[发明专利]一种基于3D卷积神经网络的肺结节检测装置的建立方法有效
| 申请号： | 201810092248.3 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108257128B | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 吴健;陆逸飞;林志文;应兴德;余柏翰;陈为;叶德仕;吴福理;吕卫国;郝鹏翼;吴朝晖 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于3D卷积神经网络的肺结节检测装置的建立方法，包括：建立训练样本；建立肺结节检测网络：所述肺结节分割网络包括依次连接的卷积单元、64*64*64(32)残差卷积单元A、32*32*32(64)残差卷积单元B、16*16*16(64)残差卷积单元C、8*8*8(64)残差卷积单元D、16*16*16(64)残差卷积单元E，残差卷积单元E的输出特征图与残差卷积单元C输出特征图按照通道拼接后输入至残差卷积单元F，残差卷积单元F输出特征图与残差卷积单元B输出特征图按照通道拼接后，输入至RPN网络以实现对输入图的肺结节检测；训练肺结节检测网络，获得肺结节检测装置。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 结节 检测 装置 建立 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于3D卷积神经网络的肺结节检测装置的建立方法，其特征在于，所述建立方法包括：建立训练样本：首先，将采集的三维肺部CT图像裁剪成大量的立方体小块，然后，采用数据增强方法处理立方体小块，最后，采用难分负样本挖掘方法对增强处理后的立方体小块进行处理，获得最难区分的2n个负样本和n个正样本组成训练样本集；建立肺结节检测网络：所述肺结节分割网络包括依次连接的128*128*128(24)卷积单元、64*64*64(32)残差卷积单元A、32*32*32(64)残差卷积单元B、16*16*16(64)残差卷积单元C、8*8*8(64)残差卷积单元D、16*16*16(64)残差卷积单元E，16*16*16(64)残差卷积单元E的输出特征图与16*16*16(64)残差卷积单元C输出特征图按照通道拼接后输入至32*32*32(64)残差卷积单元F，32*32*32(64)残差卷积单元F输出特征图与32*32*32(64)残差卷积单元B输出特征图按照通道拼接后，输入至RPN网络以实现对输入图的肺结节检测；训练肺结节检测网络：以2倍采样频率对训练样本集中的肺结节大于30mm的小块进行采样，以6倍采样频率对训练样集本中的肺结节大于40mm的小块进行采样，其他尺寸的肺结节以正常采样频率采样，将采样后的训练样本输入到肺结节检测网络，以肺结节检测网络的预测输出与真实输出的误差收敛为目标，对肺结节检测网络进行训练，获得肺结节检测装置。
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