《乳腺癌早期篩查中的鉬靶X線影像大數據分析技術》是依託東北大學，由王之瓊擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：乳腺癌早期篩查中的鉬靶X線影像大數據分析技術
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：王之瓊
- 依託單位：東北大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
乳腺癌篩查是實現乳腺癌早診早治的重要手段，可以降低30%的死亡率。然而，隨著乳腺癌篩查工作的持續開展，數據規模也越來越龐大，傳統的計算機輔助診斷技術已經無法有效地處理乳腺癌篩查中海量的鉬靶X線影像數據。因此，研究鉬靶X線影像大數據分析技術對乳腺癌防治工作具有十分重要的意義。本項目將綜合考慮鉬靶X線影像大數據的規模海量性、檔案格式專有性、特徵向量高維性和診斷方式獨特性特點，緊緊圍繞鉬靶X線影像大數據的雲存儲技術、基於雲計算的腫塊檢測輔助診斷技術和基於雲計算的圖像檢索輔助診斷技術三個問題，重點研究鉬靶X線影像大數據云存儲模型、海量金標準數據分散式機器學習算法和海量高維數據分散式索引技術等關鍵科學問題。設計並實現一個基於Hadoop平台的乳腺癌早期篩查原型系統，來驗證研究成果的正確性和有效性。相關成果將為乳腺癌早期篩查提供有效的手段和科學依據，具有十分重要的理論意義和實際套用價值。
結題摘要
隨著計算機輔助乳腺癌早期篩查關鍵技術研究的逐步深入，乳腺鉬靶X線圖像的數據規模海量性、檔案格式專有性、特徵向量高維性和診斷方式獨特性等特徵也逐漸被人們所認知並得到了越來越多的關注，這些特徵使得傳統的數據存儲、處理、分析技術無法滿足乳腺癌早期篩查的實際套用需求。因此，本項目以鉬靶X線影像大數據云存儲模型、海量金標準數據分散式機器學習算法和海量高維數據分散式索引技術等關鍵科學問題為核心，從乳腺鉬靶X線圖像大數據的雲存儲、基於雲計算的腫塊檢測輔助診斷以及基於雲計算的圖像檢索輔助診斷共三個方面入手，深入研究了乳腺癌早期篩查中的鉬靶X線影像大數據分析技術。在乳腺X線圖像雲存儲技術方面，主要研究了乳腺X線圖像雲存儲模型、乳腺X線圖像大數據多級索引結構和乳腺X線圖像雲存儲負載均衡策略等技術；在基於雲計算的腫塊檢測輔助診斷技術方面，主要研究了單幅核磁圖像超解析度法、基於無監督ELM的核磁圖像分割、面向單側雙視圖和雙側單視圖的乳腺腫塊檢測、乳腺X線微鈣化點檢測、乳腺超聲圖像多元分類、乳腺核磁圖像輔助診斷、分散式極限學習機的隱層節點增減量方法和分散式加權極限學習機等核心技術；在基於雲計算的圖像檢索輔助診斷方面，主要研究了基於病灶位置與內容的乳腺圖像檢索方法、融合深度特徵的乳腺圖像檢索、基於距離的k-代表輪廓查詢處理和數據流中ρ-支配輪廓查詢等核心技術。經過項目組成員為期三年的共同努力，本項目在理論研究、學術交流和人才培養等方面均取得了大量成果。在理論研究方面，共發表學術論文21篇，包括TKDE、NEUROCOM、Physica Medica、TST、NCA、MULT、Memetic Computing、FCS、Optics Express、MPE、計算機輔助設計與圖形學學報、中國生物醫學工程學報、計算機科學與探索、ELM、NDBC等學術期刊和會議，被SCI收錄12篇次、EI收錄12篇次、CPCI-S收錄5次；在原型系統研發方面，申請發明專利5項、軟體著作權1項；在學術交流方面，項目組成員和碩博士研究生三年來共12人次參加了國內外重要的學術會議，與相關領域的專家和同行進行了廣泛而深入的交流。在人才培養方面，協助培養博士研究生2人，1人已順利畢業；獨立培養碩士研究生1人、協助培養碩士研究生7人，均已順利畢業。
