一种用于辅助诊断胶质瘤疾病的多模态影像分析方法

摘要

脑胶质瘤是威胁人类健康的一大杀手，多成恶性，难以完全切除，对放疗化疗不甚敏感，非常容易复发，预后极差。近些年来随着人工智能技术的不断发展，基于磁共振成像的计算机辅助诊断系统研究也正逐步发展，通过利用计算机对影像图片的分类判读，辅助放射科医生进行疾病诊断，开辟了胶质瘤等疾病检测的新方法。人们在用机器学习算法分析胶质瘤等疾病的影像时，使用MRI的某一个模态，会限制辅助诊断精度的提升。针对此问题，本发明提出了一种基于MPCA和多模态影像的胶质瘤疾病诊断方法，充分利用MPCA处理张量数据的优势，将多个MRI模态影像进行融合，从而提高了算法的准确度。