Signal Processing Chinese Translation

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3 [ 编 者 的 话 ] [from the EDITOR] Dan Schonfeld Area Editor, Special 主 编 Issues 邓 立 deng@microsoft.com dans@uic.edu publications/periodicals/spm The Evolution of Signal Processing 拥 抱 信 号 处 理 的 新 黄 金 时 代 Signal processing is in the 信 号 处 理 对 信 息 社 会 起 到 了 至 midst of a major transition 关 重 要 的 作 用 信 号 处 理 随 from a focus on classical signals in electrical engineering 处 可 见 : 在 手 机 电 视 汽 车 GPS 调 制 解 调 器 扫 描 仪, 以 及 applications to a much wider 各 种 各 样 的 通 讯 系 统 和 电 子 设 备 中 都 usage devoted to the analysis of signals 可 看 到 信 号 处 理 的 踪 迹 现 代 手 机 的 in a broad spectrum of science and engineering disciplines. Signal processing 确 是 最 有 代 表 性 的 例 子 语 音 音 频 图 像 视 频 和 图 形 都 在 这 些 小 小 的 professionals are thus no longer limited 奇 迹 中 进 行 处 理 和 增 强 这 都 有 to the traditional use of signal processing 赖 于 数 十 年 来 人 们 对 媒 体 信 号 处 理 的 methodologies in speech, image, video, 研 究, 而 这 些 研 究 都 曾 在 我 们 的 IEEE acoustics, radar, and sonar. Instead, the 信 号 处 理 杂 志 (SPM) 上 出 现 tools of signal processing are currently 近 年 来 技 术 的 进 步 已 经 预 示 着 信 being employed to embark on new frontiers in science and technology by analy- 号 处 理 崭 新 的 黄 金 时 代 的 来 临 有 多 个 令 人 兴 奋 的 方 向, 如 生 物 信 息 学 sis of signals in diverse fields of 人 类 语 言 技 术 网 络 与 安 全, 正 在 摆 astronomy, energy, finances, genomics, 脱 传 统 上 对 原 始 信 息 内 容 进 行 信 号 处 Digital Object Identifier /MSP 数 字 对 象 标 识 符 /MSP geosciences, privacy, security, social networks, and much more. 理 的 领 域 新 时 代 的 挑 战 则 超 越 了 处 理 低 层 次 波 形 类 信 号 的 传 统 角 色, The adoption of signal processing 成 为 理 解 和 挖 掘 高 层 次 以 人 为 中 心 techniques in emerging fields of science 的 语 义 信 号 与 信 息 的 新 角 色 在 信 号 and technology will require a profound 处 理 的 某 些 领 域 已 发 生 了 这 样 的 根 本 change in signal processing education 性 转 变 有 望 在 未 来 数 年 的 研 究 中, and practice across multidisciplinary 这 样 的 转 变 在 信 号 处 理 的 更 多 研 究 领 fields. Future signal processing practitioners must therefore gain a much 域 中 更 加 普 遍 除 了 传 统 的 信 号 处 理 领 域, 如 编 broader educational background in a 码 分 析 增 强 合 成 以 及 对 普 通 wide spectrum of sciences and engineering. The signal processing engi- 的 媒 体 和 通 讯 信 号 识 别 外,SPM 还 告 诉 我 们 的 读 者 有 关 信 号 处 理 的 新 趋 势 neers of tomorrow will be expected to 新 技 术 的 发 展 有 赖 于 非 传 统 的 信 号 have rudimentary skills in various fields 处 理 课 题, 其 中 包 括 对 高 层 次 信 息 源 in biology, chemistry, physics, economics, and computer science. 和 内 容 的 理 解 挖 掘, 以 及 检 索, 这 些 往 往 都 嵌 入 在 低 层 次 信 号 之 中 为 The need to master broad and diverse 了 让 新 的 技 术 趋 势 形 成 更 深 刻 的 社 会 disciplines is a major reversal of the 影 响, 在 学 术 界 与 工 业 研 究 机 构 间, trend in engineering education over the 信 号 处 理 与 其 他 相 关 学 科 间, 我 们 需 past few decades, whereby engineering 要 比 以 往 任 何 时 候 都 强 的 互 动 SPM fields became increasingly specialized 尤 其 是 要 促 进 这 些 互 动 and sacrificed some of the basic educational background in sciences and engi- 在 前 任 主 编, 张 希 福 教 授 的 领 导 下, 凭 借 其 编 辑 小 组 的 勤 奋 工 作, 以 neering. To some extent, future edu cational 及 我 们 学 会 主 管 出 版 的 副 主 席, 刘 国 trends are likely to return to their roots 瑞 教 授 所 做 的 基 础 工 作,SPM 状 况 颇 by assimilating some of the practices 佳, 这 有 在 全 球 200 多 个 电 气 工 程 出 used in engineering many decades ago 版 物 中 名 列 前 茅 为 证 在 新 主 编 的 过 when students were exposed to a large 渡 期, 我 得 到 了 张 教 授 和 刘 教 授 非 常 number of courses in the fields of science 宝 贵 的 指 导 和 支 持, 对 此 我 衷 心 感 and technology. 谢 同 时 我 也 很 幸 运, Antonio The changes required in future Ortega 教 授 Dan Schonfeld 教 授 engineering education will not be easy Ghassan AlRegib 教 授, 以 及 吴 旻 教 and will require some compromise in 授 分 别 同 意 担 负 起 专 题 文 章 专 刊, the level of depth gained by students in 专 栏 / 论 坛 和 电 子 通 讯 的 领 域 编 辑 的 责 their core curriculum. Nonetheless, 任 他 们 将 与 我 和 编 辑 部 密 切 合 作 the expansion of engineering curricula 我 们 将 不 负 你 们, 也 就 是 我 们 的 读 者 的 期 望 (continued on page 6) 与 其 他 出 版 物 有 所 不 同, 我 们 的 IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE Li Deng, Editor-in-Chief Microsoft Research AREA EDITORS Feature Articles Antonio Ortega, University of Southern California Columns and Forums Ghassan AlRegib, Georgia Institute of Technology Special Issues Dan Schonfeld, University of Illinois at Chicago e-newsletter Z. Jane Wang, University of British Columbia EDITORIAL BOARD Alex Acero Microsoft Research John G. Apostolopoulos Hewlett-Packard Laboratories Les Atlas University of Washington Jeff Bilmes University of Washington Holger Boche Fraunhofer HHI, Germany Liang-Gee Chen National Taiwan University Ed Delp Purdue University Adriana Dumitras Apple Inc. Brendan Frey University of Toronto Sadaoki Furui Tokyo Institute of Technology, Japan Alex Gershman Darmstadt University of Technology, Germany Mazin Gilbert AT&T Research Jenq-Neng Hwang University of Washington Alex Kot Nanyang Technological University, Singapore Vikram Krishnamurthy University of British Columbia, Canada Chin-Hui Lee Georgia Institute of Technology Digital Object Identifier /MSP Jian Li University of Florida-Gainesville Tom Luo University of Minnesota Soo-Chang Pei National Taiwan University Fernando Pereira ISTIT, Portugal Roberto Pieraccini Speech Cycle Inc. Majid Rabbani Eastman Kodak Company Phillip A. Regalia Catholic University of America Nicholas Sidiropoulos Tech University of Crete, Greece Yoram Singer Google Research Henry Tirri Nokia Research Center Anthony Vetro MERL Xiaodong Wang Columbia University Patrick J. Wolfe Harvard University ASSOCIATE EDITORS COLUMNS AND FORUM Andrea Cavallaro Queen Mary, University of London Berna Erol Ricoh California