基于密集残差连接的肺结节检测方法

针对目前基于深度学习的肺结节检测算法中不同深度与尺寸的特征信息间没有相互交流的问题,提出了一种基于密集残差连接的肺结节检测模型。本模型在3D U-Net网络的基础上引入密集连接,充分利用网络中肺结节特征图,实现不同层的特征信息的结合,提高结节特征的利用率;同时结合残差结构,避免了网络加深后出现的梯度消失问题;引入通道注意力机制,对不同通道的结节特征赋予权重,提高结节的识别率;在3D U-Net网络的编码解码部分间的跳跃连接中使用转置卷积,融合不同尺度与不同深度的特征。所提算法在肺结节公共数据集LUNA16上进行十折交叉验证,以无限制受试者操作特征为评价指标,实验结果表明,在假阳率为0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个点上,平均敏感度为0.852,相较于基准模型提升5.5%。所提出的肺结节检测算法相比基准模型提高了检测敏感度,较好的实现对肺结节的检测。     

基于注意力机制的肺结节分类研究

为进一步提升肺结节分类的效果,引入一种基于注意力机制的分类算法.通过在神经网络中添加空间和通道注意力因子,使得肺结节分类网络生成更有效的特征映射,结合梯度提升树算法,进一步提升模型的性能.经过大量实验后,证明了该方法的有效性.     

基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法

针对肺结节计算机辅助检测（CAD）系统中肺结节形态各异难以检测带来的敏感度低、假阳性率高的问题，提出一种基于注意力特征金字塔网络的肺结节检测算法。在第一阶段，以更加紧凑的双路径网络（DPN）为骨干网络，并结合特征金字塔网络（FPN）进行多尺度预测，以获取不同层次的特征信息，同时嵌入全局注意力机制（GAM）来细化学习要强调的语义特征，并提高算法的敏感度；在第二阶段，提出一种假阳性抑制网络，以获得最终分类预测结果；在训练阶段，采用焦点损失函数和多种数据增强技术来处理数据不平衡问题。在公开数据集LUNA16(LUng Nodule Analysis 2016)上的实验结果显示：仅有第一阶段的算法的竞争性能指标（CPM）达到了0.908，而加入假阳性抑制网络后算法的CPM达到了0.933，这与经典算法基于最大强度投影（MIP）的卷积神经网络（CNN）算法相比提升了1.1个百分点；而消融实验的结果表明DPN、FPN、GAM对于提升检测敏感度是有作用的。以上证明了所提出的两阶段检测算法可以获取多尺度结节信息，提高肺结节检测的敏感度，并且降低假阳性率。     

基于目标检测算法的肺结节辅助诊断系统

据统计,肺癌在全世界范围内是发病率、致死率最高的疾病之一。随着计算机辅助诊断系统（CAD）和卷积神经网络（CNN）的成熟化,医疗领域的诊断治疗也逐渐智能化。本文提出一种基于目标检测算法的肺结节自动检测方法,并提出一套将阈值分割算法和数字形态学处理相结合的肺实质CT影像处理流程。对LUNA16数据集中的1186个肺结节进行训练和学习,观察YOLO V3模型在数据集中的评价结果来验证模型,实验结果准确率达到92.18%,每张图片平均检测时间为0.035 s。与现有的肺结节检测算法SSD、CNN、U-Net等模型进行对比试验,以验证YOLO V3模型的有效性。同时本文基于CAD技术设计肺结节辅助诊断系统,实现人机交互,为医生提供简单明了的辅助诊断工具。     

改进U型残差网络用于肺结节检测

针对计算机断层扫描（CT）影像中肺结节检测灵敏度较低,且存在大量假阳性的问题,提出一种改进的U型残差网络用于肺结节检测。采取U-net网络的U型结构并利用残差学习方式构建深层次网络,同时引入自校正卷积增加特征的信息提取能力,进行通道间与局部信息增强,有利于检测不同形态的结节;通过引入的通道注意力机制,对特征提取过程中的特征进行重标定,实现自适应学习特征权重,进一步提高检测的准确率;引入DR loss作为该算法的分类损失函数,用于解决数据正负样本失衡问题。在LUNA16数据集对所提算法进行了验证,CPM得分达到0.901,提高了肺结节检测的灵敏度,而且有效降低了检测结果的平均假阳性个数,可有效辅助放射科医师对肺结节进行检测。     

