[发明专利]基于数据增强的肺结节检测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于数据增强的肺结节检测方法及系统，其中方法包括将进行预处理后的所述胸片正位图按预设比例分为训练集、验证集及测试集；在所述训练集及所述验证集上将胸片正位图中抠出的肺结节区域作为模型训练的正样本，将胸片正位图中其他区域随机裁剪作为模型训练的负样本，对至少两个所述负样本进行融合处理以增强负样本数量；利用滑动窗口将整张的JPG图像的胸片正位图分成不重叠的图像块，然后将所述图像块输入到所述卷积神经网络模型中判断所述图像块的为正样本或负样本。本发明可提高肺结节的检测效率，降低假阳性率；并通过对负样本进行变形处理，可以克服胸片数据不足导致的模型的过拟合现象。

主权项

一种基于数据增强的肺结节检测方法，其特征在于，包括：解析出图像数据库中的胸片正位图，将所述胸片正位图转换成JPG图像；利用自适应直方图均衡化算法对转换成JPG图像的胸片正位图进行预处理，并将进行预处理后的所述胸片正位图按预设比例分为训练集、验证集及测试集；利用所述训练集及所述验证集训练和调整卷积神经网络模型，并通过所述测试集评测所述卷积神经网络模型的准确率；在所述训练集及所述验证集上将胸片正位图中抠出的肺结节区域作为模型训练的负样本，将胸片正位图中其他区域随机裁剪作为模型训练的正样本，对至少两个所述负样本进行融合处理以增强负样本数量；利用滑动窗口将整张的JPG图像的胸片正位图分成不重叠的图像块，然后将所述图像块输入到所述卷积神经网络模型中判断所述图像块的为正样本或负样本；如果所述图像块为负样本，则所述胸片正位图上存在肺结节区域。