一种基于三维掩模-区域卷积神经网络的肺癌筛查方法

摘要

一种基于三维掩模‑区域卷积神经网络的肺癌筛查方法，用于肺癌的筛查。由于肺癌的临床CT表现皆是肺结节，本方法由两个步骤组成，第一步找到疑似肺结节的回归框，第二步对疑似结节进行分类，找到疑似为癌症病灶的结节。方法基于三维掩模‑区域卷积神经网络对肺结节进行检测，并使之能够适用于CT数据。由于并非所有结节都是癌症，因此需要综合考虑患者影像征象来推断其罹患癌症的可能性。为了提高分类的准确率，适用三维数据获取疑似结节的周围结构，综合判断疑似结节属于癌症病灶的概率。