4、肺部癌症诊断与视频异常检测技术解析

肺部癌症诊断与视频异常检测技术解析

肺部癌症诊断

在肺部癌症诊断领域，利用 CT 扫描进行患者级别的肺癌诊断是当前研究的热点。不同的数据处理方式和模型选择会对诊断效果产生显著影响。

数据预处理与增强

• CT 图像数据处理 ：将原始 CT 图像数据裁剪到 [-1200, 600] 的范围，并线性转换到 [0, 1]。由于 LIDC - IDRI 数据集中的扫描由不同 CT 设备产生，切片厚度不同，使用线性插值将切片厚度归一化到 1 毫米。
• 训练数据提取 ：
  • 对于编码器训练，提取 96 × 96 × 96 的补丁进行训练。正样本提取以结节为中心的所有结节区域，负样本从不含结节的区域均匀采样，每次扫描 20 个样本。
  • 训练时，从预处理后的样本中裁剪 64 × 64 × 64 的补丁，随机偏移。
  • 对于分类器训练，从每个图像中随机丢弃补丁以进行增强，增加训练数据。

模型超参数设置

模型	优化器	批量大小	学习率	权重衰减	训练轮数	其他参数
DeepLung	按特