科创中国

新一代信息技术产业

、 项目简介（相关背景及技术原理概述） 医学影像技术是以非侵入方式获得人体某部分内部组织影像的技术与处理过程，为临床疾病诊断和治疗提供重要参考依据，是探究身体内部奥秘的必经之路。数字化影像技术应用于临床医学领域，更有利于疾病的诊断和治疗，同时也促进了医学发展。传统的医学影像技术是用来在临床诊断中了解患者解剖学在病变部分所发生的变化，借此了解致病因子。近年来，随着信息化在医学领域的不断深入，医学影像的大数据急剧膨胀，整合复杂数据、分析生物致病机制并进一步应用于精准医疗已经成为全球科技界、卫生界 和工业界关注的热点。美国政府先后开展了“脑活动图谱计划”和“精准医疗计划”。我国科技部也即将启动和部署“精准医疗计划”以及“脑科学与类脑研究计划”，并将其列入我国“十三五”科技发展与创新重大专项中。

二、创新点及主要技术指标（技术优势与性能） 创新点 1：多模态脑影像分类 多模态脑影像数据的异构特性驱动了多模态融合精准诊断预测的重要性，针对异构数据的复杂性，提出基于多任务多核融合的新框架，建立了多模态脑影像数据和临床诊断量化指标联合挖掘生物标记的新方法，解决了单模态分析方法在解决复杂影像数据问题上的局限性和低精度问题。创新性提出多任务联合学习的多模态数据融合新方法，保证了多模态之间的互补性；构建了基于多核的融合机制自动获取各模态特异性的重要程度。此外，为了从影像数据了解脑疾病的病理机制，需要从高维的影像数据中发现与脑疾病相关的生物标 记，用于疾病的诊断和状态评价。影像数据具有高维度和小样本的特性，直接利用这些庞大的样本特征，不仅会带来巨大的存储和计算负担，而且会导致过拟合问题，影响对疾病的精准诊断。针对脑影像的高维小样本特性，提出了基于多任务范式的多模态生物标记选择新算法，有效解决了脑影像数据多模态间的关联建模，临床诊断得分量表难以描述等困难，解决了脑影像图像的小样本建模问题，提高了所发现生物标记与疾病相关的敏感度和可靠性，并能为临床诊断提供准确的理论依据。

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