基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法

肺结节分类是早期肺癌诊断的重要任务。基于深度学习的肺结节分类方法虽然能够取得良好的分类精度,但存在模型复杂和可解释性差的问题。为此,提出了一种基于神经网络架构搜索的肺结节分类算法。首先,将注意力残差卷积cell作为搜索空间的基本单元,并使用偏序剪枝方法作为搜索策略来构建神经网络架构以搜索3D分类网络,从而达到网络性能和搜索速度的平衡。其次,在网络中构建了多尺度通道和空间注意力模块来提高特征描述和类别推理的可解释性。最后,采用堆叠法将搜索到的网络架构进行多模型的融合,从而获取精准的肺结节良恶性分类预测结果。实验结果表明,在肺结节分类常用数据集LIDC-IDRI上,所提算法与最新肺结节分类算法相比具有较好的分类性能和较快的收敛,且所提算法的特异性和精确率分别达到95.37%和93.42%,能够实现良恶性肺结节的准确分类。     

基于混合损失联合调优与多尺度分类相结合的肺结节检测算法

针对CT图像的肺结节自动检测任务中检测灵敏度低及存在大量假阳性的问题,提出了一个基于混合损失的三维全卷积网络与基于注意力的多尺度三维残差网络相结合的肺结节检测方法。首先,基于相似度损失预训练三维全卷积网络,利用该网络筛选难例样本,并基于混合损失将难例与正样本进行联合调优得到候选结节检测网络,用于快速筛选疑似结节;然后,利用基于注意力的多尺度三维残差卷积网络对疑似结节进行分类,从候选结节中精确地分辨出真正结节。在LUN16数据集上,候选结节检测阶段的灵敏度在每个病例的假阳数目为59.1时达到97.18%,检测系统的平均灵敏度为0.880,表明本算法可以提高肺结节检测的灵敏度并有效控制假阳性,在LUNA16数据集上获得了更优的性能。     

融合注意力机制和特征金字塔网络的CT图像肺结节检测

目的 针对现有肺结节检测算法存在的因肺部计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像肺结节与周边组织复杂性导致结节本身结构差异性不明显的问题,以及特征提取网络多次下采样造成图像分辨率降低进而导致检测结果差、仅使用网络顶层特征图进行预测造成图像空间信息丢失进而导致小结节漏检等问题,提出了一种基于注意力机制和特征金字塔的肺结节检测算法。方法 根据语义与空间特征补偿机制以及卷积神经网络中网络深度所提取特征的信息量不同,在以ResNet为骨干网络的特征提取网络中设计通道—空间注意力机制,尽可能同时获取含有较多上下文语义以及空间位置信息的特征信息。在网络预测部分设计特征金字塔网络,将高维带有丰富语义信息的特征图与低维带有位置信息的特征图融合进行多尺度预测,增强网络对于小结节以及近血管结节等非显著性目标的检测性能。结果 在LUNA16（lung nodule analysis 16）数据集上进行十折交叉验证显示,当平均假阳性个数为25.99时敏感度达到了97.13%,与基准方法相比,敏感度提高了2.53%,平均假阳性降低了28.54,实现了高敏感度低假阳性;在0.125、0.25、0.5、1、2、4、8这7个假阳率点的敏感度平均值为0.854,其中在每个扫描4次和8次假阳性时敏感度分别达到了0.940和0.951,其效果优于主流的结节检测方法。结论 提出的结节检测模型,可以提高对3~10 mm小结节、近血管结节等非显著性目标的检测性能,并具有较低的假阳率。     

基于卷积注意力的输电线路防震锤检测识别

为提高单目标多分类(Single Shot MultiBox Detector,SSD)网络模型对输电线防震锤的识别准确率,提出一种融合卷积注意力机制和SSD模型相结合的新方法。该算法采用残差网络ResNet作为骨干网络,引入卷积注意力机制将通道和空间注意力结合,通过压缩提取中间特征和利用权重系数更好地分辨出前景与背景,提高对输电线路中防震锤检测的精度和速度。训练时引入迁移学习策略,克服了模型训练困难问题。实验结果表明,提出的算法不仅提高了检测准确率,计算效率亦得到了提升。与经典SSD算法相比,输电线路的防震锤检测准确率提升了2.5%,检测速度达到了12fps识别效果明显提升,证明了新算法的有效性。     

基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测

针对传统肺结节检测中存在灵敏度低、假阳性高、小结节难检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的两阶段肺结节检测框架.第一阶段使用特征金字塔子网提取肺部影像的多层次特征,引入多尺度区域建议子网用于在高灵敏度下检测出所有的候选结节;第二阶段设计级联卷积神经网络模型减少假阳性,通过保留分类错误样本用于重新训练模型,将多个模型结果进行投票选出最终分类结果.LUNA16数据集上的实验结果表明,所提框架灵敏度达到95.9％,检测效果优于其它算法,能够有效实现肺结节的准确检测.     

