基于改良Faster R-CNN与3D DCNN的肺结节检测方法

简介：
本研究提出了一种结合改良版Faster R-CNN和三维卷积神经网络(3D DCNN)的新型肺结节检测算法，旨在提升CT影像中肺结节识别精度与效率。 为解决传统肺结节检测准确率低及假阳性高的问题，本段落提出了一种改进的Faster R-CNN算法用于检测候选结节，并采用优化后的3D DCNN来减少假阳性的产生。考虑到不同形状大小对结节识别的影响，在Faster R-CNN模型中调整了锚点数量和尺寸以提高其鲁棒性；同时在特征提取器的最后一层增加了一个反卷积层，通过网络自适应生成感兴趣区域，并根据结节的尺寸添加小型滑动窗口来获取候选结节。为了进一步去除假阳性，在2D DCNN的基础上引入时间维度形成3D DCNN结构，并使用Adam算法调整学习率以优化权重参数；同时采用数据增强策略提取结节的全局特征，从而提高检测效果。 实验结果表明，在LIDC-IDRI数据集上应用该方法后，平均检测准确率达到97.71%，并且显著降低了误诊和漏诊的概率。