基于深度学习技术的医用影像检测方法研究

作     者：王进 冯友红 WANG Jin;FENG Youhong

作者机构：南通大学附属海安市人民医院医学装备科江苏南通226600 南通大学附属海安市人民医院影像科江苏南通226600 

基　　金：江苏省科技计划项目(20181561) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第20期

页      码：169-173页

摘      要：为了提升医学影像检测的智能化水平,文中对基于深度学习技术的相关图像处理、重构算法展开了研究。以肺部结节的自动检测为应用场景,对X光胸片的纹理特征提取方法进行研究。从灰度统计特征、灰度差异特征及多尺度高斯微分滤波器纹理特征等多个角度,提取了X光胸片的74个纹理特征作为支持向量机算法模型的输入。同时为了防止训练过程中产生的过拟合现象,解决深度学习算法对于训练样本容量的需求,提高样本数量与特征数量的比例,文中还引入了卷积稀疏编码算法对JSRT数据集进行重构,并按照1∶5的比例对算法仿真所需的数据集进行扩充。在分类器选择上,考虑到数据集中正负样本失衡对于分类器训练造成的不利影响,引入了代价敏感支持向量机算法(CS-SVM)。在公开医学影像数据集上进行的仿真结果表明,采用卷积稀疏编码进行数据集扩充后,算法的灵敏度与特异度指标可达到0.788和0.769,分别提升了2.8%和3.8%。

主 题 词：深度学习 图像重构 特征提取 医学影像 支持向量机 卷积稀疏编码 

学科分类：0711[理学-心理学类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2021.20.036

馆 藏 号：203105150...