[发明专利]一种基于弥散张量成像技术的疾病诊断辅助系统

摘要

本发明属于医学图像辅助诊断技术领域，尤其涉及一种基于弥散张量成像技术的疾病诊断辅助系统及方法。所述基于弥散张量成像技术的疾病诊断辅助系统包括图像预处理模块、专家知识库模块、张量学习模块和诊断结果输出模块；所述图像预处理模块用于弥散张量图像的采集、弥散张量图像重配准以及弥散张量图像特征提取；所述专家知识库模块用于建立大脑和脊髓相关疾病的专家知识库；所述张量学习模块用于利用专家知识库和张量学习算法对弥散张量图像进行张量分类模型训练以及张量分类模型优化和测试；所述诊断结果输出模块用于输出诊断结果。本发明充分挖掘图像的原有信息，提高模式分类精度，极大地降低计算量，并有效地保整了疾病诊断的实时性。

主权项

一种基于弥散张量成像技术的疾病诊断辅助系统，其特征在于：包括图像预处理模块、专家知识库模块、张量学习模块和诊断结果输出模块；所述图像预处理模块用于弥散张量图像的采集、弥散张量图像重配准以及弥散张量图像特征提取；所述专家知识库模块用于建立大脑和脊髓相关疾病的专家知识库；所述张量学习模块用于利用专家知识库和张量学习算法对弥散张量图像进行张量分类模型训练以及张量分类模型优化和测试；所述诊断结果输出模块用于输出诊断结果；其中：所述张量学习模块包括张量分类模型训练单元和张量分类模型优化单元；所述张量分类模型训练单元用于利用专家知识库和最优投影支持张量机对弥散张量图像进行张量分类模型训练；所述张量分类模型优化单元用于进行张量分类模型优化和测试；所述张量分类模型训练具体为：基于最优投影支持张量机对弥散张量图像进行模式识别，寻找图像在边界方向上的最优投影，并通过最大化投影后样本的类间矩阵和类内矩阵的散布之比来计算最优的投影矢量，所述计算最优的投影矢量具体包括：计算类间矩阵Sb和类内矩阵Sw散布之比的极大值max[(VTSbV)/(VTSwV)]，求解第一个边界方向上的最优投影矢量v；把训练样本通过v投影，求解二次规划问题，同理求得第二个边界方向上的最优投影矢量；用类间散布矩阵和类内散布矩阵定义投影离散系数R＝Tr(Sb×SbT)/Tr(Sw×SwT)，R代表训练样本经过最优投影矢量投影后样本间的分离度，R值越大表示训练样本经过投影后样本间距离就越大；所述张量分类模型优化包括：结合多线性代数运算规则，针对流数据特点，把最优投影支持张量机推广到在线形式，并将优化问题中的不等式约束转化为等式约束。