Lung tumor image recognition algorithm with densenet fusion multi-scale images

Tao ZHOU; Bing-qiang HUO; Hui-ling LU; Zong-jun MA; Xin-yu YE; Ya-Li Dong; Shan Liu

doi:10.37188/OPE.20212907.1695

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Lung tumor image recognition algorithm with densenet fusion multi-scale images

Information Sciences | 更新时间：2021-08-09

- Lung tumor image recognition algorithm with densenet fusion multi-scale images
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 7, Pages: 1695-1708(2021)
- 作者机构：
  
  1.北方民族大学计算机科学与工程学院，银川宁夏 750021
  2.北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室，银川宁夏 750021
  3.宁夏智能信息与大数据处理重点实验室，银川宁夏 750021
  4.宁夏医科大学理学院，银川宁夏 750004
  5.宁夏医科大学总医院骨科，银川宁夏 75004
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212907.1695
  CLC：
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Tao ZHOU, Bing-qiang HUO, Hui-ling LU, et al. Lung tumor image recognition algorithm with densenet fusion multi-scale images. [J]. Optics and Precision Engineering 29(7):1695-1708(2021)
DOI：

Tao ZHOU, Bing-qiang HUO, Hui-ling LU, et al. Lung tumor image recognition algorithm with densenet fusion multi-scale images. [J]. Optics and Precision Engineering 29(7):1695-1708(2021) DOI： 10.37188/OPE.20212907.1695.

摘要

针对CT模态医学图像采用卷积神经网络训练时的特征提取不充分、特征维度较高等问题，本文提出了基于融合多尺度图像的非负稀疏协同表示分类的密集神经网络肺部肿瘤（Multi Scale DenseNet-NSCR）的识别方法。第一，使用迁移学习将预训练密集神经网络模型初始化参数；第二，将肺部图像预处理，提取多尺度病灶ROI区域；第三，采用多尺度CT图像训练密集神经网络，提取全连接层的特征向量；第四，针对融合特征维度较高问题，采用非负稀疏协同表示分类器（NSCR）对特征向量进行表示，求解系数矩阵；第五，利用残差相似度进行分类。最后，采用AlexNet，DenseNetNet-201模型及三种分类算法（SVM、SRC、NSCR）两两组合模型进行对比试验，实验结果表明，Multiscale-DenseNet-NSCR分类效果优于其它模型，且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高，该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。

Abstract

To address the problem of inadequate feature extraction and high feature dimension when CT modal medical images are trained with convolutional neural networks， this paper proposes a method for lung tumor identification using Multi-scale DenseNet-NSCR based on non-negative sparse collaborative representation classification by fusing multi-scale images. First， the parameters of the pre-trained dense neural network model are initialized using migration learning； the lung images are then pre-processed to extract multi-scale lesion ROI. Subsequently， the DenseNet is trained using a multi-scale CT dataset to extract feature vectors at the full connection layer. To address the problem of the high dimensionality of the fused features， a non-negative， sparse， and collaborative representation （NSCR） classifier is used to represent the feature vector and solve the coefficient matrix； the residual similarity is then used for classification. Finally， a comparison test is conducted with the AlexNet， DenseNetNetNet-201 model， and a combination model of three classification algorithms （SVM， SRC， NSCR）. The experimental results show that Multiscale-DenseNet-NSCR classification is better than other models； all evaluation indexes such as specificity and sensitivity are higher， and the method has better robustness and generalization ability.

关键词

密集神经网络多尺度医学图像迁移学习NSCR算法

Keywords

DenseNetmulti-scale medical imagetransfer learningnon-negative， sparse， collaborative representation classifier

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