基于三维卷积神经网络的肺结节探测与定位方法

提出一种基于三维卷积神经网络对肺部计算机断层扫描图像(CT)进行肺结节自动探测及定位的方法。基于开源数据集LUNA16开展研究,对数据进行像素归一化、坐标转换等预处理,对正样本使用随机平移、旋转和翻转的方式进行扩充,对负样本进行随机采样。搭建了三维卷积神经网络并在训练过程中调整网络参数,直到得到性能最佳的网络。此外还设计了模型在肺部的三维空间中标记肺结节的方法。经测试,模型的敏感性为93.03%,特异性为97.39%,结果表明所提方法能够较为准确地探测并标记结节。