U-Net网络在胸片肋骨抑制中的应用：提升肺结节检测性能

"该文提出了一种基于U-Net的胸片肋骨影像抑制算法，旨在解决X光图像中骨骼结构与人体器官重叠导致的诊断难题，特别对于肺结节检测系统的性能提升有积极影响。文章介绍了将肋骨视为图像噪声，并利用图像去噪技术进行处理的方法。通过深度卷积网络，特别是Unet网络结构，结合跳跃连接和残差学习，增强了网络对图像细节的捕捉能力。实验结果表明，该算法能有效抑制肋骨在X光图像中的影响，对肺结节检测的准确性有所提高。" 在医疗图像分析领域，计算机辅助诊断（CAD）系统正逐渐成为医生的重要工具，尤其是对于X光胸片的解读。由于X光图像仅包含二维信息，图像中的肋骨结构常常与肺部等器官重叠，这不仅增加了医生识别肺部疾病如肺结节的难度，也给智能检测系统带来挑战。为了解决这一问题，研究者们提出了将肋骨视为图像噪声，并使用图像去噪技术来抑制肋骨结构。 本文采用深度卷积神经网络（CNN）作为基础模型，这是因为CNN在图像处理任务中表现出了强大的特征提取能力。其中，U-Net网络是一种特别适合图像分割任务的架构，它结合了浅层特征和深层特征，通过跳跃连接使得网络能够同时捕获全局信息和局部细节。跳跃连接允许来自早期层的低级特征直接传递到晚期层，而残差学习则允许网络更好地学习微小的图像变化，这对于肋骨抑制这样需要精细操作的任务尤其关键。 在实验部分，研究人员通过训练和验证数据集评估了所提出的算法。结果显示，采用U-Net网络结构并结合跳跃连接和残差学习策略的算法，成功地抑制了X光图像中的肋骨结构，减少了它们对肺部区域的干扰，从而提高了肺结节检测的准确性和效率。这种方法的实现为医学图像分析提供了一种新的思路，有助于未来开发更精确、更智能的医疗诊断工具。 关键词：计算机辅助诊断，图像去噪，卷积神经网络，残差学习，X光胸片 引用格式：焦庆磊，朱明，汪斌全，刘成林。基于U-Net的胸片肋骨影像抑制算法。计算机系统应用，2019，28(10)：164-169。http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7100.html RibSuppressionAlgorithmBasedonU-NetinChestRadiographs JIAOQing-Lei,ZHUMing,WANGBin-Quan,LIUCheng-Lin (SchoolofInformationScienceandTechnology,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei230027,China) 这项工作展示了深度学习在医疗图像处理中的潜力，特别是在解决复杂图像分析问题上的应用，如肋骨抑制以优化肺部疾病的检测。未来的研究可能会进一步探索如何将这种算法应用于其他医学成像模态，或者与其他AI技术结合，以提高医疗诊断的准确性和效率。