[00334149]基于医学影像的前列腺肿瘤计算机辅助诊断关键技术研究

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类型： 非专利

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技术详细介绍

前列腺肿瘤是危害中老年男性健康的主要疾病之一，近些年来前列腺癌的发病率呈直线上升的态势，MRI对前列腺疾病的诊断具有较好的敏感性和特异性，因此在临床中得到广泛应用。

该项目基于医学影像，尤其是基于MRI的前列腺肿瘤计算机辅助诊断技术在临床具有积极的意义，是对基于医学影像的疾病数字化分析，精确的定量评价的丰富和发展，项目选题新颖、前沿、临床意义重大。

主要工作如下。

（1）在医学图像预处理方面，给出了基于非凸区域下近似的图像边缘修补方法和基于邻接拓扑关系的“蛋-黄”模型。

（2）在多模态医学图像融合方面，提出了一个基于双树复小波的PET/CT自适应融合算法和基于DTCWT和组合隶属度函数的PET/CT多尺度自适应融合算法。

（3）在基于粗糙集的高维特征分析方面，提出基于粗糙集的高维特征选择混合遗传算法、基于一致度、覆盖度和包含度的磁共振成像（MRI）前列腺肿瘤ROI不一致决策算法。

（4）在智能优化辅助诊断算法方面，提出了一种动态自适应和声搜索（DSHS）算法、基于“教—学”优化的和声搜索算法等。

（5）在计算机辅助诊断模型方面，提出了基于主成分分析（PCA）的特征级融合神经网络（NN）的MRI前列腺肿瘤CAD模型、基于两阶段集成支持向量机（SVM）的前列腺肿瘤辅助诊断方法、基于集成PSOSVM的辅助诊断方法、基于聚类分析和集成PSOSVM的辅助诊断方法。

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