1. 立项原因
传统肺部疾病诊断高度依赖放射科医生的经验与精力，基层医疗机构普遍存在专业医师短缺、诊断水平参差不齐的问题，导致早期肺癌、不典型肺炎等疾病漏诊误诊率高达 20% 以上。同时，大量体检 CT 筛查工作使医生负荷过重，阅片效率低下。本项目旨在通过深度学习技术构建高精度辅助诊断系统，缓解医生工作压力，提升基层医疗机构诊断水平，实现肺部疾病的早发现、早诊断、早治疗。
2. 行业场景与业务背景
该系统广泛应用于各级医院放射科、呼吸内科、体检中心以及基层社区卫生服务中心。尤其在肺癌高发地区和医疗资源相对匮乏的县域医院，对智能辅助诊断工具的需求更为迫切。随着国家 "互联网 + 医疗健康" 战略的推进和分级诊疗制度的落实，医疗 AI 辅助诊断市场迎来快速发展期，肺部疾病作为发病率和死亡率最高的疾病类别之一，成为医疗 AI 应用的重点领域。
1. 具体功能模块
系统包含七大核心功能模块：DICOM 标准图像导入与解析模块、肺部区域自动分割与预处理模块、多尺度病灶检测与定位模块、肺部疾病四分类推理模块、结构化诊断报告自动生成模块、历史病例管理与对比分析模块、医生反馈与模型在线更新模块。
2. 主要功能描述
系统支持批量导入标准 DICOM 格式的胸部 CT 序列图像，自动完成肺部区域的精准分割和图像标准化预处理。通过多尺度特征提取网络检测并定位肺部所有可疑病灶，标注病灶的位置、大小、形态和密度等关键信息。在此基础上，系统能够对输入的 CT 图像进行四分类诊断，准确区分正常肺部、肺炎、肺结核和肺癌四种情况。诊断完成后自动生成包含病灶可视化标注、诊断结果和临床建议的结构化报告，医生可直接编辑确认并导出。同时，系统支持历史病例的查询、对比和统计分析，医生对诊断结果的反馈会自动进入模型持续学习流程，不断提升系统诊断准确率。
1. 个人负责任务
我独立完成了整个项目的全部工作，包括前期的医疗行业需求调研与临床专家沟通、整体技术方案与算法架构设计、公开医疗数据集的整理与私有数据的标注、模型的训练、调优与验证、所有前后端功能模块的代码编写与单元测试、系统集成与临床模拟测试，以及最终的部署上线和技术文档撰写。
2. 技术栈、架构与实现亮点难点
技术栈：Python、PyTorch、OpenCV、pydicom、SimpleITK、Flask、Vue.js、MySQL、Docker
整体架构：采用前后端分离的 B/S 架构，后端分为数据层、算法层和业务层，各模块之间通过 RESTful API 进行交互，保证了系统的可扩展性和可维护性。
实现亮点：
设计了基于 U-Net++ 的肺部区域分割网络，引入残差连接和注意力机制，在 LIDC-IDRI 数据集上达到了 98.7% 的分割准确率，有效去除了胸腔外无关组织的干扰。
构建了基于 ResNeXt-101 的多尺度特征融合分类网络，结合 3D 卷积提取 CT 序列的空间特征，整体四分类准确率达到 93.2%，其中早期肺癌的检出灵敏度达到 89.5%。
开发了高效的 CT 序列处理流水线，实现了从图像导入到诊断报告生成的全自动化流程，单例 CT 序列处理时间控制在 15 秒以内，满足临床实时性要求。
实现了医生反馈驱动的模型在线更新机制，系统能够自动收集医生修正的诊断结果，定期进行增量训练，使模型持续适应不同医院的成像特点。
实现难点：
医疗数据获取困难且标注成本高，通过整合多个公开数据集并采用半监督学习技术，在有限标注数据的情况下大幅提升了模型性能。
不同医院的 CT 设备成像参数和质量差异大，通过设计统一的图像标准化预处理流程和域适应算法，有效解决了模型跨设备泛化能力差的问题。
早期微小肺癌病灶体积小、特征不明显，通过多尺度特征融合和病灶注意力机制，显
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