基于改进Faster R-CNN和3D DCNN的肺结节检测算法

针对传统肺结节检测准确率低,且存在假阳性高的问题,提出了一种改进Faster R-CNN网络检测候选结节,以及改进的3D DCNN网络去除假阳性的算法。考虑到结节的形状大小等因素,在Faster R-CNN上更改锚点数量和尺寸检测结节的鲁棒性,并在特征提取器的最后一层添加一个反卷积层,在网络特征图上根据结节尺寸添加小型滑动网络以使网络自适应生成感兴趣区域,获取候选结节。为了去除假阳性结节,在2D DCNN网络基础上调整卷积核参数,引入时间维度生成3D DCNN,并利用Adam算法调整网络学习率更改网络权重参数,采用数据增强策略进一步提取结节的全局特征。LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明,所提出的算法平均检测准确率达到97.71%,同时降低了误诊率和漏诊率。     

多任务自主学习的肺癌诊断方法

针对实际任务中肺部CT图像标注数据集稀少的问题,提出一种基于自主学习的U-Net模型与C3D多任务学习网络相结合的肺癌诊断方法。对LUNA16数据集和DSB数据集进行预处理,确保切片图像体素、方向一致,利用C3D多任务学习网络模型构建肺结节检测模型,使用165张LUNA16的切片图像和161张DSB的切片图像训练改进的U-Net网络模型,并采用自主学习方式扩充标注样本,构建肿块检测模型。在此基础上,综合结节与肿块检测结果得到最终的肺癌诊断结果。实验结果表明,该方法的肺癌检测精度为85.3%±0.3%,达到了监督学习策略的检测精度。     

基于深度卷积神经网络的肺结节检测算法

在传统的肺结节检测算法中，存在检测敏感度低，假阳性数量大的问题。针对这一问题，提出了基于深度卷积神经网络（CNN）的肺结节检测算法。首先，有目的性地简化传统的全卷积分割网络；然后，创新地加入对部分CNN层的深监督并使用改进的加权损失函数，获得高质量的候选肺结节，保证高敏感度；其次，设计了基于多尺度上下文信息的三维深度CNN来增强对图像的特征提取；最后，将训练得到的融合分类模型用于候选结节分类，以达到降低假阳率的目的。所提算法使用了LUNA16数据集，并通过对比实验验证算法的性能。在检测阶段，当每个CT检测出的候选结节数为50.2时，获得的敏感度为94.3%，与传统的全卷积分割网络相比提升了4.2个百分点；在分类阶段，竞争性能指标达到0.874。实验结果表明，所提算法能够有效提高检测敏感度和降低假阳率。     

融合注意力机制的 YOLOv5 口罩检测算法

新冠疫情期间正确佩戴口罩可以有效防止病毒的传播,针对公共场所存在的人员密集、检测目 标较小等加大检测难度的问题,提出一种以 YOLOv5s 模型为基础并引入注意力机制融合多尺度注意力权重的 口罩佩戴检测算法。在 YOLOv5s 模型的骨干网络中分别引入 4 种注意力机制,抑制无关信息,增强特征图的 信息表达能力,提高模型对小尺度目标的检测能力。实验结果表明,引入 CBAM 模块后较原网络 mAP 值提升 了 6.9 个百分点,在 4 种注意力机制中提升幅度最明显,而引入 NAM 模块后在损失少量 mAP 的情况下使参 数量最少,最后通过对比实验选用 GIoU 损失函数计算边界框回归损失,进一步提升定位精度,最终结果较 原网络 mAP 值提升了 8.5 个百分点。改进模型在不同场景下的检测结果证明了该算法对小目标检测的准确 率和实用性。     

基于YOLOv7的交通目标检测算法研究

针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低,易出现漏检和误检问题的情况,提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法;该算法在主干网络中融入多头注意力机制,以增强网络特征学习能力,从而更好地捕获数据和特征内部的相关性;在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA),将位置信息嵌入到注意力机制中,忽略无关信息的干扰,以增强网络的特征提取能力;增加一个多尺度检测网络,以增强模型对不同尺度目标的检测能力;将CIoU损失函数更改为SIoU函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性;实验结果表明,改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法检测精度提高了2.5%;这表明改进的算法在满足实时性要求的同时,具备良好的检测精度,适用于复杂情况下的交通目标检测任务。     

改进YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法

针对复杂环境中,烟雾火焰检测存在精度低,小目标检测困难等问题,提出一种改进的基于YOLOv5s的小目标烟雾火焰检测算法。基于公开数据集自建了9 981张不相似的烟雾火焰图像数据集,解决现有数据集的限制,提高了模型的训练效率与泛化能力;在网络中添加3-D注意力机制SimAM,增加算法的特征提取能力,而且没有增加额外的参数;修改网络中的Neck结构,将三尺度检测改为四尺度检测,并结合了加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构,对特征融合过程进行修改,提高小目标的检测能力与特征融合能力;通过遗传算法来优化网络中的部分超参数,进一步模型的检测能力。实验结果表明,改进后的算法比原始YOLOv5s算法平均检测精度提高了7.2%,同时对小目标检测精度更高,误检漏检等情况减少。