60、基于CT图像的肺癌早期诊断深度学习方法综述

基于CT图像的肺癌早期诊断深度学习方法综述

1. 深度学习算法在肺癌检测中的应用

深度学习在肺癌早期预测中具有重要意义，众多研究者提出了不同的算法用于肺癌检测和肺结节分类。以下是一些典型的算法及其特点：
|序号|作者|算法|特点|数据集|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|1|Liu等|密集卷积二叉树网络（DenseBTNet）|保持DenseNet机制分离肺结节，增强多尺度特性，对肺结节分类准确性更高| LIDC - IDRI数据集|
|2|Li等|基于深度学习的计算机辅助诊断系统（DL - CAD）|检测大结节（>3mm）并预测恶性概率，癌症预测灵敏度达86.2%| NLST和LIDC - IDRI数据集|
|3|Teramoto等|深度卷积神经网络（DCNN）|包含卷积、全连接和池化层，自动准确分类肺结节|76例癌细胞数据集|
|4|Dou等|3D卷积神经网络（3D CNN）|由3D卷积层、3D最大池化、全连接和softmax层组成，检测肺癌灵敏度达94.4%| LUNA - 16数据集|
|5|Asuntha等|模糊粒子群优化CNN（FPSOCNN）|提高CNN效率，降低计算复杂度，采用多种特征提取方法| LIDC - IDRI、Arthi Scan Hospital数据集|
|6|Nasrullah等|深度3D定制混合链接网络（CMixNet）|降低早期假阳性率，考虑多种特征诊断结节恶性程度| LIDC - IDRI、LUNA - 16数据集|

2. 肺癌检测常用数据集

数据集对于机器学习和深度学习算法的开发和改进至关重要。以下是肺癌检测研究中常用的数据集：
- Lung Image Database Consortium (LIDC - IDRI) ：国际资源，包含1018例临床胸部CT扫描图像及标注病变，由美国国家癌症研究所（NCI）发起，用于肺癌检测计算机辅助诊断方法的开发和评估。
- LUNA - 16 (LUng Nodule Analysis) ：用于肺分割，包含888次CT扫描中注释的1186个肺结节。
- National Lung Screening Trial (NLST) ：随机对照临床试验，比较低剂量螺旋CT和标准胸部X光两种肺癌检测方法，约54,000名参与者在2002年8月 - 2004年4月期间参与。
- Automatic Nodule Detection (ANODE09) ：由Nelson的研究提供，是欧洲最大的CT肺癌筛查试验，约有55次CT扫描。
- Data Science Bowl 2017 ：2014年为社会公益竞赛创建的CT扫描数据库。
- SPIE - AAPM - NCI LungX 和 Danish Lung Cancer Screening Trial (DLCST) ：其他用于肺癌检测的数据集。

3. 深度学习在肺癌检测中的流程

深度学习应用于肺癌检测主要包括以下步骤：

graph LR
    A[Lung CT图像采集] --> B[数据预处理]
    B --> C[肺分割]
    C --> D[肺结节检测]
    D --> E[肺结节分类]
    E --> F[肺癌预测]

3.1 数据预处理

为消除CT扫描图像中的初始噪声和失真，需对最相关的数据进行预处理，将像素值转换为Hounsfield Units（HU）以增强图像特征。肺的HU参考值为 - 500，用于屏蔽CT扫描中HU值与肺不一致的部分。

3.2 肺分割

肺分割用于识别感兴趣区域（ROI），提高检测准确性和减少检测时间。常见的肺分割方法有两种：
- 基于HU值 ：使用阈值方法将图像二值化，并通过形态学开运算补偿肺实质的边缘。
- 基于二进制变形模型 ：如水平集方法和蛇形方法。也有研究者使用基于区域的分割、模糊连接性和最优关键点分析等方法进行肺分割，还有利用小波变换理论对不规则形状的肺实质进行分割。

3.3 肺结节检测

通常采用两阶段方法进行肺结节检测：
1. 候选检测 ：找出可能是肺结节的区域。
2. 真假阳性结节分类 ：使用卷积神经网络对候选结节进行分类，常见的深度学习模型有R - CNN、Faster R - CNN、U - Net等。例如，Su提出了基于Faster R - CNN框架的孤立性肺结节检测方案；Zhao等提出了基于3D U - Net的自动结节分割和分类方法。

