15、基于2D和3D卷积神经网络的肺结节检测与分类

基于2D和3D卷积神经网络的肺结节检测与分类

1. 引言

多年来，癌症一直是主要死因。全球有多种癌症，而肺癌是常见且最危险的类型。尽管肺癌致命，但可通过预防降低风险。计算机断层扫描（CT）在年度筛查中发挥了重要作用，能识别高风险人群。借助CT筛查可实现癌症早期检测，从而降低癌症死亡率。计算机辅助检测（CAD）在提高肺癌诊断的效率、效果和质量方面起着关键作用，它能检查结节，提供其位置、体积大小的报告，并为进一步治疗提供建议。这些技术利用计算机视觉（CV）算法提取有意义的信息，以自动检测肺结节。

肺癌的严重性导致生存率较低，全球新发病例数量及其进展趋势迅速增加。更令人担忧的是，症状通常在癌症发展到关键阶段才出现。在美国，与肺癌和支气管癌相关的死亡人数超过其他所有癌症类型，每年有超过15.3万例。近年来，肺癌的新发病例数排名第二。同时，肺癌是最危险的癌症类型之一，所有阶段的5年相对生存率仅为18%，男性为15%，女性为21%。随着疾病进展，生存时间显著减少，因此尽早诊断和治疗癌症至关重要。

吸烟是肺癌的主要危险因素之一，在美国，吸烟导致的肺癌比例超过80%。吸烟的质量、持续时间和数量也是重要因素。由于持续和被动吸烟，患肺癌的几率增加约25%。其他可能导致肺癌的原因包括氡气、建筑和土壤材料、职业或环境暴露于二手烟、柴油废气、空气污染、辐射和一些有机化学品。有时，遗传倾向也可能导致肺癌的发生。

肺结节有多种类型，其中最危险的两种是小细胞肺癌和非小细胞肺癌。非小细胞肺癌约占肺癌的85%。诊断时主要分析的特征是阶段和类型。疾病的阶段取决于癌症是局部的（有限的），还是从肺部扩散到淋巴结甚至其他身体器官。小细胞肺癌和非小细胞肺癌的分期机制标准不同，治疗标准也不同。治疗过程包括免