Research Center Rodrigo Capobianco Guido University of Sao Paulo, Brazil Deepa Kundur Texas A&M Andres Kwasinski Rochester Institute of Technology Rick Lyons Besser Associates Aleksandra Mojsilovic IBM T.J. Watson Research Center Douglas O Shaughnessy INRS, Canada C. Britton Rorabaugh DRS C3 Systems Co. Greg Slabaugh Medicsight PLC, U.K. Alessandro Vinciarelli IDIAP EPFL Stephen T.C. Wong Methodist Hospital-Cornell Dong Yu Microsoft Research ASSOCIATE EDITORS E-NEWSLETTER Marcelo Bruno ITA, Brazil Gwenael Doerr Technicolor, France Shantanu Rane MERL Yan Lindsay Sun University of Rhode Island IEEE PERIODICALS MAGAZINES DEPARTMENT Geraldine Krolin-Taylor Senior Managing Editor Jessica Barragué Associate Editor Susan Schneiderman Business Development Manager Fax: Felicia Spagnoli Advertising Production Mgr. Janet Dudar Senior Art Director Gail A. Schnitzer Assistant Art Director Theresa L. Smith Production Coordinator Dawn M. Melley Editorial Director Peter M. Tuohy Production Director Fran Zappulla Staff Director, Publishing Operations IEEE prohibits discrimination, harassment, and bullying. For more information, visit aboutus/whatis/policies/p9-26.html. IEEE SIGNAL PROCESSING SOCIETY Mos Kaveh President K.J. Ray Liu President-Elect Michael D. Zoltowski Vice President, Awards and Membership V. John Mathews Vice President, Conferences Min Wu Vice President, Finance Ali H. Sayed Vice President, Publications Ahmed Tewfik Vice President, Technical Directions Mercy Kowalczyk Executive Director and Associate Editor Linda C. Cherry Manager, Publications IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE [2] SEPTEMBER 2010 IEEE 信 号 处 理 杂 志 [1]

4 [编者的话] 杂志不聚焦于新的研究成果 我们的 志专注于对重要理论 算法 工具 以及与信号处理相关的应用进行全面 解读的指南性文章 IEEE 信号处理学 会的每位会员每两个月就会收到一期 SPM 每期包括三个主要类别的文章 专刊文章 专题文章 和专栏/论坛文 章 最近发行的信号处理内部电子通 讯是SPM 每月推出的电子出版物 服 务于学会的所有会员 应对信号处理的新黄金时代的重 大挑战并不容易 在将 SPM 打造为一 个反映我们整个社团长期或短期的兴 趣的杂志的过程中 我们寻求您的积 极参与 如果您对于改善 SPM 中任何 一个部分有任何想法 请联络 我 我很欢迎您成为 SPM 的作者 专 栏作家 客座编辑 和/或审阅人 并 在信号与信息处理的崭新的 令人兴 奋的时代中分享这个社团的乐观精 神 Photo: NASA Innovation doesn t just happen. Read first-person accounts of IEEE members who were there. IEEE Global History Network 09-HIST-0382b-GHN-7x4.75-Final.indd 1 [2] 4/5/10 12:12:54 PM IEEE 信号处理杂志

5 [ 专 题 报 告 ] Ron Schneiderman DSP 对 新 医 学 影 像 设 计 的 影 响 数 字 信 号 处 理 (DSP) 对 于 医 学 影 像 现 状 的 推 进 产 生 重 大 影 响 DSP 的 优 点 众 所 周 知 : 可 以 实 时 操 作 高 可 靠 性 非 常 节 能 而 且 相 对 便 宜 但 是, 医 学 影 像 市 场 还 迫 切 需 要 更 多 的 技 术 创 新 更 多 关 注 的 是 更 高 的 图 像 质 量 和 设 计 更 小 型 的 系 统 在 未 来 数 年, 我 们 预 期 医 学 影 像 应 用 将 实 现 从 局 限 于 基 本 的 诊 断 功 能 传 统 影 像 准 到 一 个 小 型 化, 高 精 度 便 携 式 医 疗 成 像 设 备 组 成 的 新 的 生 态 系 统 的 重 大 转 变 半 导 体 市 场 研 究 公 司 Databeans 的 研 究 总 监 和 总 裁,Susie Inouye 说 便 携 式 系 统 的 迅 速 发 展 促 生 了 手 持 式 设 备, 某 些 情 况 下, 医 疗 和 家 庭 监 控 设 备 更 耐 磨 在 所 有 这 些 系 统 中,DSP 无 处 不 在 因 此, 医 疗 设 备 制 造 商 和 芯 片 厂 商 都 在 努 力 扩 大 医 疗 诊 断 应 用, 并 针 对 不 断 增 长 的 市 场 引 进 新 产 品 通 用 电 气 公 司 (GE) 今 年 早 些 时 候 发 布 了 其 vscan 扫 描 仪, 大 概 有 一 个 手 机 大 小, 售 价 不 超 过 10,000 美 元 西 门 子 已 经 升 级 了 三 年 前 首 次 推 出 的 Acuson P10 手 持 式 扫 描 仪 东 芝 公 司 最 近 也 通 过 一 个 全 新 的 笔 记 本 电 脑 系 统 进 入 便 携 式 超 声 波 市 场 日 立 公 司 也 提 供 了 一 个 笔 记 本 电 脑 大 小 的 系 统 名 为 Viamo, 主 要 设 计 针 对 那 些 需 要 高 端 超 声 检 查 但 却 动 弹 不 得 的 病 人 使 用 GE 传 感 与 检 测 科 技 推 出 了 一 款 轻 量 级 (13 磅 ) 的 便 携 式 数 字 成 像 工 具 DXR250V, 其 特 点 就 是 在 这 些 先 前 仅 限 于 计 算 机 X 线 摄 影 和 X 线 光 片 的 应 用 中 缩 短 扫 描 时 间, 最 大 程 度 地 降 低 辐 射 照 射 新 的 GE 的 设 备 可 以 连 接 到 一 台 笔 记 本 电 脑 产 生 用 于 即 时 检 查 图 像 一 间 很 小 的 公 司,Signostics 的 数 字 对 象 标 识 符 /MSP 一 款 手 机 大 小, 半 磅 重 的 Signos 手 持 式 超 声 波 系 统, 近 期 获 得 美 国 食 品 和 药 物 管 理 局 (FDA) 认 证 Signostics 克 服 了 开 发 手 掌 大 小 超 声 产 品 的 设 计 上 的 艰 难 挑 战,Analog Devices 的 医 疗 技 术 分 部 主 任,Patrick O Doherty 说, 该 部 门 正 在 与 Signostics 紧 密 合 作, 为 数 据 转 换 信 号 调 理 和 要 实 现 其 设 计 的 传 感 器 提 供 关 键 的 信 号 处 理 技 术 Signos 涵 盖 多 个 医 学 应 用, 包 括 腹 部 评 估, 如 膀 胱, 腹 主 动 脉 瘤 筛 选 和 创 伤 评 估, 还 有 肌 肉 骨 骼 和 基 本 产 科 SonoSite 公 司 作 为 床 边 检 验 市 场 的 另 一 位 参 与 者, 提 供 了 一 个 随 身 携 带 的 超 声 波 系 统, 主 要 是 在 医 生 的 办 数 字 信 号 处 理 对 于 医 学 影 像 现 状 的 推 进 产 生 重 大 影 响 公 室 中 使 用 Philips Medical 近 10 年 前 推 出 一 款 手 持 式 超 声 设 备 名 为 OptiGo, 该 设 备 退 出 了 市 场, 据 说 因 为 当 时 人 们 都 质 疑 医 疗 成 像 设 备 的 图 像 质 量 如 此 之 差 不 同 的 系 统 应 用 目 前 有 数 个 医 学 影 像 技 术 并 存 磁 共 振 成 像 (MRI) 提 供 了 非 常 清 晰 的 人 体 图 像, 用 于 疾 病 和 伤 害 诊 断 的 范 围 非 常 广 泛 全 世 界 每 年 进 行 超 过 6000 万 美 元 的 MRI 诊 断 程 序 MRI 是 一 种 非 侵 入 性 技 术, 不 使 用 磁 共 振 电 离 辐 射 生 成 人 体 的 图 像 由 于 它 能 够 定 制 检 查, 以 满 足 诸 如 视 场 角 的 特 定 参 数, 对 于 很 多 不 同 的 医 疗 状 况, 这 是 可 选 的 诊 断 方 法, 包 括 癌 肿 瘤, 韧 带 撕 裂, 和 阿 尔 茨 海 默 氏 病 电 脑 断 层 扫 描 (CT) 是 另 一 形 式 的 扫 描, 产 生 人 体 内 部 器 官 的 三 维 图 像 随 着 技 术 的 提 高,CT 的 使 用 越 来 越 频 繁, 为 内 部 器 官 骨 骼 软 组 织 和 血 管 的 分 析 和 诊 断 提 供 更 清 晰, 更 详 细 的 图 片 CT 扫 描 成 像 的 进 步 从 根 本 上 改 变 了 诊 断 成 像 的 实 际 操 作 方 法 和 经 济 学 意 义,Databeans 的 Susie Inouye 说 ( 现 在, 在 美 国 每 年 有 超 过 62 万 名 病 人 进 行 过 CT 扫 描 检 查, 而 在 1980 年 则 是 3 万 人 ) 系 统 集 成 的 进 步 有 助 于 显 着 提 升 照 片 的 数 量 ( 或 片 数 ), 可 采 用 CT 机, 提 高 图 像 的 细 节 和 质 量 数 字 化 X 射 线 是 诊 断 技 术 从 传 统 的 X 射 线 系 统 迈 出 的 重 要 一 步, 其 中 每 个 组 件 的 信 号 衰 减 消 耗 了 原 始 X 射 线 信 号 的 60% 通 过 增 加 一 个 用 于 数 字 X 射 线 成 像 的 数 字 探 测 器, 可 以 捕 获 80% 以 上 的 原 始 图 像 信 息 数 字 化 的 X 射 线 辐 射 的 使 用 也 减 少 了 病 人 的 辐 射 剂 量, 通 过 去 掉 摄 影 处 理 过 程, 减 少 了 诊 断 时 间 高 性 能 的 数 字 信 号 处 理 器 可 以 控 制 其 功 能 和 信 号 调 节, 以 获 取 和 改 善 数 字 X 射 线 图 像 的 清 晰 度 数 字 X 射 线 的 另 一 个 重 要 优 势 是 它 能 够 存 储 和 传 输 的 数 字 图 像 诊 断 超 声 成 像 系 统 生 成 并 传 递 声 波, 并 捕 获 反 射 波, 然 后 将 其 转 换 为 可 视 化 图 象 对 于 接 收 到 的 声 波 所 进 行 的 信 号 处 理 过 程 包 括 插 值 抽 取 数 据 滤 波 和 重 建 可 编 程 DSP 和 片 上 系 统 芯 片 (SoC) 设 计 用 来 实 现 实 时 的 复 杂 数 学 算 法, 以 便 有 效 地 满 足 这 些 系 统 的 处 理 需 求 另 一 种 医 学 影 像 系 统 是 正 电 子 发 射 断 层 扫 描 (PET) 如 同 MRI 一 样, 也 是 一 种 无 创 诊 断 技 术 通 过 从 身 体 ( 由 病 人 食 用 的 放 射 性 化 学 元 素 所 产 生 ) 辐 射 排 放 产 生 特 定 的 器 官 或 组 织 生 理 图 像 PET 系 统 通 常 使 用 DSP 处 理 不 同 的 输 入 放 大 器 增 益, 并 通 过 实 际 系 统 控 制 光 电 倍 增 管 高 压 电 源 探 测 环 结 IEEE 信 号 处 理 杂 志 [3]

