知识窗
医学数据融合技术
     数据融台(Data Fusion)~词出现于20世纪70年代初期.并于BO年代发展成为一门专门技术。它是人类模仿自身信息处理能力的结果。医学数据融合技术现已广泛应用于诊断、治疗与手术中。
     数据融合的目的是通过数据组合(而不是出现在输入信息中的任何个别元素),推导出更多的信息,得到最佳协同作用的结果。
     数据融合比较确切的定义可以概括为:充分利用不同时间与空间的多传感器信息资源,采用计算机技术对按时序获得的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用,获得对被测对象的一致性解释与描述,以完成所需的决策和估计任务,使系统获得比它的各组成部分更优越的性能。
     数据融合也可看作是将不同来源、不同模式、不同媒体、不同时间、不同表示的信息加以有机的结合,最后得到对被感知对象的精确描述。
     数据融合是一个涉及到对来自各种信息源的数据和信息进行检测、联合、相关、评价及合并的多级、多方面处理过程,最终获得提炼后的状态和目标评估及全面、及时的评价。
     尽管数据融合涉及到许多不定因素的处理问题,涉及决策机制与过程,涉及对信息源特性的分析,还会随信息需求者的背景和所处的环境不同而不同,然而实质上说,数据融合不仅仅是一种处理数据的方法,同时它也是认识和改造世界的方法学,是建立和谐人机环境的基础。
     数据融合的硬件基础是多传感器系统,它的加工对象是多源信息,其关键技术包括:数据转换、数据相关、数据库、融合推理及减少融合损失。数据融合的核心就是协调优化和综合处理,它的优势主要是能合理协调多源数据,充分综合有用信息,提高在多变环境中正确决策的能力。面向对象技术、网络技术、开发的体系结构、分布处理、定性知识表达和多媒体技术等都是实现数据融合的直接的重要支撑技术。
     数据融合作为一门信息处理技术,实际上涉及到决策论、认识论、模糊理论、估值论、通讯、数字信号处理、计算机科学及人工智能等多学科理论知识,在医学上、军事上及国民经济等大系统中起着日益巨大的作用。
     数据融合在医学中广泛应用于多种医学传感器获得的医学信息(数据、波形和图像等)的整合。以医学图像为例,无论在临床诊断,还是在治疗计划、手术导航中,均需将各种模式的图像进行配准(Registration)和融合(Fusion),以提供相互补充的医学信息。SPECT、PET和MRS提供了功能性信息,但是不能较好的描述解剖结构形态、位置等几何信息,而MRI、B超、X线透视、X—CT等一般只提供形态信息,因此将功能图像与形态图像进行融合,将能大幅度提高功能障碍区的解剖位置的确定和实现功能/结构关系的评估与研究。
    
    
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