基于卷积神经网络的直肠癌淋巴结转移的智能判断模型研究

近年来,直肠癌的患病率普遍提高,准确判断直肠癌周围淋巴结的转移情况,能显著提高患者的治愈概率。通过建立数学模型,运用卷积神经网络模型进行智能判断直肠癌淋巴结转移情况。以直肠肿瘤患者动脉期的电子计算机断层扫描(computed tomography, CT)图像和肿瘤掩模图为样本,建立基于U-Net的CT图像识别分割模型,通过下、上采样分割出直肠肿瘤所在的区域,对肿瘤区域已转移淋巴结的普遍特征进行深度挖掘,利用尺度不变特征变换匹配(scale invarian feature transform, SIFT)算法自动找出肿瘤区域特征点,以及传统的特征纹理、面积、周长和体素强度,分别送入传统卷积神经网络模型和改进后的卷积神经网络模型VGG16网络模型,进行训练、预测、对比。结果表明：传统卷积神经网络模型的准确率在75.32%,而改进后的VGG16网络模型准确率在90.04%,可见,VGG16网络模型对直肠癌淋巴结转移情况的预测效果更好。