● 摘要
对医学影像进行高效管理是医疗机构信息管理的重要组成部分。随着面向服务体系结构（SOA）和Web服务技术的广泛应用，医学影像管理进入了基于因特网的管理和共享阶段。在因特网环境下，海量医学影像被存储于在线数据库中，通过Web服务技术，供多家医疗机构共享访问，从而为临床诊断、医学研究和医学教育服务。
因特网环境下的医学影像管理和共享面临三个新的应用需求。第一，基于内容的医学影像检索。基于内容的医学影像检索能从海量共享医学影像中检索出灰度、纹理、解剖结构相似的图像，这和传统的基于关键字的检索方法相比，更有助于医学影像辅助诊断。第二，医学影像协同处理。对于检索到的复杂影像，医生希望和远程专家一起，以协同工作的模式，对其处理；并对处理结果进行讨论、分析，以得出准确的诊断结论、减少误诊率。第三，普适获取和展示医学影像。在因特网环境下，医生希望不受时间、地点和显示设备的限制，在最短时间内查看到医学影像的细节，从而快速做出诊断结论、赢得拯救病人的宝贵时间。
实现上述应用需求需要三个关键步骤：医学影像组织和表示、基于内容的医学影像检索、以及检索结果的共享和协同处理。实现这三个步骤，需要解决三个关键技术问题。第一，医学影像多底层特征降维问题。为全面体现医学影像包含的灰度、纹理、结构等信息，需要使用多种底层特征表达其内容，这会带来“维数灾难”。为此，需要对医学影像的多种底层特征进行降维，以降低影像检索的计算复杂度、提高检索精度。第二，基于内容的医学影像检索相关反馈问题。基于内容的医学影像检索通过匹配检索样例和数据库中影像的底层特征确定相似图像。因为医学影像底层特征和医学影像所含高级语义之间存在“语义鸿沟”，这使得底层特征相似不等同于高级语义相似、以至于检索结果不符合用户的检索需求。为此，需要使检索系统通过相关反馈学习用户的检索意图，以填补医学影像底层特征和高级语义之间的差异，提高检索精度。第三，基于因特网的医学影像共享和协同处理问题。用户检索到的复杂医学影像需要多个医生的协同处理和分析，这首先需要通过因特网共享医学影像数据和医学影像管理系统的功能。同时，处理医学影像需要医学影像管理系统和医学影像处理系统的协同工作。并且，处理结果需要实时共享给协同用户、并在不同显示设备上展示，以满足临床诊断的需求。为此，需要基于因特网的医学影像共享方法、基于因特网的医学影像协同处理方法。并且，需要在因特网环境下快速传送医学影像，以在不同显示分辨率的终端上共享。
本文针对上述三个关键技术问题展开研究，主要成果如下：
(1) 提出了一种基于多底层特征组合的医学影像降维方法MLLE（Multiview Locally Linear Embedding）。首先，在单特征空间内，提出了基于局部线性嵌入规则的局部几何结构保留方法，分别在不同特征空间内保留医学影像对应高维特征向量的局部几何结构。然后，提出了基于片对齐框架的多底层特征组合模型；在此基础上，对不同特征空间赋予不同权重系数，以体现这些底层特征对表达医学影像内容所起的不同重要程度。最后，提出基于交替优化技术、求解各个底层特征对应的最优权重系数的方法，从而优化组合所有底层特征，得到最优的医学影像低维表示。
(2) 提出了一种基于正、负反馈样本驱离的医学影像检索相关反馈方法DFISOMAP（Dual-force ISOMAP）。DFISOMAP把用户标注的反馈样本投影到低维子空间，在该子空间内有效区分正、负反馈样本。首先，提出了基于等距映射规则的正反馈样本全局几何结构保留方法，从而在投影后的低维子空间里保留正反馈样本的最近邻结构。然后，提出了基于边界最大化的正、负反馈样本驱离方法，从而在低维子空间里扩大正、负反馈样本之间的距离，最大限度地区分正、负反馈样本。最后，提出了基于相似传播的反馈样本局部几何结构保留方法，从而在低维子空间里分别保留正负反馈样本的局部最近邻结构。
(3) 提出了一种基于因特网的医学影像共享和协同处理方法。提出了基于Web服务的医学影像共享方法，从而实现基于因特网的医学影像数据和医学影像管理系统功能的共享。提出了基于事件和数据共享的医学影像协同处理方法，从而实现基于因特网的医学影像协同处理。提出了基于按需传送策略的医学影像多显示终端共享方法，包括基于瓦片的二维高分辨率医学影像按需传送方法、基于滑动窗口预取的三维多帧医学影像按需传送方法，从而实现基于因特网的医学影像处理结果的快速共享。
相关内容
相关标签