摘要：肺癌一直是严重威胁人类健康的疾病之一,肺结节作为早期肺癌的一个重要征象,在肺癌的早期诊断与治疗中具有重要的意义。传统的CT影像肺结节检测方法不仅步骤繁琐、处理速度慢,而且对于结节的检出率及定位精度都亟待提高。提出一种基于非对称卷积核YOLO V2网络的CT影像肺结节检测方法:首先将连续的CT序列叠加构造为伪彩色数据集,以增强病变和健康组织的差异;然后将含有非对称卷积核的inception V3模块引入到YOLO V2网络中,构造出一种适用于肺结节检测的深度网络,一方面利用YOLO V2网络在目标检测上的优势,另一方面通过inception V3模块在网络的宽度与深度上进行扩增,以提取更加丰富的特征;为进一步提高结节的定位精度,对损失函数的设计与计算方法也进行一定的改进。为验证所提检测模型的性能,从LIDC-IDRI数据集中选取1 010个病例的CT图像用于训练和测试,在大于3 mm的肺结节中,检测敏感度为94.25%,假阳性率为8.50%。实验表明,所提出的肺结节检测方法不仅可以简化肺部CT图像的处理过程,而且在结节检测率及定位精度方面均优于传统方法,可为肺结节检测提供一种新思路。

摘要：乳腺X射线成像是乳腺疾病早期检测的有效手段。然而典型的乳腺X射线图像往往对比度低,噪声污染严重,本文提出一种新颖的基于抗混叠轮廓波变换的乳腺图像降噪及增强方案。首先分析了原始轮廓波变换的频谱混叠问题,设计出一种能稀疏表示图像边界及纹理信息,同时能抑制混叠影响的抗混叠轮廓波变换;在此基础上,分别采用高斯分布与广义拉普拉斯分布来刻划噪声相关及信号相关的变换系数,实现阈值萎缩降噪;接着对处理后的系数进行非线性增强,达到增强乳腺图像中细节信息的效果。实验结果表明,本文方法能有效提高乳腺图像的质量,在计算机辅助乳腺诊断方面有较高应用价值。

摘要：针对传统云图检索方法难于获得理想的检索精度且检索效率低的问题,提出了一种基于深度度量学习的云图检索方法。首先设计了残差3D-2D卷积神经网络,以提取云图的空间及光谱特征。鉴于传统基于分类的深度网络所提取的特征可能存在类内差异大、类间差异小的问题,采用三元组训练网络,依据云图之间的相似性将云图映射到度量空间中,以使同类云图在嵌入空间中的距离小于非同类云图。在模型训练时,通过对无损三元组损失函数增加正样本对间距离的约束,改善了传统三元组损失的收敛性能,提高了云图检索的精度。在此基础上,通过哈希学习,将度量空间中的云图特征变换成哈希码,在保证检索精度的条件下提高了检索效率。实验结果表明,在东南沿海云图数据集和北半球区域云图数据集上,本文算法的平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到75.14%和80.14%,优于其他对比方法。