基于Hessian矩阵与多视图卷积神经网络的纵隔淋巴结自动检测方法

作者：曹帅; 严加勇^*; 崔崤峣; 于振坤

来源：生物医学工程研究, 2021, 40(02): 131-137.

DOI：10.19529/j.cnki.1672-6278.2021.02.05

• 纵隔淋巴结检测
• 感兴趣区域
• Hessian矩阵
• 多尺度增强
• 卷积神经网络
• CT图像

淋巴结检测和分析对于肿瘤的疗效评估、分期具有重要意义。本研究提出一种基于Hessian矩阵与多视图卷积网络纵隔淋巴结自动检测方法。该方法首先确定纵隔部位淋巴结可能存在的区域;然后,基于淋巴结形态特征,构造多尺度增强滤波器,提取候选淋巴结;最后结合CT图像的冠状面、横断面和矢状面信息,设计多视图卷积网络对候选淋巴结进行分类。对90组患者的纵隔部位进行测试,平均每个患者9个假阳性淋巴结的条件下,灵敏度为90.32%。该方法对不同大小的淋巴结具有较高的检出率。

• 单位
  上海健康医学院; 上海理工大学; 南京同仁医院; 周浦医院; 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所