6 [ 专 题 报 告 ] 合 件 的 运 动 控 制 和 病 人 出 / 入 DSP 也 可 以 用 于 PET 扫 描 仪 控 制 和 信 号 处 理 单 元 洛 杉 矶 的 Westside Medical Associates 和 比 佛 利 山 庄 的 Westside Medical Imaging(WMI) 最 近 报 告 说, 早 期 的 PET 扫 描 可 以 在 早 期, 可 治 疗 阶 段 确 诊 老 年 痴 呆 症 在 纽 约 大 学 (NYU)Langone 医 学 中 心 的 研 究 调 查 证 实 了 我 们 长 期 持 有 的 信 念 就 是 我 们 可 以 使 用 先 进 的 成 像 技 术 在 阿 尔 茨 海 默 病 人 尚 未 出 现 症 状 的 早 期 进 行 识 别, 加 州 大 学 洛 杉 矶 分 校 Geffen 医 学 院 的 医 学 教 授,WMI 的 主 任,Norman Lepor 博 士 说 纽 约 大 学 的 研 究 团 队 一 直 使 用 名 为 匹 兹 堡 复 合 物 B 的 荧 光 成 像 剂 能 够 使 乙 型 淀 粉 样 蛋 白 斑 块 发 光, 这 是 发 现 阿 兹 海 默 氏 症 的 一 个 特 征 根 据 研 究 人 员 的 研 究, 并 不 是 大 脑 中 存 在 乙 型 淀 粉 样 蛋 白 斑 的 所 有 病 人 均 发 展 为 阿 兹 海 默 氏 症 西 门 子 已 经 开 发 出 一 种 新 的 成 像 系 统, 名 为 Somatom Definition Flash 扫 描 仪, 使 用 相 对 较 低 剂 量 的 辐 射, 并 只 针 对 一 个 身 体 的 特 定 区 域 进 行 扫 描 ( 参 见 辐 射 照 射 可 能 要 求 设 备 的 设 计 作 出 变 更 ) DSP 厂 商 利 润 的 增 长 几 个 主 要 的 芯 片 公 司 正 在 努 力 推 动 改 善 医 疗 成 像 系 统 的 准 确 度 和 效 率 的 现 状 TI 长 期 以 来 一 直 是 提 供 数 字 信 号 处 理 器 和 医 疗 成 像 应 用 相 关 设 备 的 领 军 者, 并 于 2007 年 成 立 了 医 学 影 像 DSP 部 门 次 年, 又 推 出 1500 万 美 元 的 医 学 院 校 基 金, 希 望 在 未 来 的 三 至 五 年 内 对 医 学 技 术 产 生 的 重 大 影 响 TI 的 DSP 医 疗 影 像 业 务 发 展 及 市 场 部 经 理 Ken Nesteroff 说, 超 音 波 是 DSP 应 用 医 学 影 像 系 统 中 较 好 的 例 证 之 一 ( 参 见 图 1) 当 然, 也 有 很 多 的 模 拟 解 决 方 案, 我 们 会 针 对 这 些 开 发 特 定 的 部 件,Nesteroff 特 别 提 到 在 DSP 方 面, 我 们 把 更 多 处 理 放 在 后 端 处 理 部 分 您 通 常 看 到 的 是 B 超, 彩 超, 多 普 勒 功 能 中 的 千 兆 级 DSP, 有 时 是 射 频 信 号 解 调 后 端 功 能 主 要 是 将 扫 描 转 换 为 用 于 显 示 数 据 在 便 携 式 系 统 中, 该 行 业 完 全 脱 离 PC 机 后 端, 而 转 向 更 多 的 片 上 系 统 方 法 TI 目 前 正 在 改 进 其 嵌 入 式 处 理 器 软 件 工 具 包, 该 工 具 包 于 2009 年 3 辐 射 照 射 可 能 要 求 设 备 的 设 计 作 出 变 更 最 近 数 月 以 来, 对 于 病 人 而 言, 辐 射 风 险 已 成 为 一 个 大 问 题, 同 时 也 成 了 各 医 疗 成 像 系 统 制 造 商 放 射 科 医 师 和 医 生 的 热 门 话 题 联 邦 监 管 机 构 认 为 必 要 的 CT 扫 描 可 发 现 众 多 的 健 康 问 题, 但 他 们 同 时 也 发 现 越 来 越 多 的 证 据 表 明 暴 露 于 辐 射 的 人 可 能 会 增 加 其 在 未 来 罹 患 癌 症 的 风 险 正 因 如 此, 美 国 FDA 的 医 疗 器 械 中 心 (CDRH) 已 经 启 动 了 一 个 倡 议, 这 可 能 迫 使 成 像 设 备 制 造 商 重 新 设 计 他 们 的 产 品, 在 辐 射 剂 量 超 过 建 议 的 水 平 时, 就 可 以 提 醒 医 护 人 员 当 FDA 在 4 月 初 举 行 的 首 个 系 列 会 议 中 讨 论 了 如 何 保 护 病 人 免 受 不 必 要 的 辐 射 照 射 FDA 表 示, 其 目 标 是 支 持 医 学 成 像 所 带 来 的 好 处, 同 时 尽 量 降 低 风 险 CDRH 的 主 任,Jeffrey Shuren 博 士 说 : 美 国 人 受 到 来 自 医 疗 成 像 的 辐 射 照 射, 在 过 去 20 年 大 幅 度 增 加 事 实 上, 最 近 的 研 究 表 明, 过 去 30 年 来, 普 通 美 国 人 的 总 辐 射 照 射 量 增 长 了 近 一 倍, 主 要 来 自 于 CT 扫 描 和 其 他 下 一 代 成 像 测 试 例 如, 腹 部 CT 扫 描 的 辐 射 剂 量 大 约 是 胸 部 X 光 检 查 的 400 倍 相 比 之 下, 牙 科 X 光 检 查 需 要 大 约 胸 部 X 光 检 查 的 辐 射 剂 量 的 一 半 FDA 声 称, 计 划 向 CT 和 X 光 透 视 设 备 制 造 商 发 出 针 对 性 的 需 求, 从 而 在 他 们 的 机 器 设 备 设 计 中 纳 入 直 观 重 要 的 防 护 措 施, 以 便 开 发 更 安 全 的 技 术, 并 提 供 适 当 的 培 训, 支 持 从 业 人 员 的 安 全 使 用 该 机 构 于 3 月 下 旬 举 行 首 个 系 列 公 开 听 证 会 以 听 取 需 要 设 立 什 么 样 的 要 求 为 了 赋 予 病 人 权 利, 并 提 高 认 识,FDA 正 在 与 其 他 组 织 合 作 开 发 和 传 播 患 者 医 学 影 像 历 史 记 录 卡 该 工 具 可 以 从 FDA 的 网 站 上 获 取, 让 病 人 追 踪 他 们 自 己 的 医 学 影 像 历 史, 并 与 他 们 的 医 生 分 享, 特 别 是 当 这 些 影 像 可 能 没 有 包 含 在 他 们 的 医 疗 记 录 内 时 医 学 影 像 与 技 术 联 盟 (MITA), 一 个 代 表 了 医 学 影 像 和 放 射 治 疗 系 统 制 造 商 的 协 会, 声 称 他 们 支 持 措 施 减 少 不 必 要 的 辐 射 照 射, 并 最 大 程 度 减 少 医 疗 过 失 的 倡 议 美 国 放 射 技 师 协 会 声 称 支 持 MITA 在 所 有 CT 新 产 品 中 纳 入 辐 射 剂 量 检 查 功 能 方 面 所 做 的 努 力, 儿 科 成 像 辐 射 安 全 联 盟 也 一 样, 该 联 盟 领 导 温 柔 影 像 运 动, 以 减 少 接 受 医 学 影 像 检 查 的 儿 童 所 承 受 的 辐 射 剂 量 月 推 出, 用 来 协 助 医 疗 诊 断 超 声 厂 商 开 发 更 精 确 和 更 经 济 的 系 统, 而 且 速 度 很 快 Nesteroff 说, 新 工 具 包 的 关 键 之 处 是 在 图 像 处 理 方 面 的 进 展 TI 也 看 到 了 其 最 新 的 基 于 多 核 DSP 的 SoC 架 构 在 医 学 影 像 中 的 机 会, 该 DSP 合 并 有 定 点 和 浮 点 运 算 能 力 专 为 通 信 基 础 设 施 设 备 所 设 计, 新 的 DSP 的 运 行 速 度 高 达 1.2 GHz, 其 引 擎 可 提 供 高 达 每 秒 2560 亿 次 乘 法 累 加 运 算 (256 GMACS) 和 每 秒 1280 亿 次 浮 点 运 算 (128 GFLOPS) Analog Devices 作 为 医 学 影 像 行 业 的 一 个 长 期 合 作 者, 最 近 推 出 了 一 款 新 的 电 流 / 数 字 转 换 器 芯 片, 使 得 高 层 数 CT 系 统 能 够 捕 获 实 时 的 移 动 图 像, 如 跳 动 的 心 脏, 而 且 具 有 高 精 确 度 和 细 节 信 息 该 芯 片 将 光 电 二 极 管 阵 列 信 号 转 化 为 数 字 信 号, 根 据 Analog Devices 的 资 料 显 示, 与 较 旧 的 型 号 相 比, 可 以 将 CT 检 测 系 统 的 电 耗 降 低 50%, 主 要 是 通 过 更 高 度 集 成 的 设 计 来 实 现 需 要 铭 记 的 是 人 设 的 成 像 系 统 都 将 作 医 疗 诊 断 用, 要 保 持 图 像 质 量, 不 能 损 失 信 息, 医 生 才 能 进 行 辨 别,Analog Devices 医 疗 保 健 技 术 部 门 的 战 略 营 销 经 理 Tony Zarola 如 是 [4] IEEE 信 号 处 理 杂 志

7 [ 专 题 报 告 ] 说 更 高 的 图 像 分 辨 率 会 转 换 成 更 多 的 像 素,Zarola 说, 这 就 意 味 着 在 更 多 的 数 据 和 更 高 后 端 图 像 处 理 要 求 一 个 显 而 易 见 的 目 标 就 是 在 扫 描 期 间, 获 得 更 多 图 像 信 息 的 同 时 更 少 地 照 射 ( 减 少 扫 描 时 间 ) 有 害 的 X 射 线 就 系 统 中 的 电 子 器 件 而 言, 更 多 扫 描 线 就 意 味 着 需 要 更 多 通 道, 更 高 的 图 像 分 辨 率 就 转 化 为 更 多 的 像 素, 而 更 高 的 信 噪 比 的 无 线 设 备 提 供 给 更 低 的 噪 声, 因 而 可 获 得 更 好 的 对 比 度 要 传 输 更 多 来 自 接 收 器 的 数 据, 增 加 的 通 道 数 就 需 要 增 加 整 个 系 统 的 带 宽,Zarola 补 充 道 这 可 能 会 导 致 我 们 要 面 对 在 现 有 带 宽 有 限 的 基 础 设 施 传 输 数 据 的 挑 战 DSP 的 优 势 意 义 重 大, 他 强 调, 范 围 从 降 低 带 宽 到 智 能 压 缩 算 法 的 使 用 ( 可 以 使 用 有 损 压 缩, 但 随 后 对 图 像 的 完 整 性 所 造 成 的 影 响 将 需 要 特 征 化 ) 为 了 获 得 更 好 的 图 像 质 量, 可 使 用 各 种 后 处 理 图 像 增 强 算 法 能 够 提 高 对 比 度 或 减 少 系 统 噪 声 的 影 响,Zaroloa 如 是 说 同 样, 面 临 的 挑 战 将 是 保 持 图 像 的 完 整 性 一 个 巨 大 的 市 场 医 学 成 像 已 经 是 一 个 巨 大 的 市 场, 并 持 续 不 断 地 增 长, 在 很 大 程 度 上 得 益 于 由 于 技 术 的 进 步, 以 及 日 益 普 及 的 便 携 式 成 像 产 品 据 Reportlinker 所 作 的 市 场 研 究 表 明, 医 学 成 像 设 备 的 全 球 市 场 预 计 到 2015 年 将 达 到 约 370 亿 美 元 MRI 预 计 在 年 期 间 增 长 速 度 最 快 的 成 像 方 式, 其 年 复 合 增 长 率 (CAGR) 为 9.8% 另 一 家 市 场 研 究 集 团,Global Industry Analysts 声 称, 美 国 日 本 和 欧 洲 占 有 CT 扫 描 仪 全 球 市 场 用 户 基 数 的 85% 以 上 据 Global Industry Analysts 的 说 法, 全 球 CT 扫 描 仪 市 场 主 要 有 四 家 公 司 :GE 医 疗 西 门 子 医 疗 东 芝 医 疗 系 统, 以 及 飞 利 浦 医 疗 保 健 其 他 主 要 参 与 者 包 括 日 立 医 疗 公 司 和 日 本 岛 津 医 疗 系 统 技 术 的 快 速 升 级 也 对 CT 扫 描 仪 产 生 了 影 响 在 CT 领 域 的 主 要 趋 势 是 朝 着 组 合 扫 描 仪 的 方 向 转 变, 主 要 是 组 合 了 PET 和 CT 成 像 能 力 的 复 合 扫 描 仪 