基于多模态数据融合的脑肿瘤非监督识别方法研究

项目名称： 基于多模态数据融合的脑肿瘤非监督识别方法研究

项目编号： No.61401068

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 李雨谦

作者单位： 电子科技大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 多模态核磁共振技术的快速发展在增加脑肿瘤识别信息量的同时，也对数据理解与信息综合解译提出了新的挑战。核磁共振成像的图像分辨率较高，但是对脑肿瘤（特别是异质性脑肿瘤）的识别率不高；利用核磁共振谱成像数据进行脑肿瘤识别具有较高的识别率，但是其数据的空间分辨率很低。在此背景下，本项目旨在解决基于多模态数据融合的脑肿瘤非监督识别问题，实现兼具高识别率和高分辨的脑肿瘤识别。首先，针对多模态核磁共振数据融合问题，研究多维度多尺度数据的矩阵分解与融合建模方法，以及基于迭代的融合模型分解方法；在此基础上，针对异质性脑肿瘤的非监督识别问题，研究分层识别过程中门限的凸优化转化问题。本项目研究成果可以为多模态核磁共振数据的综合解译以及高识别率、高分辨率的脑肿瘤非监督识别工作提供实用有效的方法。

中文关键词： 数据融合；核磁共振成像；核磁共振谱成像；脑肿瘤；识别

英文摘要： Multi-modal magnetic resonance techniques have provided abundant information for brain tumor diagnosis. Meanwhile, new challenge rises in multi-modal data interpretation and brain tumor recognition. Magnetic resonance imaging has high resolution but wi

英文关键词： data fusion；Magnetic resonance imaging；Magnetic resonance spectroscopy imaging；brain tumor；recognition