体的边界曲线,它将轮廓点的二维坐标用椭圆傅里叶描述子参数进行表示,在描述椭圆区域轮廓时具有很好的表现。本文将细胞边界像素标签转换为轮廓坐标,再转化为频率域的椭圆傅里叶描述参数来表示细胞轮廓。实验表明,椭圆傅里叶描述子表示细胞轮廓具有最小的表示误差,具有较好的线性空间连续性,适合用于描述细胞轮廓。(2)提出基于椭圆傅里叶描述子和特征金字塔结构的细胞轮廓识别网络。该网络使用椭圆傅里叶描述子表示细胞轮廓,使网络预测椭圆傅里叶参数以识别细胞的位置和形状,识别所有细胞的轮廓以此得到实例分割掩膜。该网络在识别轮廓模块使用特征金字塔结构,在大、中、小多个尺度上识别轮廓,解决了因细胞轮廓尺寸大小不均导致的难训练,预测不准的问题。在多种细胞的数据集上的对比实验中,本文方法在数据集DSB2018上的平均F分数为0.658,在数据集MoNuseg2018上的平均F分数为0.480,均优于其他方法,说明了本章提出模型的有效性。(3)针对肺癌的细胞免疫组化病理图像筛查,设计了一套肺癌辅助诊断系统。结合一种新型荧光探针成像的方法获取肺上皮细胞的病理图像,使用计算机技术和本文提出的细胞实例分割算法,对细胞图像进行分割和检测。实现了细胞图像的自动化分割和可疑细胞识别,辅助专家医生进行临床诊断。使用样本图像组成数据集对系统进行实验验证,证明了系统识别可疑细胞的有效性。

关键词：细胞分割椭圆傅里叶描述子卷积神经网络肺癌辅助诊断

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