融合 Mask R-CNN 与 CNN：深度学习革新肺癌诊断的精准利器

肺癌诊断面临精度和速度问题，研究人员开展基于深度学习的肺癌分类研究，融合 Mask R-CNN 和 CNN 模型。结果显示，该模型准确率达 95.6%，性能优异。这为肺癌早期诊断提供有力工具，助力提升医疗诊断水平。

　　在医学领域，肺癌一直是严重威胁人类健康的 “杀手”。尽管现代医学不断发展，但肺癌的诊断却困难重重。传统诊断方法在精度和速度上难以满足需求，肺癌早期症状不明显，肺结节与气管、动脉等组织相似，容易造成误诊，这使得早期准确诊断肺癌成为一大挑战。而早期诊断对于提高肺癌患者的生存率至关重要，因此，开发更高效、准确的肺癌诊断方法迫在眉睫。在这样的背景下，来自未知研究机构的研究人员开展了一项关于肺癌诊断的研究，其成果发表在《Franklin Open》上。

研究人员采用了深度学习技术，其中两个关键模型为 Mask Region-based Convolutional Neural Networks（Mask R-CNN，用于肺结节分割）和 Convolutional Neural Networks（CNN，用于恶性肿瘤分类）。研究数据来源于 Kaggle 上的公开数据集，包含 1000 张标注图像，涵盖正常、良性和恶性的肺部图片。为提升模型性能，研究人员对数据进行预处理，将图片统一缩放为 128×128 像素，把像素值归一化到 0 - 1 区间，并使用旋转、裁剪和翻转等数据增强技术，使数据集扩充到 4000 张图片。

研究结果

1. CNN 模型评估结果：CNN 模型用于初始图像分类，在增强数据集上训练和验证。其精度为 91.2%，准确率 92.5%，F₁- 分数 91.0%，召回率 90.8%，AUC（Area Under the ROC Curve，受试者工作特征曲线下面积）为 95.1%。
2. Mask R-CNN 模型评估结果：Mask R-CNN 专注于像素级肿瘤分割和分类，表现良好。精度为 93.0%，准确率 94.1%，F₁- 分数 92.7%，召回率 92.5%，AUC 为 96.2%。
3. 混合模型（CNN + R-CNN）评估：结合 Mask R-CNN 和 CNN 的混合模型表现最优，准确率达 95.6%，AUC 为 97.5%。精度为 94.8%，F₁- 分数 94.5%，召回率 94.3%。各项指标均优于单个模型，表明该混合模型在肺癌分类和识别上能力更强。
4. 与现有研究的对比分析：与以往研究相比，该混合模型在所有评估指标上表现更优。如与部分文献中 CNN、Mask R-CNN 等模型相比，本研究混合模型在准确率、精度、召回率、F₁- 分数和 AUC 等方面均有显著提升，证明其在肺癌诊断方面的优越性。

研究结论与讨论

该研究通过结合 Mask R-CNN 和 CNN 模型，为肺癌诊断带来了显著进展。混合模型在多种评估指标上表现出色，展示了其在早期肺癌检测中的巨大潜力。Mask R-CNN 能实现精确的像素级肿瘤分割，为肿瘤定位和治疗规划提供关键支持；CNN 则在肿瘤分类中发挥重要作用。多种评估指标确保全面评估模型诊断准确性，数据增强技术提高了模型的泛化能力。此混合模型可辅助放射科医生早期诊断肺癌，提高诊断效率和准确性，有望成为医院或诊断中心的计算机辅助诊断（CAD）系统，提升筛查效率，尤其是在发展中国家。同时，该模型可实时改进，并基于本地数据训练以适应不同人群，具有广泛应用前景。然而，研究也存在一些局限性，如数据集的规模和多样性有待进一步提高，训练深度学习模型需要大量计算资源，限制了部分研究机构的应用。未来研究可围绕增加数据多样性，纳入更多肺癌阶段和其他肺部相关疾病数据，提升模型稳健性，以促进其在临床中的广泛应用，最终改善肺癌患者的治疗效果。