Global Industry Analysts 声 称, 自 50 年 代 初 引 进 后, 超 声 波 赢 得 医 疗 影 像 市 场 越 来 越 多 的 份 额 超 声 设 备 小 型 化, 并 持 续 不 断 地 将 电 子 系 统 纳 入 超 声 技 术 是 主 流 趋 势, 该 成 像 技 术 的 成 功 多 归 功 与 此 超 声 设 备 的 整 体 市 场 在 美 国 已 接 近 饱 和 ; 然 而, 心 脏 科 还 是 继 续 体 现 了 超 声 终 端 产 品 的 快 速 增 长, 预 计 2010 年 在 美 国 境 内 的 收 益 将 达 到 6.84 亿 美 元 这 个 市 场 基 本 上 是 使 用 新 的 技 术 上 更 先 进 系 统 话 的 新 产 品 更 换 和 升 级 老 化 设 备 的 需 求 所 驱 动 美 国 和 欧 洲 加 在 一 起, 约 占 全 球 60% 的 医 学 超 声 设 备 市 场 份 额, 尽 管 根 据 市 场 调 研 公 司 的 说 法, 亚 太 市 场 正 在 迅 速 崛 起 根 据 Global Industry Analysts 的 说 法, 医 疗 超 声 市 场 的 主 要 参 与 者 有 Aloka 公 司 B-K Medical Esaote SPA GE 医 疗 集 团 日 立 医 疗 系 统 美 国 公 司 Medison 有 限 公 司 飞 利 浦 医 疗 西 门 子 医 疗 SonoSite 公 司 TomTec 成 像 系 统 公 司 GmbH 和 东 芝 医 疗 系 统 有 限 公 数 字 化 的 X 射 线 辐 射 的 使 用 也 减 少 了 病 人 的 辐 射 剂 量, 通 过 去 掉 摄 影 处 理 过 程, 减 少 了 诊 断 时 间 司 据 报 道, 飞 利 浦 西 门 子 通 用 电 气 和 东 芝 占 全 球 市 场 份 额 的 80% MRI 市 场 预 计 在 2010 年 将 达 到 的 5.5 亿 美 元, 推 出 的 高 场 系 统 和 诸 如 功 能 性 神 经 成 像 磁 共 振 血 管 造 影 术 无 创 结 肠 镜 检 查 以 及 乳 腺 MR 等 新 技 术 推 动 了 这 个 市 场 MRI 设 备 的 关 键 卖 点 似 乎 是 较 高 图 像 质 量 和 成 本 效 益 根 据 Global Industry Analysts 的 说 法,GE 医 疗, 西 门 子 医 疗 系 统, 飞 利 浦 医 疗 系 统 称 霸 全 球 MRI 设 备 市 场, 其 他 知 名 公 司 包 括 Esaote 公 司 日 立 东 芝 医 疗 系 统 公 司 Fonar 公 司 IMRIS 与 Medtronic 研 究 了 医 学 影 像 市 场 的 另 一 个 研 究 机 构,Frost & Sullivan 最 近 发 布 了 一 份 报 告, 提 到 在 欧 洲 刮 起 了 一 阵 有 关 医 学 成 像 的 研 究 与 发 展 (R&D) 的 风 潮, 特 别 是 心 脏 科 的 应 用 F&S 预 期 制 造 商 在 超 声 心 动 图 方 面 还 有 巨 大 的 市 场 机 会, 藉 此 可 以 为 私 人 执 业 医 生 提 供 便 携 式 基 于 PC 的 超 声 系 统 巨 大 的 DSP 需 求 数 字 信 号 处 理 进 入 医 疗 系 统 市 场 的 切 入 点 在 那 里? Databeans 预 测, 销 往 全 球 医 疗 成 像 应 用 的 DSP 的 收 益 将 增 长 近 一 倍, 从 2008 年 3140 万 美 元 增 长 到 2014 年 的 6060 万 美 元 ( 参 见 表 1), 主 要 是 这 些 系 统 的 市 场 有 所 增 长, 而 且 在 数 个 方 面 的 技 术 也 都 有 所 进 步 其 中 一 个 技 术 进 步 就 是 将 X 光 片 转 化 成 了 数 字 文 件 DSP 有 助 于 将 捕 获 点 的 X 射 线 信 号 转 换 成 数 字 图 像, 而 无 需 对 图 像 完 整 性 进 行 取 舍 正 如 TI 在 一 份 有 关 医 学 成 像 未 来 的 报 告 中 所 指 出 的 那 样, 能 够 提 供 实 时 数 字 图 像 的 能 力 使 得 数 字 X 射 线 机 可 应 用 于 外 科 手 术, 能 够 让 医 生 在 手 术 中 看 到 精 确 的 图 像 就 在 几 年 前,MRI 也 进 行 了 改 进, 能 够 在 短 的 时 间 内 提 供 更 高 质 量 的 图 像 此 外, 扩 散 MRI 允 许 研 究 人 员 创 建 脑 图 谱, 以 便 通 过 跟 踪 技 术 研 究 完 全 不 同 的 大 脑 区 域 之 间 的 关 系 功 能 性 MRI 现 在 可 以 迅 速 扫 描 大 脑 以 便 测 量 因 神 经 活 动 而 引 起 的 信 号 变 化 DSP 也 在 远 程 医 疗 方 面 发 挥 着 至 关 重 要 的 作 用, 特 别 是 视 频 会 议 和 远 程 呈 现 系 统 中, 可 支 持 多 种 格 式 根 据 TI 的 报 告 中 的 陈 述,DSP 的 使 用 是 贯 穿 这 些 实 例 的 一 个 共 同 的 主 题 更 重 要 的 是, 这 项 技 术 对 全 球 的 医 疗 水 平 产 生 了 意 义 深 远 的 影 响 [SP] IEEE 信 号 处 理 杂 志 [5]

8 [ 专 题 报 告 ] Ultrasound System Where DSP Fits Transducer T/R Switches HV MUX LNA Signal Chain Power Passive LPF Temp Sense Amplifier Stage Amplifier + Filter VCA PGA Low Pass Filter Time Gain Control CW (Analog Beamformer) REF ADC DAC DAC Analog Front End ADC Core and I/O Power Clocking Back End Spectral Doppler Processing Front End Transmit Beamformer Receive Beamformer Middle B Mode Processing Beamformer Control Unit Preprocessing Color/Power Doppler Processing Scan Conversion Post Processing Plug ~ ac Line ac/dc Supply with Green Mode Controller System Power Main Power Supply Legend Processor Interface Supply Voltage Supervisor Power ADC/DAC Amplifier Logic Power LPW RS232 USB Common Interfaces Other IDE/ATA Ultrasound OS/UI MMC/ SDIO Display Backlight Touchscreen Audio Amp Audio Output Product Availability and Design Disclaimer - The system block diagram depicted above and the devices recommended are designed in this manner as a reference. Source: Texas Instruments. DSP RF Demodulation B-Mode Color Flow Spectral Doppler SOC (DSP + MPU) Scan Conversion Speckle Reduction System Control O/S Display Storage [ 图 1] 该 系 统 框 图 是 TI 针 对 DSP 和 其 他 设 备 所 建 议 的 参 考 设 计, 可 以 用 在 超 声 医 学 成 像 系 统 的 设 计 中 ( 图 得 到 了 使 用 许 可 ) [6] IEEE 信 号 处 理 杂 志

9 [ Miles N. Wernick Yongyi Yang Jovan G. Brankov Grigori Yourganov Stephen C. Strother ] 医 学 成 像 中 的 机 器 学 习 [ 来 自 医 学 成 像 的 结 论 ] 一 个 多 世 纪 以 来, 在 许 多 领 域, 创 造 ( 和 再 创 造 ) 了 多 个 自 动 决 策 和 建 模 的 统 计 方 法 在 这 方 面, 重 要 的 问 题 包 括 模 式 分 类 回 归 控 制 系 统 辨 识 和 预 测 近 年 来, 这 些 思 想 被 确 认 为 机 器 学 习 这 个 统 一 概 念 下 的 不 同 实 例 这 是 有 关 1) 在 现 有 数 据 内 部 量 化 关 系 的 算 法 的 发 展, 以 及 2) 利 用 这 些 已 识 别 的 模 式, 并 基 于 新 数 据 作 出 预 测 光 学 字 符 识 别, 即 根 据 前 面 的 实 例 自 动 识 别 印 刷 字 符, 就 是 一 个 机 器 学 习 的 经 典 工 程 实 例 但 本 文 将 讨 论 使 用 机 器 学 习 的 非 常 不 同 的 方 式, 您 可 能 不 是 那 么 熟 悉, 我 们 将 通 过 实 例 来 演 示 这 些 概 念 在 医 学 成 像 中 所 扮 演 的 角 色 在 现 代 计 算 的 背 景 下, 机 器 学 习 已 引 起 了 空 前 浓 厚 的 兴 趣, 例 如 商 业 智 能 检 测 垃 圾 邮 件, 以 及 欺 诈 和 信 用 评 分 相 对 于 其 他 领 域, 在 医 疗 成 像 领 域 采 用 现 代 机 器 学 习 技 术 则 进 展 较 慢 然 而, 由 于 计 算 机 的 能 力 越 来 越 强 大, 因 此 对 采 用 先 进 的 算 法 颇 有 兴 趣, 可 方 便 我 们 使 用 医 学 影 像, 并 增 强 我 们 从 中 获 取 的 信 息 尽 管 机 器 学 习 这 个 术 语 相 对 较 新, 机 器 学 习 的 理 念 已 应 用 到 医 学 成 像 数 十 年, 或 许 最 引 人 注 目 的 是 在 计 算 机 辅 助 诊 断 (CAD) 和 脑 功 能 活 动 定 位 领 域 我 们 并 不 会 在 这 篇 简 短 的 文 章 中 回 顾 这 个 领 域 的 丰 富 文 献 我 们 的 目 标 反 而 是 1 数 字 对 象 标 识 符 /MSP BRAND X PICTURES ) 介 绍 目 前 机 器 学 习 领 域 的 一 些 主 要 的 先 进 技 术 以 飨 读 者,2) 解 释 说 明 如 何 在 医 学 成 像 中 以 不 同 的 方 式 使 用 这 些 技 术, 其 中 使 用 了 如 下 来 自 我 们 的 研 究 的 例 子 : CAD * 基 于 内 容 的 图 像 检 索 (CBIR) 图 像 质 量 自 动 评 估 * 脑 成 像 机 器 学 习 简 介 在 这 篇 简 短 的 指 导 性 文 章 中, 利 用 我 们 过 去 在 这 一 领 域 的 工 作 实 例, 尝 试 介 绍 一 些 广 泛 适 用 的 基 本 技 术, 并 说 明 这 些 技 术 被 如 何 用 于 各 种 医 学 成 像 背 景 如 需 更 进 一 步 的 信 息, 有 兴 趣 的 读 者 可 以 参 考 那 些 有 关 机 器 学 习 的 众 所 周 知 的 介 绍, 如 参 考 文 献 [1] 和 [2] 中 所 作 的 精 彩 论 述 有 监 督 学 习 在 机 器 学 习 中, 人 们 往 往 旨 在 根 据 输 入 变 量 x 预 测 输 出 变 量 y 要 达 到 这 个 目 的, 则 假 定 输 入 和 输 出 间 基 本 服 从 一 个 函 数 关 系, y = f() x, 称 之 为 预 测 模 型, 如 图 1 所 示 在 有 监 督 学 习 中, 借 助 于 由 x 和 y 均 已 知 的 例 子 组 成 的 训 练 数 据 发 现 预 测 模 型 我 们 把 所 有 可 用 的 例 子 对 记 为 ( xy i i), i = 1,..., Nf, 我 们 假 设 x 由 个 变 量 n ( 称 为 特 征 ) 组 成, 那 么 x R n! 一 般 而 言, 该 预 测 模 型 的 输 出 可 以 是 一 个 向 量 ( 例 如 在 多 类 分 类 器 中 ), 但 为 了 简 单 起 见, 我 们 将 把 注 意 力 集 中 到 标 量 输 出 的 情 况 * IEEE 信 号 处 理 杂 志 [7]

