醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)與智能醫(yī)療

1、醫(yī)學(xué)影像大數(shù)據(jù)與智能醫(yī)療IBM 的智能醫(yī)學(xué)影像分析項(xiàng)目Watson 計(jì)劃據(jù)報(bào)道，IT IBM 10 億美元收購醫(yī)學(xué)成像設(shè)備提供商Merge Healthcare，后者主要幫助醫(yī)生和醫(yī)院存儲和分析 CAT X IBM 計(jì)劃將 Merge Watson IBM 的認(rèn)知計(jì)算能力在醫(yī)學(xué)造影方面完全可以辨別患者應(yīng)該接受X CAT Merge 可以提供的資源。目前醫(yī)療數(shù)據(jù)中有超過 90%低醫(yī)學(xué)診斷上的失誤，幫助醫(yī)生精準(zhǔn)診斷，挽救患者生命。IBM Watson Watson 計(jì)劃能否真正地讓患者得到準(zhǔn)確的診斷，傳統(tǒng)的放射科醫(yī)師忽略的診斷方面的問題能否讓 IBM 的智能技術(shù)發(fā)現(xiàn)。中國人“數(shù)字肺”項(xiàng)目-把疾病的

2、早預(yù)防、早診斷、早治療等服務(wù)放在第一位考慮。隨著人們期待更好的醫(yī)療 據(jù)報(bào)道，由北京醫(yī)院等國內(nèi)知名大醫(yī)院聯(lián)合與合作，開展了中國人“數(shù)字肺”項(xiàng)目-“基于COPDCT 影像大數(shù)據(jù)早期肺癌篩查平臺CAD 檢測、結(jié)構(gòu)化診斷針對早期肺癌難以發(fā)現(xiàn)、容易漏診的問題，該早期肺癌篩查平臺融入了肺癌計(jì)算機(jī)輔助檢測（CAD）引擎，可自動精準(zhǔn)識別影像中直徑更小的肺結(jié)節(jié)，計(jì)算并提供結(jié)節(jié)大小、密度等量 CAD 影像大數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘從數(shù)據(jù)形式和相關(guān)技術(shù)上說，大致可以劃分為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘。所分析。醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)挖掘就是非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)挖掘的一種，它有如下幾個(gè)主要特點(diǎn)：影像數(shù)據(jù)一般具有相對的含義，而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一般具有絕對

3、的含義。示方法和應(yīng)用領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。影像信息中包含影像數(shù)據(jù)對象的空間關(guān)系信息。影像數(shù)據(jù)挖掘方案目前，影像數(shù)據(jù)挖掘方案主要有功能驅(qū)動型模型和信息驅(qū)動型模型。所謂功能驅(qū)動型模型是以不同的功能模塊來組織的特定要求來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)挖掘方案的，通常包括：-從影像數(shù)據(jù)庫中抽取影像數(shù)據(jù)；提取影像特征，并把特征信息存放在特征數(shù)據(jù)庫中；-利用影像特征信息進(jìn)行匹配查詢；-對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行算法分析，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的主題、特征、關(guān)系等規(guī)律。由原始影像信息和原始影像特征組成，如象素點(diǎn)、紋理、形狀和色彩等。處理基于象素層原始特征的對象和區(qū)域信息。語義層：結(jié)合專業(yè)知識從識別出的對象和區(qū)域中生成高層次的語義概念。知識層：可結(jié)合與某一專業(yè)相

4、關(guān)的文字和數(shù)字信息發(fā)現(xiàn)潛在的領(lǐng)域知識和模式。據(jù)挖掘分析。影像數(shù)據(jù)挖掘算法基于影像數(shù)據(jù)的分類技術(shù)流程主要分為三步：屬性描述；對樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，得到具有相當(dāng)分類精度的分類模型；根據(jù)分類模型對未標(biāo)記的影像數(shù)據(jù)集進(jìn)行自動分類判別。影像數(shù)據(jù)分類的挑戰(zhàn)性在于，如何建立低層可視特征和高層語義分類間的映射關(guān)系?；谟跋駭?shù)據(jù)的聚類技術(shù)，是根據(jù)沒有先驗(yàn)知識的影像數(shù)據(jù)分布，將無類別標(biāo)記的影像數(shù)據(jù)劃分為有含義的不同簇，通常包括四個(gè)步驟：影像特征提取和選擇；建立影像相似性模型；嘗試不同的聚類算法；評估最佳的分組方案。案。影像數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用人腦是高度復(fù)雜的時(shí)空動力系統(tǒng)?；谏窠?jīng)影像大數(shù)據(jù)，群組獨(dú)立成分分析作為一 （亞組的群組ICA 方法。 不僅能夠估計(jì)每個(gè)腦功能網(wǎng)絡(luò)的被試間的一致性，揭示gRAICAR 成為完gRAICAR 可以說是影像數(shù)據(jù)挖掘在神經(jīng)學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)應(yīng)用。當(dāng)然，影像數(shù)據(jù)挖掘肯定會在更廣泛的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)揮著重要的作用，必將成為現(xiàn)代醫(yī)學(xué)走向智能醫(yī)療的一個(gè)利器！【編輯推薦】大數(shù)據(jù)完善之后 人工智能發(fā)展將現(xiàn)新高度