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低剂量胸腔CT肺部影像的肺结节计算机辅助诊断方法研究的开题报告
开题报告
一、研究背景及意义
肺癌是世界范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，其中早期诊断和治疗是降低肺癌死亡率的有效手段。临床常用的肺癌早期筛查方式是胸部低剂量CT检查，但这种方法会产生大量肺结节，在这些肺结节中发现具有恶性潜力的结节需要经过专家的复杂分析，且误报率也较高，这对于大规模肺癌筛查是一个瓶颈。
因此，开发一种准确、自动识别肺部结节的计算机辅助诊断(CAD)方法对于肺癌的早期检测有着重要的意义。目前，国内外学者们针对低剂量胸腔CT中肺部结节的自动识别已开展了广泛的研究，主要是基于传统图像分割和特征提取的机器学习方法。
二、国内外研究现状
1.传统机器学习方法
传统机器学习方法主要分为两个步骤，即图像分割和特征提取。其中图像分割是将肺部结节与正常肺组织分离的过程，常用的方法是基于阈值分割和边缘分割。经过分割后，可以提取各种计算机视觉特征，例如形状、纹理、强度等。最后，采用分类器对特征进行分类，分类器包括支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和决策树(DT)等。该方法的优点在于具有很好的可解释性，可以揭示肺结节的相关特征。但是，该方法主要依靠特征提取，需要手动设计特征，且特征的有效性在不同数据集上的可重复性较少。
2.深度学习方法
深度学习方法具有自动学习优秀特征的能力，在图像分类、识别和分割中取得了突破性进展。国内外学者们已经开始探索用深度学习解决低剂量胸腔CT中肺部结节的分类问题。主要方法包括卷积神经网络(CNN)和微调预训练模型。
CNN是一种前向传播神经网络，它的每一层都由计算单元组成，并涉及到权重和偏差。CNN对于矩阵输入有着自动学习特征、归纳抽象和稳健性强等优点，这些特性使得CNN在图像识别任务中表现优异。针对于医疗影像领域，CNN也有很好的应用现状，常见的方法有3DCNN和2DCNN。3DCNN在处理每个肺结节的体积时，可以获得更多的特定信息，而2DCNN可以计算每个切片的路径信息，且速度较快。微调预训练模型是在已经训练好的模型上做微调，包括网络的全局调整和微调某些层的卷积核。该方法利用了预训练好的模型具有较好的特征提取效果的特点，加快了训练和特征提取的速度。
三、研究内容和计划
1.研究内容
本研究将以低剂量胸腔CT中肺部结节计算机辅助诊断为研究对象，主要开展以下研究工作：
(1)基于深度学习的医学图像分割算法
目前主要的分割方法有基于阈值的分割和基于前景-背景区域分割的分水岭算法，但这些方法存在较大的局限性。本研究将采用基于CNN的深度学习方法，可以提高分割的准确度和效率。
(2)采用微调方法预处理数据
计算机视觉领域，已经有大量自然图像处理方面的研究可以从预训练的模型上获取一组较为优质的特征值。我们将采用改进的残差网络(ResNet)、InceptionV3和VGGNet进行预训练。通过使用微调方法，在保留预训练模型的好处的前提下，进一步将该模型微调到样本上。
(3)构建3DCNN模型
本研究将借鉴现有研究成果，学习采用RGBinput方法将图像的三个方向供给给网络进行计算，构建一个深度的3DCNN模型。
(4)优化模型性能
本研究将根据实验结果优化模型性能，包括调节训练模型的网络结构、特征提取机制、训练数据集、正则化技巧和优化器等。
2.研究计划
本研究的研究计划如下：
(1)阶段一：了解并分析大量前沿论文，进入研究状态，熟悉计算机视觉的相关理论及深度学习方法的原理。
(2)阶段二：对肺部影像进行图像预处理，包括实现肺组织的分割和增强技术，以便于深度学习模型准确地处理肺结节。
(3)阶段三：协助医疗机构搜集并建立适当多样的医疗数据集，数据集包括肺结节的有标注的图像和非肺结节的图像，以便于模型的训练和测试。
(4)阶段四：实现基于深度学习的肺部结节自动识别算法，包括3DCNN网络的设计与训练、改进模型性能和评估算法精度等环节。
(5)阶段五：撰写毕业论文和相应的论文发表，总结项目研究对于医疗影像的贡献和未来发展趋势。
四、预期成果及总结
本研究将探索利用深度学习方法对低剂量胸腔CT中肺部结节进行计算机辅助诊断的技术，预计该技术有望实现更高水平的精确度、敏感度和特异度，并可能成为肺癌早期筛查中辅助医生的有用工具。