10 x f ( ) y Input Predictive Model Output [ 图 1] 在 有 监 督 学 习 中, 预 测 模 型 表 示 输 入 变 量 x 与 输 出 变 量 y 之 间 的 假 设 关 系 从 历 史 上 来 看, 某 种 程 度 上 来 说, 有 时 人 为 地 将 其 分 成 两 个 学 习 问 题 : 分 类 和 回 归 分 类 是 指 在 特 别 小 而 离 散 的 选 择 集 合 中 做 出 决 策 ( 如 识 别 肿 瘤 是 恶 性 或 良 性 ), 而 回 归 则 是 对 可 能 的 连 续 值 输 出 变 量 进 行 估 计 ( 如 疾 病 严 重 程 度 的 诊 断 评 估 Y) 如 果 一 个 分 类 问 题 中 的 选 择 由 离 散 的 数 值 表 示 ( 例 如, y =+ 1 代 表 恶 性, y =- 1 则 代 表 良 性 ), 那 么 就 很 容 易 地 看 到, 图 1 中 的 模 型 则 等 同 地 表 示 了 分 类 和 回 归 支 持 向 量 机 分 类 : 最 大 间 距 法 让 我 们 来 看 看 图 2 中 所 描 述 的 简 单 模 式 分 类 问 题, 其 目 的 是 使 用 决 策 边 界 T 将 向 量 x = ( x, x ) T 1 2 分 成 两 类, 我 们 T 使 用 线 性 模 型 fx () = wx+ b, 因 此 在 这 个 两 维 的 例 子 中,T 是 一 条 直 线 传 统 上 来 说, 模 型 的 参 数 ( 此 例 中 为 w 和 b) 通 过 诸 如 最 小 二 乘 或 最 大 似 然 等 经 典 准 则 确 定 图 2 解 释 说 明 为 什 么 这 种 做 法 很 容 易 失 败 ( 在 这 种 情 况 下, 就 是 Fisher 判 别 ), 特 别 是 不 符 合 该 方 法 的 分 布 假 设 时 在 图 2(a) 中, 数 据 点 D 对 Fisher 判 别 边 界 有 不 利 的 影 响, 而 导 致 B 点 误 判, 即 使 是 D 点 位 于 类 别 1 很 远 的 地 方, 不 应 受 到 如 此 程 度 的 影 响 x 2 x 2 S Fisher Linear Discriminant Support Vector Machine T S 1 C A C w E A B (a) B (b) Class 1 Class 2 Margin Class 1 Class 2 [ 图 2] Fisher 线 性 判 别 法 (LD) 和 支 持 向 量 机 在 这 个 例 子 中, (a) 因 为 训 练 实 例 D 对 决 策 边 界 的 不 良 影 响,Fisher LD 未 能 将 其 分 成 两 类 (b)svm 则 只 使 用 点 A B 和 C, 即 所 谓 的 支 持 向 量, 来 定 义 决 策 边 界, 完 全 不 受 D 点 的 影 响 S 2 T D x 1 D x 1 而 Vapnik 提 出 支 持 向 量 机 (SVM)[2] 则 解 决 了 这 一 缺 点, 通 过 只 考 虑 那 些 位 于 他 们 很 接 近 不 属 于 的 类 别 的 训 练 样 本 来 确 定 判 定 边 界 这 一 思 想 在 如 图 2 所 示 的 情 况 下 最 容 易 理 解, 如 图 2 所 示, 这 两 个 类 别 通 过 一 个 线 性 决 策 边 界 严 格 可 分, 正 如 Wernick 在 文 献 [3] 中 所 探 讨 的 一 样 在 这 种 情 况 下, 可 将 两 个 类 别 的 间 距 最 大 化 的 分 离 线 通 常 通 过 如 下 的 方 法 寻 找 : 1) 画 出 数 据 点 的 类 别 凸 包 ( 就 像 环 绕 着 每 个 数 据 点 的 群 组 撑 开 一 个 橡 皮 筋 ; 称 其 为 区 域 S1 和 S2) 2) 寻 找 点 C 和 E, 让 区 域 S1 和 S2 与 他 们 之 间 的 距 离 最 小 3) 画 出 连 接 点 C 和 E 的 线 段 的 垂 直 平 分 线, 则 就 得 到 了 决 策 边 界 第 2 步 是 通 过 使 用 采 用 标 准 方 法 [3] 求 解 一 个 二 次 规 划 ( 约 束 优 化 ) 问 题 来 完 成 的 在 线 性 分 类 器 中, 向 量 w 被 称 为 判 别 向 量 在 SVM 的 术 语 中, 图 2 中 的 点 A B 和 C 被 称 之 为 支 持 向 量, 这 时 一 个 类 比 于 力 学 而 衍 生 出 来 的 术 语 如 果 图 2 中 的 点 A B 和 C 是 物 理 支 持, 则 足 够 为 他 们 之 间 的 夹 心 板 提 供 足 够 的 力 学 稳 定 性 很 显 然, 支 持 向 量 是 来 自 训 练 数 据, 可 以 明 确 定 义 该 模 型 的 那 些 最 适 合 的 实 例 确 切 地 说, 对 于 特 定 的 测 试 例 子, 可 以 根 据 支 持 向 量 写 出 模 型, 如 下 所 示 : i I i i i (1) s f T ( x ) α yx x b 其 中 仅 将 是 支 持 向 量 的 训 练 实 例 进 行 求 和, 并 使 用 优 化 过 程 中 的 拉 格 朗 日 乘 子 确 定 系 数 支 持 向 量 机 方 法 的 好 处 在 于 分 类 学 自 动 专 注 于 难 以 归 类 的 实 例 点 A,B 和 C; 式 (1) 中 的 计 算 结 果 随 着 支 持 向 量 的 数 量 而 改 变, 并 不 是 因 为 空 间 维 数 的 增 加 而 变 化 ( 在 某 些 问 题 中, 空 间 维 度 非 常 大 ) 此 外, 可 以 证 明 支 持 向 量 机 能 够 在 训 练 误 差 和 模 型 复 杂 性 间 取 得 平 衡, 从 而 避 免 过 拟 合, 其 中 一 个 缺 陷 就 是 根 据 训 练 实 例 将 模 型 微 调 得 非 常 好, 但 对 于 新 数 据 却 无 能 为 力 这 种 方 法 被 称 为 结 构 风 险 最 小 化 所 描 述 的 公 式 远 远 没 有 顾 及 到 通 过 线 性 边 界 不 能 将 两 个 类 别 完 全 分 开 的 可 能 性 但 是 这 种 情 况 通 过 将 松 弛 变 量 引 入 二 次 优 化 问 题 就 很 容 易 地 得 到 解 决, 从 而 使 错 分 的 训 练 数 据 的 数 目 降 到 最 低 此 外, 支 持 向 量 机 可 以 很 容 易 地 实 现 回 归, 而 不 是 通 过 所 谓 的 不 敏 感 成 本 函 数 进 行 分 类 [2] 非 线 性 模 型 : 核 方 法 机 器 学 习 的 一 个 重 要 突 破 就 是 已 获 承 认 的 所 谓 的 核 方 法 [2], 它 提 供 了 一 个 简 单 和 广 泛 适 用 的 手 段, 通 过 内 积, 从 任 意 的 线 性 模 型 获 取 一 个 非 线 性 模 型 即 便 是 经 典 的 方 法, 如 Fisher 判 别 或 主 成 分 分 析, 都 可 以 通 过 核 方 法 很 容 易 地 转 化 为 灵 活 的 非 线 性 方 法 为 了 理 解 核 方 法, 考 虑 应 用 以 下 的 假 设 的 一 系 列 的 步 骤 将 线 性 SVM 转 化 成 为 一 个 非 线 性 技 术 假 设 我 们 先 对 每 一 个 来 自 训 练 集 的 输 入 向 量 x i 进 行 非 线 性 变 换 U, 并 训 练 一 个 线 性 分 类 器 用 于 区 分 变 换 后 的 向 量 U ( x i ) 的 类 别 如 果 转 换 的 空 间 维 度 较 原 来 的 空 间 高, 可 分 性 将 会 增 强, 转 换 维 度 的 确 不 是 有 限 的 [8] IEEE 信 号 处 理 杂 志

11 乍 看 之 下, 将 每 个 输 入 向 量 转 换 到 一 个 高 维 空 间 似 乎 是 不 切 实 际 的 然 而, 核 方 法 让 我 们 认 识 到 无 需 真 正 地 进 行 变 换 就 可 用 得 到 期 望 的 结 果 使 用 变 换 并 应 用 于 式 (1) 中 的 SVM 模 型, 就 可 以 得 到 变 换 后,(1) 就 变 为 : N f( x) wk( x, x) (2) i 1 i 请 注 意, ( 2 ) 式 中 的 变 换 U 仅 以 内 积 T Kxx ( i, ) _U( xi) U ( x) 的 形 式 出 现, 那 么 式 (2) 就 可 以 写 为 : N f( x) wk i ( x, xi) (3) i 1 因 此, 可 以 看 到 我 们 实 际 上 没 有 必 要 去 计 算 U ( 甚 至 不 用 明 确 定 义 ) 相 反, 只 需 简 单 地 定 义 核 函 数 K (,) $$ 而 已, 结 果 表 明, 任 何 半 正 定 函 数 就 足 够 了 机 器 学 习 中 常 用 的 核 函 数 包 括 径 向 基 函 数 ( 高 斯 ) 和 多 项 式 直 觉 上 来 说, 核 的 作 用 就 是 衡 量 测 试 向 量 x 和 每 个 支 持 向 量 x i 间 的 相 似 性 ; 这 些 相 似 性 将 用 于 获 得 输 出 结 果 属 于 这 些 类 别 之 一 的 向 量 可 能 是 与 属 于 这 一 类 的 支 持 向 量 最 相 似, 因 此 这 些 相 似 度 就 传 达 了 所 需 要 的 信 息 要 记 住 的 关 键 点 是 这 些 相 似 性 比 较 只 是 相 对 于 支 持 向 量, 对 于 靠 近 判 定 边 界 的 实 例 就 问 题 多 多 稍 后 我 们 将 看 到 在 乳 腺 X 光 摄 影 背 景 下 这 些 支 持 向 量 的 视 觉 实 例 关 联 向 量 机 : 贝 叶 斯 学 习 和 稀 疏 约 束 支 持 向 量 机 的 一 个 重 要 的 改 进 就 是 Tipping 提 出 的 所 谓 的 关 联 向 量 机 (RVM)[5] 我 们 发 现 RVM 在 数 个 医 学 成 像 应 用 中 的 性 能 异 乎 寻 常 地 良 好, 通 常 比 其 他 可 选 择 方 法, 包 括 SVM, 计 算 成 本 低 很 多 RVM 强 调 稀 疏 性 ( 即 降 低 模 型 的 复 杂 度 ), 因 此 与 压 缩 感 知 的 思 想 密 切 相 关 [6] 就 像 SVM 一 样,RVM 使 用 了 被 称 为 关 联 向 量 的 训 称 数 据 子 集, 但 关 联 向 量 通 常 要 比 支 持 向 量 少 得 多 正 如 SVM 一 样, 关 联 向 量 机 也 以 核 模 型 开 始 N f( x) wk i ( x, xi) (4) i 1 然 而,SVM 是 以 最 大 分 类 间 隔 准 则 为 基 础, 而 关 联 向 量 机 则 使 用 了 贝 叶 斯 方 法 RVM 假 设 核 加 权 w i 服 从 高 斯 先 验 分 布, 具 有 零 均 值 和 方 差 a i RVM 则 进 一 步 假 设 aa i 服 从 超 Gamma 先 验 分 布 选 择 这 些 模 型 的 直 接 后 果 就 是 核 加 权 w i 总 的 先 验 分 布 为 一 个 多 元 t 分 布 由 于 该 分 配 是 关 于 w i 空 间 的 轴 线 紧 密 集 的, 那 么 先 验 分 布 的 大 部 分 的 值 都 几 乎 为 零 因 此, 最 终 求 和 只 涉 及 到 少 数 几 个 非 零 项 w i, 相 关 的 训 练 实 例 被 称 为 相 关 向 量 使 用 这 个 机 制, 通 常 可 以 避 免 过 拟 合, 而 且 RVM 的 计 算 时 间 则 相 对 较 短 令 人 惊 讶 的, 尽 管 具 有 这 样 的 优 势,RVM 在 医 学 成 像 中 的 使 用 还 相 对 较 少, 特 别 是 与 广 为 人 知 的 SVM 方 法 相 比 较 i 虽 然 RVM 和 SVM 都 完 全 以 训 练 数 据 的 子 集 为 基 础 给 出 决 策 (RVM 中 使 用 相 关 向 量,SVM 中 使 用 支 持 向 量 ), 这 些 子 集 通 常 是 完 全 不 同 的 支 持 向 量 都 是 位 于 决 策 边 界 的 实 例, 而 相 关 向 量 则 通 常 传 播 到 整 个 分 布 稍 后 我 们 将 在 有 关 乳 腺 X 光 摄 影 的 上 下 文 中 看 到 这 种 差 异 不 幸 的 是,RVM 不 像 SVM 那 样 有 一 个 简 单 的 几 何 解 释, 因 此 在 本 文 中 将 不 会 给 出 一 个 图 形 方 面 的 实 例 ; 我 们 请 读 者 参 考 文 献 [5], 其 中 包 含 数 个 非 常 精 彩 的 插 图 统 计 重 采 样 的 鲁 棒 性 和 评 价 统 计 数 据 重 采 样 [7] 指 的 是 用 来 评 价 机 器 学 习 模 型 的 性 能 和 改 善 鲁 棒 性, 并 估 计 统 计 显 着 性 水 平 的 系 列 技 术 尽 管 重 采 样 没 有 预 测 模 型 那 么 受 关 注, 但 也 同 样 重 要 机 器 学 习 与 经 典 决 策 和 估 计 理 论 的 主 要 不 同 之 处 在 于 它 着 重 于 在 只 有 来 自 数 据 本 身 的 数 据 基 础 分 布 的 知 识 的 状 况 在 这 种 环 境 下, 统 计 显 著 性 检 验 就 不 能 使 用 传 统 的 方 式 处 理, 因 为 零 分 布 是 未 知 的 幸 运 的 是, 零 分 布 的 经 验 估 计 可 以 很 容 易 地 通 过 置 换 重 采 样 获 取 为 了 理 解 置 换 重 采 样, 我 们 考 虑 如 下 状 况, 这 里 有 两 套 数 据,w 1 和 w 2, 我 们 希 望 测 试 某 些 假 设, 例 如 他 们 的 均 值 是 否 一 致 由 于 我 们 不 知 道 事 实 上 w 1 和 w 2 是 否 服 从 相 同 的 分 布 ( 乃 至 分 布 形 式 ), 我 们 就 无 法 直 接 评 估 显 著 性 但 是 我 们 可 以 通 过 重 排 数 据 上 的 标 签, 创 建 一 个 经 验 零 分 布, 例 如 故 意 创 建 两 个 数 据 集, 其 中 的 数 据 来 自 w 1 和 w 2 的 混 合 组 请 注 意, 往 往 重 要 的 只 是 标 签, 而 不 是 数 据 本 身 被 重 排 ( 例 如, 在 时 间 序 列 问 题 中 ) 通 过 以 各 个 可 能 的 方 式 ( 或 至 少 以 某 些 相 当 大 量 的 随 机 方 式 ) 置 换 数 据, 我 们 就 可 以 获 取 实 例 数 据, 其 中 我 们 知 道 这 两 个 群 体 服 从 相 同 的 分 布, 从 而 刻 画 了 零 假 设 重 采 样 可 发 挥 核 心 作 用 的 另 一 个 地 方 是 在 解 决 以 下 模 型 验 证 问 题 中 : 如 果 我 们 用 所 有 可 用 的 数 据 训 练 我 们 的 模 型, 那 么 就 没 有 留 下 测 试 模 型 或 优 化 参 数 所 需 的 数 据 在 这 里 使 用 置 换 重 采 样 方 法 有 交 叉 验 证 和 bootstrap 方 法, 都 需 要 独 立 同 分 布 (IID) 的 重 采 样 对 象 在 k - 折 交 叉 验 证 中, 数 据 集 被 随 机 地 分 为 k 个 组 ; 其 中 的 (k -1) 个 组 用 于 训 练 模 型, 保 留 下 来 的 那 一 组 则 用 于 测 试 此 过 程 需 要 进 行 k 次 ( 每 个 被 拿 出 来 的 组 都 要 执 行 一 次 ), 然 后 把 结 果 组 合 起 来, 通 常 是 求 平 均 在 基 本 bootstrap 法 中, 数 据 而 是 是 用 包 含 N 个 数 据 实 例 的 集 合 进 行 训 练, 这 些 数 据 实 例 通 过 在 整 个 数 据 集 中 随 机 置 换 N 次 的 重 采 样 获 得 偶 然 有 一 些 没 有 被 选 入 训 练 集 实 例, 则 都 将 留 给 测 试 用 就 像 在 交 叉 验 证 中 一 样, 该 过 程 将 重 复 进 行, 结 果 则 通 过 求 平 均 进 行 结 合 对 于 基 本 bootstrap 法 而 言, 众 所 周 知 是 以 向 下 偏 误 为 代 价, 可 以 降 低 估 计 方 差 的 预 测 准 确 度 ( 即 基 本 bootstrap 法 给 出 了 悲 观 的 性 能 估 计 ) bootstrap 法 采 用 了 偏 差 修 正 项 对 此 进 行 了 改 进, 在 更 先 进 的 bootstrap 中 [8], 尝 试 解 释 说 明 因 过 拟 合 产 生 的 偏 差 在 使 用 置 换 获 得 经 验 零 分 布 的 问 题 中, 替 代 假 设 的 经 验 零 分 布 通 过 可 以 通 过 bootstrap 获 得 统 计 重 采 样 不 仅 被 广 泛 地 用 于 测 试 预 测 模 型, 还 可 以 改 善 其 性 能 有 关 的 例 子 包 括 bootstrap aggregation ( 即 bagging) 技 术, 以 及 非 参 数, 预 测, 活 化, 影 响 力, 复 现 性, 影 像 学 中 的 重 采 样 框 架 (NPAIRS)[9], 本 文 将 在 稍 后 作 出 解 释 IEEE 信 号 处 理 杂 志 [9]

12 乳 腺 X 线 影 像 诊 断 中 的 计 算 机 辅 助 检 测 CAD(computer aided detection, 计 算 机 辅 助 检 测 ) 在 过 去 数 十 年 都 是 非 常 活 跃 的 研 究 领 域, 所 以 我 们 不 打 算 在 此 对 有 关 文 献 进 行 全 面 考 察 感 兴 趣 的 读 者 可 以 参 考 有 关 计 算 机 辅 助 检 测 乳 腺 X 线 影 像 的 总 结 与 回 顾, 比 如 文 献 [10] 和 [11] 或 许 CAD 最 大 的 成 功 就 在 于 乳 腺 成 像 研 究 表 明, 如 果 有 两 个 放 射 科 医 师 判 读 同 一 个 乳 房 X 光 检 查 结 果, 可 明 显 提 高 癌 症 筛 查 的 敏 感 度, 但 这 将 以 增 加 工 作 量 和 成 本 为 代 价 CAD 软 件 可 以 用 作 一 个 替 代 的 第 二 读 者, 以 更 低 的 成 本 提 高 放 射 科 医 师 的 诊 断 准 确 性 为 目 的 计 算 机 辅 助 检 测 的 CAD, 即 CADe, 计 算 机 会 提 醒 放 射 科 医 师 潜 在 的 病 灶 : 计 算 机 辅 助 诊 断, 即 CADx, 可 预 测 病 灶 是 恶 性 的 可 能 性 有 多 大 CAD 体 系 通 常 包 括 下 列 主 要 步 骤 :1) 应 用 自 动 图 像 分 析, 提 取 定 量 特 征 向 量 以 便 表 征 相 关 图 片 的 内 容, 以 及 2) 应 用 模 式 分 类 器, 以 确 定 所 提 取 特 征 向 量 可 能 属 于 那 个 类 别 自 动 提 取 图 像 特 征 包 括 图 像 对 比 度, 与 几 何 形 状 形 态 学 和 纹 理 特 征 此 外, 还 有 针 对 该 病 人 提 供 的 其 他 形 式 的 可 用 信 息 机 器 学 习 的 应 用 范 围 从 线 性 判 别 (LD) 分 析 模 糊 逻 辑 技 术 神 经 网 络 和 委 员 会 的 机 器, 直 到 本 文 在 前 面 所 说 明 的 最 近 的 基 于 核 的 方 法 ( 如 SVM 和 RVM) 接 下 来, 我 们 将 描 述 两 个 机 器 学 习 用 于 数 字 化 乳 腺 X 光 筛 查 的 例 子, 这 两 个 例 子 均 来 自 我 们 自 己 的 研 究 工 作 : 微 钙 化 点 簇 的 检 测 (CADe) 和 分 类 (CADx) CADe: 微 钙 化 检 测 Microcalcifications (MCs) 指 乳 腺 组 织 内 微 小 的 钙 沉 积, 在 乳 腺 x 光 片 上 显 示 为 小 亮 点 ( 参 见 图 3) 微 钙 化 点 簇 是 乳 腺 癌 的 重 要 指 标, 在 30-50% 的 病 例 中 出 现 单 个 的 MCs 有 时 很 难 发 现, 因 为 其 形 状, 方 向, 亮 度 和 大 小 ( 通 常 为 mm) 的 变 化, 而 且 还 因 为 周 围 的 乳 腺 组 织 存 在 混 杂 纹 理 微 钙 化 检 测 一 向 是 深 入 调 查 的 目 标 ( 例 如 文 献 [12]) 已 经 证 明 现 代 机 器 学 习 方 法 对 此 非 常 有 效, 就 如 我 们 接 下 来 要 解 释 的 那 样 SVM 检 测 器 在 文 献 [13] 中, 我 们 训 练 了 一 个 SVM, 依 据 围 绕 该 点 的 较 小 感 兴 趣 区 域 (ROI) 为 基 础, 用 于 确 定 乳 腺 X 光 影 像 的 每 个 位 置 是 否 存 在 MC( MC 存 在 类 ) 或 不 存 在 ( MC 不 存 在 类 ) SVM 通 过 放 射 专 家 所 识 别 出 来 的 MC 存 在 的 ROI 进 行 训 练 ( 参 见 图 4) MC 通 常 只 占 据 了 一 个 乳 腺 X 光 片 的 一 小 部 分, 因 此 MC 不 存 在 的 ROI 要 比 MC 存 在 的 ROI 多 要 充 分 利 用 这 一 优 势, 我 们 开 发 了 连 续 增 强 学 习 (SEL) 中 的 流 程, 提 高 了 SVM 分 类 器 的 预 测 能 力 在 SEL 中, 通 过 从 整 个 可 用 训 练 图 像 中 选 择 最 具 代 表 性 的 MC 不 存 在 实 例, 重 迭 调 整 SVM 训 练, 同 时 保 持 训 练 实 例 的 总 数 较 小 以 受 测 乳 腺 X 光 影 像 集 合 为 基 础, 通 过 衡 量 自 由 响 应 的 受 试 者 操 作 特 性 (FROC) 曲 线, 我 们 可 用 说 明 了 SEL- 在 现 代 计 算 的 背 景 下, 机 器 学 习 已 引 起 了 空 前 浓 厚 的 兴 趣, 例 如 商 业 智 能 检 测 垃 圾 邮 件, 以 及 欺 诈 和 信 用 评 分 SVM 方 法 在 有 文 献 可 考 的 数 个 先 进 的 方 法 中, 性 能 最 佳, 检 测 概 率 与 每 幅 图 像 假 阳 性 的 平 均 数 量 绘 制 了 图 5 图 3 给 出 了 一 个 实 例 图 像 的 部 分, 以 及 相 应 的 SVM 输 出 RVM 检 测 器 在 乳 腺 X 光 筛 查 中, 计 算 时 间 可 以 说 是 一 个 非 常 严 峻 的 问 题, 其 中 的 图 像 可 以 包 含 非 常 多 的 必 须 评 估 的 3000h 5000 像 素 点 尽 管 SVM 获 得 了 非 常 卓 越 的 检 测 性 能, 但 是 非 常 耗 时, 因 为 支 持 向 量 的 数 量 可 能 十 分 巨 大 为 了 解 决 这 个 问 题, 在 文 献 [14] 中, 我 们 开 发 了 一 种 基 于 RVM( 如 前 所 述 ) 的 方 法, 该 方 法 能 够 产 生 一 个 非 常 稀 疏 决 策 函 数, 从 而 显 著 节 省 计 算 时 间, 而 同 时 也 可 以 得 到 类 似 SVM 的 检 测 性 能 为 了 进 一 步 加 快 算 法, 我 们 探 索 一 个 两 阶 段 的 分 类 方 法, 我 们 使 用 一 个 计 算 量 较 小 的 线 性 RVM 作 为 第 一 阶 段, 用 于 快 速 消 除 非 MC 的 像 素, 然 后 再 使 用 一 个 非 线 性 的 RVM 分 类 器 检 测 中 剩 余 的 MC 我 们 的 研 究 结 果 表 明,RVM 方 法 实 现 与 SVM 几 乎 相 同 的 检 测 精 度 的 同 时, 计 算 量 降 低 了 35 倍 SVM 与 RVM 如 前 所 述,SVM 和 RVM 都 是 基 于 核 的 方 法, 两 者 都 仅 以 训 练 数 据 的 子 集 为 基 础 作 出 决 策 ü SVM 中 的 支 持 向 量 和 RVM 中 的 关 联 向 量, 都 用 来 刻 画 各 个 类 别 但 是,SVM 和 RVM 倾 向 于 选 择 非 常 不 同 的 向 量 来 表 示 类 别 SVM 选 择 非 常 靠 近 决 策 边 界 的 向 量 作 为 支 持 向 量, 而 RVM 则 倾 向 选 择 两 个 类 别 最 典 型 的 向 量 作 为 关 联 向 量 图 4 中 给 出 了 支 持 向 量 和 关 联 向 量 的 实 例 请 注 意, MC 存 在 和 MC 不 存 在 的 支 持 向 量 非 常 难 于 区 分, 因 为 它 们 都 位 于 决 策 边 界 的 附 近, 而 MC 存 在 和 MC 不 存 在 的 关 联 向 量 则 分 别 是 病 变 区 域 和 背 景 区 域 的 明 确 实 例 CADx: 微 钙 化 点 簇 的 诊 断 大 量 的 研 究 已 表 明 计 算 机 化 的 CADx 旨 在 很 难 将 良 性 MC 和 恶 性 MC 区 分 时 对 放 射 科 医 师 提 供 帮 助 在 文 献 [15] 中, 证 明 了 一 个 CADx 系 统 能 够 比 放 射 科 医 师 更 准 确 地 分 类 点 簇 化 的 MC 该 方 法 使 用 了 前 馈 神 经 网 络 (FFNN), 使 用 从 点 簇 化 MC 图 像 自 动 提 取 的 测 度 进 行 训 练 在 机 器 学 习 最 新 进 展 的 推 动 下, 我 们 在 文 献 [16] 进 行 查 找, 以 便 确 定 最 先 进 的 机 器 学 习 方 法 [SVM 核 Fisher 判 别 (KFD) RVM 委 员 会 机 器 ( 包 括 总 体 均 值 和 Adaboost, 这 是 一 个 众 所 周 知 的 boosting 方 法 )], 较 之 前 的 方 法, 如 FFNN, 能 够 进 一 步 改 善 将 MC 点 簇 分 为 恶 性 或 良 性 肿 瘤 的 分 类 性 能 我 们 使 用 了 文 献 [15] 中 定 义 的 以 单 个 MC 的 形 状 和 大 小 为 依 据 的 特 征, 以 及 作 为 一 个 点 簇 的 总 体 分 布, 已 知 这 些 都 都 与 放 射 科 医 师 常 用 的 特 征 定 性 相 关 评 价 研 究 表 明, 核 方 法 (SVM KFD 和 RVM) 性 能 上 彼 此 类 似 ( 就 受 试 者 操 作 特 性 (ROC) 曲 线 下 面 的 区 域 而 言 ), 但 在 统 计 意 义 上, 其 性 能 都 比 FFNN 和 AdaBoost 显 着 改 善 基 于 内 容 的 图 像 检 索 (CBIR)CADx [10] IEEE 信 号 处 理 杂 志

