基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术（行业及技术分析）

一、行业现状

根据相关研究表明：中国每年医学影像增速达到了30%，而放射科医生的年增长率仅为4.1%, 远远低于影像数据的增长，需求缺口不断加大，医生数量的不足导致工作量繁重，超负荷工作也会导致误诊率和漏诊率提高。

	传统方式	人工智能
阅片方式	医生逐张査看，凭借经验进行判断。	机器完成初步筛选、判断.交由医生完成最后判断。
阅片时间	医生査看一套PET/CT影像需要10分钟以上，且需要反复观看确认。	人工智能能够快速完成初筛，交由医生进行判断，能够大幅缩短医生阅片时间。
准确率	个体差异较大。医生阅片能力的高低严重依赖个人经验。一旦医生长时间阅片会产生疲劳，导致准确率下降。	全面性。一张图片医生会根据经验挑重点可疑区域来现察.而机器可以完整地观察整张切片而无遗漏； 稳定性。机器不需要休息，不会受到疲劳状态影响。其诊断结果能保持完全的客观、稳定和复现。

二、项目流程—技术应用：

2.1 项目流程

• 数据预处理：
  将医学影像（DICOM格式）进行转换，变为通用图像格式（PNG），以便用于深度学习模型训练。
• 数据增强(Data augmentation)：使用图像变换算法扩增数据集，提高模型的泛化能力。
• 训练图像分割模型（U-net）：
  使用图像分割(segmentation)算法检测图像中所有可能是肺结节的区域，生成候选集。
• 训练三维卷积神经网络（3D-CNN）模型：
  使用一种3D-CNN算法对上一步骤生成的结果进行分类，剔除假阳性的候选，保留真正的结节。
• 模型串联：
  将两种模型进行串联，完整打通整个肺结节检测的流程，实现对输入的胸部CT图像进行肺结节检测。

2.2 技术应用

Python图像处理库的使用: opencv , scikit-image
Python医学影像处理库的使用: pydicom , SimpleITK
Python深度学习框架的使用: Keras, Tensorflow

三、CT图像

3.1 CT图像的格式 (DICOM)

DICOM（Digital Imaging and Communications in Medicine）即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准（ISO 12052）。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。

其它非标准格式：.mhd，.nii.gz

常见CT图像的规格是512*512像素，宽度和高度分别是512个像素点

四、图片分割模型

4.1 关键技术 – 基于CNN的分割网络

4.2 关键技术：U-net

五、三维卷积神经网络