基于三维密集网络的肺结节检测方法

摘要

针对传统基于三维特征的肺结节检测方法存在小结节检出率不高且计算量大的问题,提出一种更为高效的基于三维密集网络的肺结节检测方法.首先将密集连接单元引入3D U-Net,构建适用于肺结节检测的3D Dense U-Net网络;由于3D Dense U-Net用密集连接块代替原始3D U-Net的普通卷积层,可最大化地保证层与层之间的信息流通,不仅能解决传统堆叠式网络所存在的特征冗余问题,而且能加快网络训练速度.同时,该网络保留U-Net的基本连接方式,以实现底层特征的复用,从而可以有效地获取候选结节.在此基础上,针对候选结节中包含假阳例的问题,为了更加有效地获取结节特征,提高网络对结节的鉴别能力,构造三维密集分类网络(3D DenseNet)进行假阳例的剔除.在天池医疗AI大赛数据集的测试中,检测肺结节总体敏感度94.3％,10 mm以下结节敏感度91.5％,假阳例率5.9％.所提出的基于三维密集网络的肺结节检测方法对于小结节的检测更加灵敏,不仅能提高结节检出率,而且计算效率也有所提高.