一种基于卷积神经网络的目标检测实现肺部微小结节检测的方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的目标检测实现肺部微小结节检测的方法，包括以下步骤：步骤A，采用边缘检测算法和二维高斯随机采样获取肺部CT图像中的待检测的疑似区域；步骤B，采用基于无监督训练单层与有监督整体微调的混合卷积神经网络(HCNN)提取表达肺部微小结节的特征；步骤C，使用基于核函数的支持向量机(SVM)分类器作为微小结节的分类方法；步骤D，根据分类结果对原始CT图像进行标注。本发明的方法基于无监督和有监督联合的卷积神经网络实现肺部微小结节检测，并使用多种方法增强特征表示的鲁棒性，是肺部微小结节检测的有效方案，对于医师判断肺部微小结节具有辅助意义，减少了医师对诊断经验的过度依赖。