基于機器學習的多模態醫學影像信息處理與分析
多模態醫學影像信息處理與分析,具有重大的應用背景,是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法,主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為: (1)建立統一的特征描述模型,實現跨模態醫學影像的統一特征描述; (2)提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架; (3)在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下,實現高效率單模 50 態影像檢索,有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度,實現用戶友好的 檢索結果展示; (4)從結構復雜的多模態醫學影像數據中,挖掘有用的知識,構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警; (5)完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發,為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助,項目執行期 2013.1-2017.12。
山東大學
2021-04-13