13 虽 然 看 起 来 很 途 光 明, 但 CADx 在 应 用 于 临 床 实 践 时 遇 到 阻 力, 部 分 原 因 是 放 射 科 医 生 在 进 行 培 训 都 是 解 释 视 觉 数 据, 很 少 处 理 定 量 的 X 线 信 息, 如 乳 腺 恶 性 肿 瘤 的 可 能 性 等 因 此, 当 提 出 一 个 数 值, 而 没 有 其 它 的 支 持 证 据, 即 便 是 放 射 科 医 生 也 很 难 完 美 地 将 这 个 数 字 纳 入 到 诊 断 结 论 中 就 其 本 身 而 论, 传 统 CADx 分 类 器 经 常 被 质 疑 为 是 一 个 黑 盒 子 方 法 为 了 避 免 这 一 缺 陷, 我 们 一 直 主 张 采 用 另 一 种 方 法, 也 就 是 基 于 内 容 的 图 像 检 索 (CBIR)[17][18], 使 用 一 个 图 像 搜 索 引 擎 通 过 展 示 来 自 过 去 案 例 中 的 相 关 信 息, 在 有 困 难 的 案 例 中 为 放 射 科 医 生 的 诊 断 听 过 信 息 检 索 到 示 例 病 变 能 够 使 放 射 科 医 生 明 确 地 比 较 已 知 病 案 和 未 知 案 例 这 种 方 法 的 主 要 优 点 在 于 能 够 提 供 针 对 病 案 的 证 据, 以 支 持 放 射 科 医 师 作 出 基 于 病 案 的 推 断, 而 不 是 作 为 一 个 附 加 的 决 策 者 对 于 一 个 检 索 系 统 而 言, 要 成 为 一 个 有 用 的 诊 断 助 手, 检 索 到 的 图 像 必 须 与 放 射 科 医 师 感 知 到 的 查 询 图 像 真 正 相 关, 否 则 他 们 可 能 只 是 简 单 地 将 其 忽 略 在 2000[17] 年, 我 们 提 出 了 一 个 有 监 督 学 习 方 法, 用 于 对 放 射 科 医 师 的 图 像 相 似 性 概 念 进 行 建 模, 以 便 用 于 CBIR 我 们 的 基 本 原 理 是 对 通 用 的 图 像 检 索 使 用 设 计 的 数 学 上 的 距 离 测 度, 可 能 不 能 充 分 刻 画 图 像 图 像 临 床 概 念 上 的 相 关 性, 这 些 都 是 专 家 观 察 者 所 作 的 复 杂 评 估 在 我 们 的 方 法 中, 通 过 应 用 于 图 像 特 征 的 非 线 性 回 归 模 型 对 两 幅 病 变 图 像 的 感 知 相 似 度 进 行 建 模 该 模 型 通 过 对 实 例 使 用 有 监 督 学 习 而 确 定, 这 些 实 例 收 集 自 人 类 观 察 者 的 研 究, 或 者 来 自 在 线 用 户 反 馈 ( 在 该 系 统 使 用 期 间 所 获 得 的 ) 具 体 来 说, 我 们 首 先 通 过 包 含 其 关 键 相 关 特 征 的 向 量 u 刻 画 病 变 接 下 来, 通 过 预 测 模 型 fuv (,) 产 生 一 个 相 似 度 系 数 (SC), 比 对 特 征 向 量 u 和 数 据 库 条 目 的 相 应 特 征 向 量 v 具 有 最 高 SC 值 的 图 像 将 被 从 数 据 库 中 检 索 出 来, 并 呈 现 给 用 户 在 我 们 的 研 究 中, 采 用 了 非 线 性 回 归 SVM 和 一 般 回 归 神 经 网 络 (GRNN) 进 行 建 模 fuv (,) 事 实 已 证 明 我 们 的 学 习 测 度 远 远 要 比 其 他 可 用 的 度 量 有 效 [17][18] 为 了 解 释 说 明 感 知 相 似 度, 图 6 是 一 个 使 用 多 维 尺 度 (MDS) 的 算 法 创 建 的 平 面 图, 显 示 了 30 个 微 钙 化 簇 MDS 是 一 个 系 列 技 术, 其 目 的 将 高 维 数 据 映 射 到 低 维 表 示 并 保 持 保 持 相 对 距 离 ( 即 如 果 两 个 点 在 高 维 空 间 中 彼 此 接 近, 则 MDS 试 图 在 低 维 空 间 中 也 将 它 们 放 置 在 彼 此 接 近 的 地 方 ) 在 图 6 中, 散 点 图 中 的 每 个 微 钙 化 簇 是 由 一 个 标 记 ( 方 形 或 圆 形 ) 表 示 MDS 在 尝 试 放 置 这 些 点 时, 使 得 视 觉 上 类 似 的 微 钙 化 簇 ( 如 同 人 类 观 察 者 判 断 的 一 样,) 在 散 点 图 也 放 置 得 接 近 彼 此 对 应 于 这 些 数 据 点 的 微 钙 化 簇 的 实 例 表 示 为 加 号 (+) 的 集 合 这 些 实 例 的 视 觉 检 查 表 明, 平 面 图 的 纵 轴 与 微 钙 化 点 的 密 度 密 切 相 关, 而 横 轴 则 反 映 了 点 簇 的 形 状 必 须 要 注 意 的 是 在 这 个 空 间 里 的 恶 性 和 良 性 病 变 之 间, 有 一 个 合 理 的, 但 并 非 十 全 十 美 分 离 平 面 最 近, 我 们 建 议 采 用 CBIR 推 动 传 统 CADx 分 类 器 的 性 能 [18] 具 体 来 说, 使 用 与 放 射 科 医 生 评 估 的 图 像 相 类 似 的 数 据 库 图 像 来 改 善 SVM 分 类 器, 从 而 提 高 在 当 前 病 案 中 的 准 确 度 我 们 目 前 正 在 调 研 CBIR 对 放 射 科 医 师 的 诊 断 行 为 的 影 响 诊 断 行 为 预 测 的 自 动 图 像 质 量 评 估 Mammogram SVM Output Detected Region Lesion Positions (a) (b) (c) [ 图 3] (a) 包 含 微 钙 化 点 的 乳 腺 X 光 影 响 的 实 例 (b) SVM 检 测 器 的 输 出 y (c) 使 用 y 后 检 测 到 的 微 钙 化 点 簇 位 置 诊 断 成 像 可 以 被 看 作 是 由 成 像 设 备 图 像 处 理 器 ( 例 如 图 像 重 建 算 法 和 显 示 ) 和 人 类 观 察 者 ( 如 放 射 科 医 生 ) 组 成 的 管 道 需 要 评 估 图 像 采 集 和 处 理 阶 段 的 设 计 选 择 对 最 终 解 释 阶 段 的 影 响 的 原 则 性 方 法 Support Vectors MC Present MC Absent (a) Relevance Vectors MC Present MC Absent (b) [ 图 4] (a) SVM 的 支 持 向 量 的 比 较 (b) 用 来 检 测 微 钙 化 点 簇 的 RVM 的 关 联 向 量 SVM 自 动 选 择 位 于 决 策 边 界 的 实 例 作 为 支 持 向 量 ( 因 此 MC 不 存 在 和 MC 存 在 的 支 持 向 量 看 起 来 很 类 似 ), 而 RVM 则 趋 于 选 择 的 两 个 类 别 中 更 典 型 的 向 量 作 为 关 联 向 量 ( 因 此 两 组 关 联 向 量 看 起 来 非 常 不 同 ) IEEE 信 号 处 理 杂 志 [11]

14 一 般 传 统 上 评 估 成 像 设 备 和 图 像 重 建 软 件 仅 仅 使 用 基 本 的 保 真 度 指 标, 如 信 噪 比 (SNR) 均 方 误 差, 以 及 偏 置 和 方 差 然 而 这 些 指 标 都 是 用 来 比 较 受 统 计 意 义 下 不 同 类 型 的 模 糊, 噪 声 和 伪 影 影 响 的 图 像 [19] 在 X 光 成 像 方 面,Lusted 在 二 十 世 纪 70 年 代 就 认 识 到 这 一 点 [20], 他 指 出, 从 物 理 学 的 观 点 来 看, 图 像 可 以 忠 实 地 再 现 组 织 的 形 状 和 纹 理, 然 而 并 未 包 含 有 用 的 诊 断 信 息 在 Science 上 很 有 影 响 力 的 一 篇 文 章 中 [20],Lusted 推 测, 要 衡 量 一 个 诊 断 用 成 像 实 验 的 价 值, 那 么 在 使 用 成 像 实 验 时, 我 们 必 须 评 估 观 察 者 的 行 为 换 句 话 说, 如 果 要 将 图 像 用 于 病 变 检 测, 那 么 图 像 质 量 的 好 坏 应 由 具 有 检 测 病 变 能 力 的 观 察 者 来 进 行 判 断 这 种 方 法 被 成 为 基 于 任 务 的 图 像 质 量 评 价 称 Lusted 进 一 步 地 讲, 来 自 古 典 检 测 理 论 的 ROC 曲 线 是 一 种 描 述 诊 断 行 为, 进 而 图 像 质 量 的 理 想 的 手 段 此 方 法 使 得 ROC 分 析 在 医 学 成 像 领 域 得 到 了 广 泛 的 应 用 和 实 现, 例 如 在 Metz 等 人 所 发 布 的 Rockit 中 [21] 图 7 给 出 了 人 类 观 察 者 的 行 为 如 何 受 所 呈 现 的 图 像 类 型 影 响 的 例 子 在 这 种 情 况 下, 呈 现 给 人 类 观 察 者 的 是 一 幅 通 过 单 光 子 发 射 计 算 机 断 层 成 像 技 术 (SPECT) 获 得 的 心 肌 灌 注 影 像 ( 心 壁 ) 以 使 用 相 同 的 数 据 集 合 通 过 不 同 的 方 式 重 建 的 图 像 为 基 础, 要 求 该 观 察 者 判 断 是 否 有 指 示 灌 注 不 足 的 暗 区 图 7 给 出 了 12 种 不 同 的 重 建 结 果, 通 过 使 用 一 步 或 五 步 迭 代 的 有 序 子 集 期 望 最 大 化 算 法 (OS-EM), 以 及 具 有 可 变 半 高 宽 (FWHM) 的 高 斯 滤 波 器 获 得 病 灶 位 于 箭 头 所 指 的 位 置, 沿 着 图 7 的 顶 部 和 底 部 的 数 值 是 观 察 者 所 说 的 信 心 度 ( 分 为 1-6 个 等 级,6 表 示 信 心 度 最 高 ) 请 注 意, 随 着 图 片 被 处 理 得 越 来 越 光 滑, 观 察 者 的 对 于 存 在 病 灶 的 信 心 度 先 上 升, 后 下 降 对 于 最 佳 平 滑 级 别 的 选 择 就 是 目 标 的 一 个 实 例, 其 中 定 量 图 像 质 量 度 量 是 必 要 的 TP Fraction SVM Classifier SVM-SEL 0.5 Wavelet DoG 0.4 IDTF Neural Network Average Number of FP Clusters [ 图 5] 用 于 检 测 乳 腺 X 光 影 像 中 的 MC 的 不 同 方 法 的 检 测 性 能 通 过 一 个 连 续 学 习 SVM 获 得 了 最 佳 性 能, 以 每 幅 图 像 执 行 一 次 FP 聚 类 的 代 价 即 可 实 现 约 94% 的 检 出 率 (TP 分 数 ), 而 经 典 技 术 (DoG) 大 约 只 有 68% 的 检 出 率 尽 管 重 采 样 没 有 预 测 模 型 那 么 受 关 注, 但 也 同 样 重 要 人 类 观 察 者 的 机 器 学 习 模 型 在 诊 断 成 像 中, 衡 量 图 像 