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基于DR胸片的肺尘病辅助诊断系统关键技术研究的中期报告

一、研究背景及意义

肺尘病是一种由于长期吸入工作环境中灰尘颗粒而引起的慢性肺部疾病。其主要病理变化为肺泡纤维化和结节形成，导致呼吸功能受损，甚至引发恶性肿瘤。目前，我国的肺尘病患者数量已达数百万，且不断增加。

胸片是常用的肺部影像学检查手段，但对于肺尘病的诊断需要经过专业医师的仔细解读，存在主管医师经验不足、图像质量不佳等因素影响诊断结果的问题，加强对肺尘病的辅助诊断显得尤为重要。利用计算机辅助诊断技术对胸片图像进行自动处理和分析，能够在缩短肺尘病诊断时间和提高准确率的同时，减少了人工诊断的人力和时间成本，对于肺尘病的防控具有重要意义。

二、研究内容及技术路线

本项目基于数字化胸片图像，采用计算机视觉和机器学习技术，研究肺尘病辅助诊断系统的关键技术，包括以下内容：

1.肺部结节检测与亚像素级定位技术

通过深度学习技术训练神经网络，实现肺部结节检测和亚像素级定位的自动化处理，提高肺部结节检测的准确度和定位的精度。

2.肺纹理特征提取和分类技术

采用局部二值模式算法和纹理特征提取技术，对肺纹理进行特征提取，建立分类器，对肺部纹理进行分类，实现肺尘病的自动识别。

3.卷积神经网络的训练和优化技术

利用卷积神经网络对肺部影像进行自动特征提取和分类，通过数据增强技术增加训练集大小，加入正则化和梯度裁剪等优化方法提高网络的鲁棒性和泛化能力，提高肺尘病诊断的准确度。

4.肺部图像的前后处理技术

针对胸片图像的噪声、光照和对比度等问题，采用滤波、直方图均衡化和去除边框等技术进行前后处理，提高肺部图像的质量和清晰度，为肺部结节和纹理特征的自动检测提供更为可靠的基础。

三、目前进展

截至目前，本项目已完成了肺部结节检测和亚像素级定位算法的研究，并使用公开数据集进行了实验验证，取得了优异的诊断效果。同时，对局部二值模式算法进行了优化，采用比例权重方法提高了对结果的影响权重。在卷积神经网络的部分，已经完成了网络的基础结构设计和部分训练，取得了较为满意的初步效果，并在网络的训练中引入了拓扑池化和自注意力机制等复杂的算法优化。针对胸片图像的前后处理问题，已针对性地研究出了选定属性图的自适应中值滤波和双边滤波等预处理方案，以期最大限度地保留影像的边缘结构和纹理特征。

四、下一步工作计划

在后续的研究工作中，我们将继续完善肺尘病的辅助诊断系统，主要计划如下：

1.建立大规模的数据集进行训练，并充分利用数据增强技术提高数据集规模和丰富性，提升网络的泛化能力和鲁棒性。

2.进一步优化卷积神经网络的最优结构，通过引入可视化和剖析工具，分析网络在特定数据上的训练情况，针对性地进行参数调整和优化。

3.加强肺纹理分类算法的研究，利用目标检测和背景分割技术进一步提高肺纹理的分类准确性，并探索多模态数据融合的方法提高肺尘病的诊断准确性。

4.进行实验验证，使用实际临床数据集评估系统的应用效果，并进一步改进和完善系统，使其更为精准和实用。