结合Sobel算子和Mask R-CNN的肺结节分割

肺癌不断威胁着人类健康,计算机辅助诊断对肺癌诊断将发挥重要的作用.卷积神经网络(CNNs)在对图像的处理上表现出有目共睹的优秀性能,医学Computed Tomography(CT)图像是用来诊断肺癌的主要检查方式,用深度学习分割病灶的方法可以实现端对端的辅助诊断,这将节省医生的诊断时间,为患者争取最佳治疗时间.LIDC-IDRI(The Lung Image Database Consortium)数据集影像中的癌症部分与其他组织部分的放射密度十分接近,而且往往癌症部分非常小,背景具有非常强的相似性.本文使用传统的Sobel算子对图像中放射密度高的部分进行边缘锐化处理,用强化边缘特征的方法解决前景与背景灰度相似的问题,然后在使用传统的分割方法--阈值分割进一步强化.本文减小Regions of Interest(RoIs)的大小以适应肺结节的特征,减少RoIs的个数以避免过多的负类样例训练产生退化的模型;在传统图像增强处理方法和深度学习的结合下,获得了一个优化的Mask R-CNN模型,在LIDC-IDRI数据集上的测试结果中,基于Intersection over Union(IoU)=0.5的标准下的肺结节平均精度mAP达到72.2%,在FPR为0.226时的TPR达到0.915.