肺癌的发病率和死亡率居高不下,早期诊断对提高生存率至关重要。肺结节是肺癌的重要早期表征,其精准检测对临床诊断和干预具有重要价值。然而,计算机断层扫描影像中肺结节因体积微小、形态多样且与周边组织灰度相近,导致医师在影像判读时易受视觉感知限制,出现漏immune homeostasis诊和误诊情况。此外,医学影像数据激增加重了医生的阅片负担,进一步增加了诊断难度。因此,开发高效、精准的肺结节计算机辅助检测系统已成为医学影像分析领域的重要研究方向。近年来,深度学习在医学影像分析中取得显著突破,但在处理形态复杂的肺结节时仍存在困难样本拟合不足等问题。为此,本文旨在优化基于深度学习的肺结节检测方法,以提升模型对肺结节识别的精度和泛化性能。具体研究内容如下:(1)传统卷积神经网络受限于局部感受野,难以有效捕捉全局上下文信息。此外,肺结节的特征在训练过程中易受下采样影响而丢失,进一步限制了模型的检测性能。为此,本文提出了一种基于Transformer和多尺度特征聚合的肺结节检测方法。具体而言,本文采用U型编码器-解更多码器作为主干网络来提取结节特征,并结合区域候选网络进行结节边界框和概率预测。在主干网络的瓶颈处引入Transformer,利用自注意力机制有效建模长距离依赖关系,增强全局特征捕获能力。本文还设计了多尺度特征聚合模块并将其集成到网络的跳跃连接中,将不同分辨率的特征进行深度融合,缓解在采样过程中的特征信息损失问题。此外,利用假阳性减少网络进一步筛选候选区域,显著减少假阳性结节数量。(2)注意力机制通过模拟人类选择性关注策略,聚焦输入数据的MAPK抑制剂关键信息,以提升目标检测精度。然而,传统注意力机制在肺结节检测任务中的应用仍存在局限性,尤其是在结节的特征表达和背景干扰抑制方面仍有优化空间。为此,本文设计了门控通道变换注意力机制和投影与激励注意力机制,并集成到U型编码器-解码器中,以优化检测网络的性能。门控通道变换注意力机制通过动态调整特征重要性,增强结节相关特征表达并抑制背景干扰。投影与激励注意力机制通过保留空间信息并校准特征图,能在增加少量模型复杂度的情况下显著提升检测精度。实验结果显示,本文构建的肺结节检测模型在LUNA16数据中取得了显著成效,未来可集成至医院的影像归档和通信系统,辅助放射科医生进行肺癌筛查中的自动预警与精准标注,提高临床诊断效率与准确性。