3.4 肺结节分类和肺癌预测

成功检测肺结节后，需要预测结节的形状、大小和其他特征，以诊断结节是正常、良性还是恶性。深度学习使用一系列候选结节来训练深度神经网络，在训练阶段选择最佳的深度学习算法、迁移学习和集成模型。常见的深度学习算法包括深度信念网络（DBN）、循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。迁移学习专注于模型间的知识转移和共享，集成深度学习方法将多个深度学习模型组合成一个模型以提高预测准确性。最后，使用训练好的模型对肺部CT图像进行分类，判断其属于正常、良性还是恶性肺。同时，使用灵敏度、特异性、F - 分数、准确性、FROC、精度、ROC曲线、AUC和竞争性能矩阵（CPM）等性能指标来分析深度学习模型的输出。

4. 不同深度学习模型的性能对比

为了更直观地了解各深度学习模型在肺癌检测中的表现，以下对部分模型进行了性能对比：
|作者|模型|准确性|优点|缺点|数据集|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|Aonpong等|基因型引导的放射组学方法（GGR）|83.28%|成本低| - |NSCLC公共放射基因组数据集|
|Silva等|MLP架构| - |是研究基因突变状态的最佳预测方法| - |LIDC - IDRI、NSCLC数据集|
|Yu等|自适应分层启发式数学模型（AHHMM）|96%|使用似然分布技术提高图像质量| - | - |
|Ozdemir等|低剂量CT扫描系统|96.5%|降低癌症死亡率20%/年|大结节数据集有局限性|LUNA - 16、LIDC - IDRI、Kaggle数据集|
|Zhang等|多场景深度学习框架（MSDLF）| - |有效检测大结节，降低假阳性率| - |LIDC - IDRI数据集|
|Masood等|3D卷积深度神经网络（3DDCNN）|98%|结合云计算和深度学习方法|对直径小于3mm的结节准确性较低| LUNA - 16、LIDC - IDRI、ANODE09、上海医院数据集|
|Guo等|基于知识的死亡率预测分析网络（KAMP - Net）| - |有效数据增强方法提高CNN预测死亡率风险的性能|手动选择和测量数据集有挑战|NLST数据集|
|Zheng等|带尺度转移模块的深度CNN（STM - Net）|95.5%|提高肺腺癌检测准确性| - |中山医院数据集|

5. 深度学习在肺癌检测中的优势与挑战

5.1 优势

• 高效准确 ：深度学习能够从大量的CT图像中学习到关键特征，实现快速且准确的肺癌早期诊断，为患者争取宝贵的治疗时间。
• 自动化检测 ：可以自动完成肺结节的检测和分类，减少人工诊断的工作量和主观性，提高诊断的一致性。
• 多特征分析 ：能够综合考虑结节的多种特征，如形状、大小、纹理等，以及患者的年龄、吸烟史等因素，进行更全面的诊断。

5.2 挑战

• 小尺寸结节检测困难 ：目前大多数算法对于直径小于3mm的肺结节检测准确性较低，需要设计更有效的算法来解决这一问题。
• 数据质量和数量 ：深度学习依赖于大量高质量的数据进行训练，但实际中可能存在数据不足或数据标注不准确的情况，影响模型的性能。
• 计算资源需求大 ：训练深度学习模型需要强大的计算资源，包括高性能的GPU和大量的内存，这对于一些医疗机构来说可能是一个挑战。

6. 未来展望

尽管深度学习在肺癌早期诊断中已经取得了显著的成果，但仍有许多挑战需要克服。未来，可以从以下几个方面进行改进和发展：
- 优化小尺寸结节检测算法 ：研究更有效的算法来检测小于3mm的肺结节，提高早期肺癌的诊断率。
- 数据共享和整合 ：加强不同医疗机构之间的数据共享和整合，建立更大规模、更全面的数据集，以提高模型的泛化能力。
- 集成深度学习方法 ：进一步探索集成深度学习方法，将多个模型的优势结合起来，提高肺癌诊断的准确性和可靠性。
- 临床应用推广 ：加强深度学习技术与临床实践的结合，将研究成果转化为实际的临床应用，为患者提供更好的医疗服务。

深度学习为肺癌的早期诊断提供了一种有前途的方法。通过不断地研究和改进，有望在未来实现更快速、准确的肺癌早期诊断，为肺癌患者带来更好的治疗效果和生存希望。