1、隨著先進(jìn)的醫(yī)療設(shè)備的不斷普及，醫(yī)學(xué)圖像呈指數(shù)形式增長(zhǎng)，海量的圖像數(shù)據(jù)給醫(yī)學(xué)領(lǐng)域既帶來(lái)了機(jī)遇，同時(shí)也制造的難題。一方面，由于大量醫(yī)學(xué)圖像的產(chǎn)生，原有的管理方法已經(jīng)不能適應(yīng)，需要一種新技術(shù)來(lái)有效的管理這些醫(yī)學(xué)圖像;而另一方面，作為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的難題之一，肺癌的早期診斷非常重要，確診后能及時(shí)防止肺部結(jié)節(jié)擴(kuò)散，可以提高患者的存活率。然而，結(jié)節(jié)在肺部胸片圖像中表現(xiàn)使得醫(yī)生對(duì)其難以辨識(shí)，這就需要憑借大量的圖像數(shù)據(jù)，采用模式識(shí)別的相關(guān)方法，為醫(yī)生構(gòu)建一種

2、能自動(dòng)識(shí)別肺部結(jié)節(jié)所在的輔助工具。
　　針對(duì)上述兩種不同的醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)問(wèn)題，本文的主要研究?jī)?nèi)容有兩個(gè)：基于多特征融合的醫(yī)學(xué)圖像模態(tài)分類(lèi)的方法與基于特征學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)自動(dòng)識(shí)別的方法。本文首先對(duì)兩個(gè)研究?jī)?nèi)容對(duì)應(yīng)的研究現(xiàn)狀及相關(guān)技術(shù)分別進(jìn)行了闡述，然后，對(duì)于醫(yī)學(xué)圖像多模態(tài)分類(lèi)的問(wèn)題，本文融合了醫(yī)學(xué)圖像的視覺(jué)特征和文本特征，采用多核學(xué)習(xí)方法完成了醫(yī)學(xué)圖像的多模態(tài)分類(lèi)的工作，并且，取得的分類(lèi)準(zhǔn)確率為目前同一數(shù)據(jù)集下最好的結(jié)果。關(guān)于肺部結(jié)節(jié)自動(dòng)

3、識(shí)別的問(wèn)題，本文先通過(guò)圖像處理技術(shù)完成疑似結(jié)節(jié)檢測(cè)，接著采用單層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練分類(lèi)模型，然后使用訓(xùn)練出模型進(jìn)行肺部結(jié)節(jié)識(shí)別，最后取得了較好的識(shí)別結(jié)果。本文的主要貢獻(xiàn)有如下幾點(diǎn)：
　?。?）在進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像的文本特征提取時(shí)，出現(xiàn)了維度災(zāi)難的問(wèn)題，本文采用了基于信息增益的特征選擇算法，實(shí)現(xiàn)了文本特征的降維。
　?。?）使用了醫(yī)學(xué)圖像的文本特征和四種視覺(jué)特征，在對(duì)這些特征進(jìn)行融合時(shí)，采用了多核學(xué)習(xí)的方法，并且取得了很好的分類(lèi)結(jié)果。<