深度学习检测肺结节难点问题综述

来源：计算机工程与应用杂志2024年第19期北京时间：

作者：包强强, 唐思源, 谷宇

单位：1. 内蒙古科技大学 数智产业学院，内蒙古 包头 014010；2. 内蒙古科技大学包头医学院 计算机科学与技术学院，内蒙古 包头 014040；3. 内蒙古科技大学 数智产业学院 内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室，内蒙古 包头 014010

摘要：肺癌在全球范围内是致命性最高的癌症之一，肺结节是肺癌的早期表现形式，基于深度学习的肺结节检测模型因较高的检测准确率与效率逐渐成为辅助医生检测肺结节的有效方法。但是目前基于深度学习的肺结节检测模型仍有不足，一些重难点问题需要解决。第一，基于迁移学习、GAN网络、半监督学习与无监督学习解决模型训练时肺结节数据不足与类别不平衡问题；第二，增强模型特征提取能力提升对肺结节检测的敏感度与准确度；第三，提升模型假阳性肺结节筛查能力降低假阳性率；第四，加强模型检测肺结节的可解释能力；第五，基于大模型技术解决以上4个难点问题。最后，介绍检测模型训练与测试所需的数据集与评价指标并对未来肺结节检测优化方向进行讨论。

关键词：肺癌,肺结节检测,深度学习,计算机辅助检测系统