医学影像大数据与智能医疗

1、医学影像大数据与智能医疗IBM 的智能医学影像分析项目Watson 计划据报道，IT IBM 10 亿美元收购医学成像设备提供商Merge Healthcare，后者主要帮助医生和医院存储和分析 CAT X IBM 计划将 Merge Watson IBM 的认知计算能力在医学造影方面完全可以辨别患者应该接受X CAT Merge 可以提供的资源。目前医疗数据中有超过 90%低医学诊断上的失误，帮助医生精准诊断，挽救患者生命。IBM Watson Watson 计划能否真正地让患者得到准确的诊断，传统的放射科医师忽略的诊断方面的问题能否让 IBM 的智能技术发现。中国人“数字肺”项目-把疾病的

2、早预防、早诊断、早治疗等服务放在第一位考虑。随着人们期待更好的医疗 据报道，由北京医院等国内知名大医院联合与合作，开展了中国人“数字肺”项目-“基于COPDCT 影像大数据早期肺癌筛查平台CAD 检测、结构化诊断针对早期肺癌难以发现、容易漏诊的问题，该早期肺癌筛查平台融入了肺癌计算机辅助检测（CAD）引擎，可自动精准识别影像中直径更小的肺结节，计算并提供结节大小、密度等量 CAD 影像大数据挖掘数据挖掘从数据形式和相关技术上说，大致可以划分为结构数据挖掘和非结构数据挖掘。所分析。医学影像数据挖掘就是非结构数据挖掘的一种，它有如下几个主要特点：影像数据一般具有相对的含义，而结构化数据一般具有绝对

3、的含义。示方法和应用领域专业知识。影像信息中包含影像数据对象的空间关系信息。影像数据挖掘方案目前，影像数据挖掘方案主要有功能驱动型模型和信息驱动型模型。所谓功能驱动型模型是以不同的功能模块来组织的特定要求来设计数据挖掘方案的，通常包括：-从影像数据库中抽取影像数据；提取影像特征，并把特征信息存放在特征数据库中；-利用影像特征信息进行匹配查询；-对影像数据进行算法分析，以发现数据的主题、特征、关系等规律。由原始影像信息和原始影像特征组成，如象素点、纹理、形状和色彩等。处理基于象素层原始特征的对象和区域信息。语义层：结合专业知识从识别出的对象和区域中生成高层次的语义概念。知识层：可结合与某一专业相

4、关的文字和数字信息发现潜在的领域知识和模式。据挖掘分析。影像数据挖掘算法基于影像数据的分类技术流程主要分为三步：属性描述；对样本数据集进行训练和学习，得到具有相当分类精度的分类模型；根据分类模型对未标记的影像数据集进行自动分类判别。影像数据分类的挑战性在于，如何建立低层可视特征和高层语义分类间的映射关系。基于影像数据的聚类技术，是根据没有先验知识的影像数据分布，将无类别标记的影像数据划分为有含义的不同簇，通常包括四个步骤：影像特征提取和选择；建立影像相似性模型；尝试不同的聚类算法；评估最佳的分组方案。案。影像数据挖掘应用人脑是高度复杂的时空动力系统。基于神经影像大数据，群组独立成分分析作为一 （亚组的群组ICA 方法。 不仅能够估计每个脑功能网络的被试间的一致性，揭示gRAICAR 成为完gRAICAR 可以说是影像数据挖掘在神经学领域中的一个应用。当然，影像数据挖掘肯定会在更广泛的医学领域中发挥着重要的作用，必将成为现代医学走向智能医疗的一个利器！【编辑推荐】大数据完善之后 人工智能发展将现新高度