毕业设计说明下的全过程分析系统设计与实现

1. 设计背景与目的

肺癌发病率和死亡率居高不下，早期发现与诊断是提高治愈率的关键。传统的CT影像诊断依赖放射科医生的经验，存在工作量大、主观性强、易漏诊误诊等问题。本设计旨在开发一个基于深度卷积神经网络的肺癌早期CT影像智能诊断辅助系统，实现对肺结节自动检测、分割与良恶性风险分类，辅助医生提升诊断效率和准确性。

2. 系统总体设计

系统采用B/S架构，前端为Web交互界面，后端为核心算法与数据库模块。核心流程包括：DICOM格式CT影像预处理、肺实质分割、候选结节检测、结节特征提取与分类。数据库用于存储病例影像、标注信息与诊断报告。

3. 核心模块设计与实现

数据预处理模块：采用窗宽窗位调整、归一化及数据增强（旋转、翻转）技术，扩充公开数据集LIDC-IDD及合作医院脱敏数据，构建训练样本。

肺实质分割模块：采用改进的U-Net网络，自动分割肺区域，排除胸廓等无关组织干扰。

结节检测模块：采用Faster R-CNN目标检测算法，在分割后的肺实质区域内定位候选结节，生成边界框。

结节分类模块：设计双通道CNN分类网络，分别输入结节局部区域与周围上下文信息，融合特征后通过全连接层输出良性、原发性恶性、转移性等概率。

4. 关键技术难点与解决方案

难点一：小结节漏检。采用多尺度特征金字塔网络融入检测模型，提升对小尺寸结节的敏感度。

难点二：假阳性率高。引入3D卷积核，提取结节在连续切片上的空间特征；并采用集成学习思想，融合检测与分类网络结果，减少非结节结构误报。

难点三：分类特征不充分。除了图像特征，结合结节直径、CT值、毛刺征等定量特征，构建多维度特征向量输入分类器。

5. 系统测试与验证

使用独立测试集对系统性能评估。结果：结节检测敏感度达94.2%，平均每例假阳性数降至1.8个；良恶性分类准确率达89.6%，AUC值为0.93。系统已封装为可部署的软件模块，提供可视化界面供医生勾画ROI、查看自动诊断报告并进行人工修正。

6. 主要成果

完成了一个从理论设计到初步实现的肺癌CT影像智能辅助诊断原型系统。相比传统方法，本系统在敏感度与假阳性控制上表现更优，验证了深度学习技术在该应用领域的可行性与潜力，为后续临床落地研究提供了基础。