李 昕，岳 文，褚治广

基于图像特征分析的大数据医疗——肝癌影像AI诊断

李 昕1，岳 文2，褚治广1

（1.辽宁工业大学 工程训练中心，辽宁 锦州 121001；2.辽宁工业大学 电子与信息工程学院，辽宁 锦州 121001）

通过搜集包括健康志愿者和患者的病灶区的物理信息，对其进行大数据分析。利用虚拟MRI技术对样本进行数据的采集和成像，对于不同的序列和参数可生成大量的磁共振图像，对样本不同参数的参考可以极大地增广训练样本，利用汉宁窗等对诊断返回的声音信号进行处理，可得到具有参考价值的病灶特征。实验表明，该技术可以提前对潜在的危险信号进行反映，判断患者肿瘤的良恶性，以帮助医生更加高效地对肝癌患者进行筛查并且可以应对将会发生的风险。

原发性肝癌；人工智能；MRI技术；CT影像

在经济快速发展的缤纷生活下，现代生活给人们带来方便快捷的生活方式，但不健康的生活方式和食品给人体健康带来威胁。担当身体的排毒器官的肝脏首当其冲，吸烟酗酒、熬夜以及处于压力环境下对肝脏损害尤为严重，近年来，肝病的发病开始呈现年轻化[1-2]。

人工智能方法在医学处理方面的应用正在逐渐推广，早期学者将人工智能方法应用到肝脏医疗图像的检测中，但方法仍存在着一些不足，例如训练和测试的运算量过大；并且因为数据集不足，对于变异度较大的肝脏模型无法适用；此外，为了解决图像边界模糊的问题，虽然之前有学者[3]提出半自动分割法，但是，该方法仍然需要预先构建和后期的人工调整，消耗资源较多，本文的研究旨在对其做出改善。……