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肺癌是最致命的癌癥之一。與大多數(shù)癌癥的生存穩(wěn)定增加相反，肺癌的進(jìn)展緩慢。通常，肺癌患者的5年生存率為16%，如果在早期診斷肺癌，則達(dá)到52%。然而，如果發(fā)生轉(zhuǎn)移，它降低到4%以下。因此，早期檢測肺癌至關(guān)重要，以延長患者的生命。北航大學(xué)提出了一種用于肺癌檢測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，將于2017年第七期刊登在“科學(xué)中國信息科學(xué)”上。

在臨床實(shí)踐中，計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)可以捕獲肺結(jié)節(jié)和環(huán)繞結(jié)構(gòu)的細(xì)粒細(xì)節(jié)，包括用于診斷的黃金標(biāo)準(zhǔn)。然而，CT成像的高靈敏度也導(dǎo)致巨大的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的模糊性，這使得放射科醫(yī)師難以將病理結(jié)構(gòu)與健康組織區(qū)分開來。近年來，計(jì)算機(jī)輔助檢測(CADe)系統(tǒng)發(fā)展迅速，診斷輔助潛力巨大。檢測肺結(jié)節(jié)是一個明顯的應(yīng)用。然而，由于結(jié)節(jié)外觀，結(jié)節(jié)與健康結(jié)構(gòu)之間的微小差異以及血管和其他組織周圍結(jié)節(jié)的影響，很難評估肺結(jié)節(jié)。

受到以前工作的啟發(fā)，新文章介紹了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來從胸部CT中提取肺結(jié)節(jié)。與傳統(tǒng)方法不同，我們重點(diǎn)關(guān)注結(jié)節(jié)體素的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，并應(yīng)用ANN來概括這些特征。我們正在三維空間中工作，僅由體素組成，而不是CT體積中的逐片處理。我們的方法可以輕松地集成到現(xiàn)有的CADe系統(tǒng)中，并且可以快速適應(yīng)和處理幾個人類交互的新數(shù)據(jù)流。同時，我們提出一種基于幾何和統(tǒng)計(jì)特征的新型投票方法，以更好地提取初始候選區(qū)域，同時抑制模糊結(jié)構(gòu)。最后，我們提出了一種基于三維大規(guī)模采樣候選體素的多訓(xùn)練ANN的結(jié)節(jié)檢測方法，而不是用戶指定的特征，目的是減少各種假陽性的出現(xiàn)。