基于CT图像的肺结节自动检测模型研究与实现

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文档主要内容

肺癌是全球发病率与死亡率增长最快的恶性肿瘤之一，及时检测与治疗对保护人类健康至关重要。传统肺结节检测方法多依赖专业医学知识与CT图像特征的人工提取，再通过分类器训练，过程繁琐且模型泛化能力差，难以发挥有效的辅助作用。近年来深度学习技术日趋成熟，在肺结节检测中展现出重要价值。本文提出一种基于深度学习的改进Faster RCNN算法，用于自动检测肺结节，解决了传统方法无法自动识别的问题。

该论文属于学术研究型文档，主要面向医学影像分析研究人员、深度学习算法开发者以及临床影像科医生。文档详细阐述了从数据标注到算法改进再到系统设计的完整流程，为肺结节自动检测提供了可复现的技术方案。具体内容包括：使用LabelImg工具对LIDC-IDRI数据集及宁夏医科大学附属医院DICOM格式的肺癌数据进行标注；针对原始Faster RCNN无法自动检测的缺陷，提出结合3D空间特征的改进算法，通过增加双路径与U-Net网络结构，使算法可直接处理DICOM格式的医学数据，无需转换为标准JPG图像，从而捕获丰富的三维图像特征；基于改进算法，利用Python设计了一套肺结节辅助检测系统。

实验结果表明，改进后的Faster RCNN算法识别准确率高达96.6%，相比原始Faster RCNN的1.70%提升显著。该改进不仅简化了复杂肺结节的检测流程，还大幅提高了检出率。本研究为肺癌精准检测及减轻医生负担提供了良好的应用价值。文档核心结论清晰：改进算法在准确率上具有明显优势，且能直接处理DICOM格式数据，避免了传统方法中格式转换带来的信息损失。对于希望提升肺结节检测自动化水平的研究者或临床机构，该文档提供了具体的技术路线与实验验证，参考价值突出。