面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型

为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度，本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络（d3D-CNN）结节诊断模型.首先，构建了一个轻型3D-CNN网络，且将它与全卷积运算相结合，利用卷积运算的高优化性，完成结节筛选并生成疑似区域；然后，利用空间-切片注意力机制自动学习疑似区域在空间和切片序列上的偏移量，设计可变形3D卷积模块，且将它与ResNet101相结合而构造成一个高精度3D-CNN结节诊断网络，用于对筛选出的疑似区域进行最终判决.对比实验结果表明，所提模型在误报率为1的情况下，召回率达到88.9%，有效地提高了肺结节良恶性诊断精度.

Dual 3D-CNN Nodule Diagnosis Model for Lung CT Images