质 量 的 黄 金 标 准 就 是 对 使 用 给 定 图 像 集 合 时, 测 量 观 察 者 ( 如 放 射 科 医 生 ) 的 诊 断 水 平 进 行 统 计 研 究 不 幸 的 是, 这 些 研 究 费 用 和 复 杂 性 让 它 们 无 法 日 常 使 用 因 此, 数 字 观 察 者 ü 模 仿 人 类 观 察 者 行 为 的 算 法 目 前 已 被 广 泛 地 用 作 人 类 观 察 者 的 代 替 物 一 个 被 称 为 Hotelling observer(cho)[22] 的 特 殊 数 字 观 察 者, 现 已 被 广 泛 使 用, 特 别 是 在 核 医 学 成 像 方 面 CHO 是 一 个 Fisher LD, 应 用 于 对 图 像 进 行 带 通 滤 波 ( 通 道 ) 而 得 到 的 输 入 特 征 这 些 通 道 的 灵 感 来 自 人 类 视 觉 系 统 中 有 关 感 受 野 的 概 念 由 于 它 对 于 图 像 质 量 评 价 的 原 则 性 方 法,CHO 理 所 当 然 地 在 该 领 域 占 有 非 常 重 要 的 一 席 之 地, 并 享 有 巨 大 声 望 然 而,CHO 并 不 能 完 美 地 捕 捉 人 类 观 察 者 的 表 现, 因 此, 我 们 提 出 了 一 个 新 的 方 法, 其 中 基 于 任 务 的 图 像 质 量 评 估 问 题 被 当 做 有 监 督 学 习 或 系 统 识 别 问 题 [23] 也 就 是 说, 其 目 的 就 是 确 定 x 中 的 图 像 特 征 与 观 察 者 评 分 y 之 间 的 未 知 的 人 类 观 察 者 映 射 fx (), 其 中 观 察 者 评 分 反 映 了 人 类 观 察 者 认 为 图 像 中 存 在 异 常 的 信 心 可 以 从 来 自 人 类 观 察 者 的 实 例 数 据 学 习 到 该 关 系, 在 没 有 人 类 观 察 者 数 据 可 用 的 场 合, 该 模 型 则 可 用 于 在 新 的 情 境 下 做 出 预 测 在 我 们 的 工 作 中, 到 目 前 为 止, 一 直 保 留 CHO 中 使 用 的 通 道, 均 包 含 在 向 量 x 中, 但 我 们 把 这 些 通 道 作 为 SVM fx () 的 输 入, 我 们 将 其 训 练 用 来 在 训 练 实 例 ( xy), i 1,..., N = 的 基 础 上 预 测 观 察 者 评 分 由 此 产 生 的 算 法 被 称 为 通 道 化 SVM (CSVM). i i f 结 果 分 析 在 文 献 [23] 中, 我 们 比 较 了 CSVM 和 CHO 在 心 肌 SPECT 成 像 中 对 图 像 质 量 的 评 价 在 这 个 实 验 中, 在 一 个 涉 及 到 其 他 60 个 图 像 的 培 训 课 程 后, 两 个 医 用 物 理 学 家 评 价 了 100 幅 嘈 杂 图 像 中 的 缺 陷 可 见 度, 并 就 确 定 一 个 6 个 点 大 小 的 病 灶 的 信 心 进 行 评 分 人 类 观 察 者 在 平 滑 滤 波 器 有 6 个 不 同 的 选 择,OS-EM 重 构 算 法 的 迭 代 次 数 也 有 两 个 不 同 选 择 的 情 况 完 成 此 任 务 ( 见 图 7) 为 了 证 明 这 一 方 法 的 泛 化 能 力, 我 们 用 分 布 广 泛 的 图 像 训 练 了 CHO 和 CSVM, 然 后 都 在 一 个 不 同 的, 但 同 样 也 很 广 泛 的 图 像 范 围 内 进 行 测 试 具 体 来 说, 我 们 使 用 滤 波 器 FWHW 的 每 个 值 和 OS-EM 五 次 迭 代 下 的 图 像 训 练 了 两 个 观 察 者, 然 后 使 用 滤 波 器 FWHW 的 每 个 值 和 OS-EM 一 次 迭 代 下 的 图 像 对 观 察 者 进 行 测 试 仅 使 用 基 于 训 练 图 像 的 五 折 交 叉 验 证 对 CHO 和 CSVM 的 参 数 进 行 了 充 分 优 化, 以 便 将 测 量 泛 化 误 差 降 到 最 小 因 此, 对 于 两 个 观 察 者 而 言, 测 试 图 像 没 有 以 任 何 方 式 用 于 模 型 参 数 的 选 择 图 8 中 对 位 于 ROC 曲 线 下 面 (AUC) 的 数 字 观 察 者 区 域 的 数 字 观 察 者 的 预 测 进 行 了 比 较, 以 便 反 映 人 类 观 察 者 的 真 实 能 力 在 这 种 情 况 下,CHO 表 现 相 对 较 差 的, 无 法 匹 配 人 类 观 察 者 AUC 曲 线 的 形 状 或 幅 度, 而 CSVM 能 够 在 这 两 种 情 况 下 生 成 相 当 准 确 的 AUC 预 测 每 个 错 误 条 都 代 表 对 测 试 数 据 进 行 5 折 交 叉 验 证 时 所 计 算 的 标 准 偏 差 这 个 实 验 证 明 了 利 用 机 器 学 习, 而 不 是 固 定 模 型 生 成 预 测 有 着 潜 在 的 好 处 由 于 该 方 法 的 普 遍 性, 机 器 学 习 可 以 用 [12] IEEE 信 号 处 理 杂 志

15 来 对 人 类 观 察 者 在 许 多 临 床 工 作 中 的 行 为 作 出 预 测, 而 不 只 是 病 变 检 测, 而 CHO 是 专 门 设 计 用 于 病 变 检 测, 因 此 不 适 合 进 行 推 广 脑 功 能 定 位 脑 成 像 涉 及 到 对 大 脑 空 间 表 征 ( 图 ) 的 创 建, 有 助 于 了 解 处 于 正 常 和 疾 病 过 程 中 各 脑 区 的 作 用 脑 成 像 是 其 中 一 个 非 常 不 同 的 应 用 领 域, 因 此, 我 们 只 针 对 以 下 两 个 主 要 方 面 进 行 了 讨 论 :1) 在 许 多 情 况 下, 脑 成 像 对 预 测 输 出 y 的 关 注 要 远 远 低 于 从 脑 图 中 获 得 的 模 型 fx () 本 身 ; 以 及 2) 由 于 脑 成 像 中 可 用 的 数 据 实 例 数 量 相 对 较 少, 非 线 性 模 型 并 不 总 是 优 于 简 单 的 线 性 方 法 脑 成 像 领 域 至 少 已 经 快 速 增 长 了 25 年 在 本 文 有 限 的 篇 幅 内 是 不 可 能 给 出 本 领 域 的 均 衡 调 查 及 其 使 用 的 机 器 学 习, 所 以 我 们 只 给 出 一 个 简 要 概 述 在 20 世 纪 80 年 代, 主 导 脑 成 像 的 技 术 是 正 电 子 发 射 断 层 扫 描 (PET) 和 SPECT 脑 功 能 图 分 析 中 的 第 一 个 机 器 学 习 方 法 就 是 将 人 工 神 经 网 络 (ANN) 应 用 于 糖 代 谢 的 PET 图 像 [24] 然 而, 随 着 在 1990 年 发 现 血 氧 水 平 依 赖 (BOLD) 的 信 号, 可 以 间 接 测 量 区 域 神 经 活 动, 功 能 磁 共 振 成 像 (fmri) 和 相 关 技 术 的 应 用 有 了 爆 炸 性 增 长 [25] 当 时 脑 成 像 中 的 实 验 和 分 析 范 式 仍 是 以 单 变 量 一 般 线 性 模 型 (GLM) 与 推 论 统 计 检 验 [26] 为 基 础, 在 某 些 情 况 下 则 是 以 他 们 的 预 测, 机 器 学 习 当 量, 高 斯 简 单 贝 叶 斯 [27] 为 基 础 使 用 相 关 的 多 元 分 类 方 法 的 论 文 近 期 有 所 增 多, 这 被 该 领 域 的 某 些 人 称 为 读 心 术 最 近 的 综 述, 包 括 历 史 的 观 点, 参 见 文 献 [28], 往 往 都 忽 略 简 单 的 多 元 方 法, 如 主 成 分 分 析 和 LD, 应 用 于 疾 病 群 的 PET 扫 描 [29], 其 中 反 映 了 针 对 大 脑 网 络 的 测 量 协 方 差 结 构, 超 过 20 年 的 工 作 成 果 在 最 近 的 fmri 脑 成 像 文 献 中, 这 一 网 络 主 题 最 近 势 头 强 劲, 主 要 聚 焦 于 测 绘 所 谓 的 默 认 模 式 脑 网 络, 使 用 的 手 段 包 括 逐 对 体 素 相 关 性 [30], 或 种 子 像 素 / 行 为 的 偏 最 小 二 乘 法 (PLS)[31], 独 立 成 分 分 析 (ICA)[32][33], 以 及 最 近 的 非 线 性 动 力 学 [34] 和 图 论 与 白 的 问 题, 再 加 上 脑 白 质 网 络 的 结 构 化 扫 描 [35] 我 们 自 己 的 大 部 分 工 作 集 中 在 如 何 评 价 和 优 化 性 能 的 问 题 上, 以 及 如 何 从 广 泛 的 可 用 机 器 学 习 工 具 挑 选 最 佳 的 信 号 探 测 器 我 们 尤 其 致 力 于 研 究 较 小 的 样 本 规 模 的 影 响, 其 中 将 渐 近 分 析 理 论 应 用 于 多 元 机 器 学 习 模 式, 如 果 影 响 存 在, 则 无 法 提 供 太 多, 如 果 有 的 话, 则 用 于 引 导 脑 图 分 析 是 一 个 非 常 不 适 定 的 问 题, 其 中 通 常 有 数 万 或 数 十 万 计 的 体 素, 但 只 有 数 十 或 数 百 次 大 脑 扫 描 因 此, 小 样 本 的 限 制 对 于 脑 成 像 中 的 医 学 用 途 而 言, 可 能 是 最 重 要 的 判 别 脑 图 为 了 说 明 机 器 学 习 在 脑 成 像 中 的 应 用, 让 我 们 设 想 这 样 的 研 究, 在 其 中 我 们 希 望 产 生 一 个 图 像 用 来 显 示 新 药 对 脑 功 能 的 区 域 性 影 响 ( 本 文 的 两 位 的 作 者,Wernick 和 Strother, 就 是 针 对 制 药 业 进 行 这 样 的 商 业 分 析 ) 要 做 到 这 一 点, 可 以 对 N 位 受 试 者 组 成 的 小 组 进 行 两 次 扫 描, 一 次 是 在 服 用 新 的 药 物 后, 一 次 是 在 投 用 安 慰 剂 后 然 后 分 析 2N 幅 图 对 于 一 个 检 索 系 统 而 言, 要 成 为 一 个 有 用 的 诊 断 助 手, 检 索 到 的 图 像 必 须 与 放 射 科 医 师 感 知 到 的 查 询 图 像 真 正 相 关, 否 则 他 们 可 能 只 是 简 单 地 将 其 忽 略 像, 以 获 得 描 述 药 效 的 图 像 我 们 希 望 这 一 发 现 不 仅 能 描 述 这 个 特 定 的 受 试 者 小 组, 也 能 推 广 到 更 广 泛 的 人 群 针 对 这 个 问 题, 许 多 机 器 学 习 方 法 潜 在 的 基 本 思 想 就 是 在 高 维 空 间 中 将 每 个 图 像 当 作 一 个 向 量, 每 个 分 量 都 代 表 扫 描 中 的 一 个 体 素 的 值 在 这 个 例 子 中, 我 们 的 数 据 可 以 被 看 作 是 由 两 类 图 像 组 成 : 药 物 和 安 慰 剂 为 了 将 维 数 降 低 到 可 管 理 的 水 平, 并 降 低 噪 声, 常 见 的 方 法 是 通 过 奇 异 值 分 解 (SVD) 变 换 数 据 接 下 来, 一 个 训 练 过 的 分 类 器 根 据 降 维 数 据 将 药 物 图 像 和 安 慰 剂 图 像 区 分 开 来 在 传 统 的 模 式 分 类 应 用 中, 训 练 分 类 器 的 目 的 是 要 对 新 数 据 作 出 决 策 事 实 上, 神 经 影 像 学 中 这 样 的 例 子 越 来 越 多, 例 如 在 测 谎, 或 个 别 病 人 的 疾 病 诊 断 中 然 而, 在 许 多 研 究 中, 其 目 的 仅 仅 是 为 了 了 解 大 脑 在 不 同 的 条 件 下 本 质 上 有 什 么 不 同, 也 就 是 说, 药 物 和 安 慰 剂 条 件 在 这 种 情 况 下, 所 需 的 信 息 就 编 码 在 预 测 模 型 fx () 自 身 中 当 采 用 线 性 模 型 时, 期 望 的 脑 图 被 编 码 在 判 别 向 量 中, 而 判 别 向 量 ( 从 SVD 空 间 反 投 影 到 图 像 空 间 ) 是 用 来 描 述 物 和 安 慰 剂 条 件 下 体 素 的 突 显 度 图 9 给 出 了 这 样 一 个 图 像 的 例 子 ( 我 们 称 其 为 空 间 激 活 模 式 ), 在 经 过 阈 值 处 理 后, 叠 加 在 一 个 用 于 将 多 个 受 试 者 的 大 脑 移 动 到 大 致 相 同 空 间 的 模 板 结 构 化 图 像 上 此 图 像 中 每 个 染 色 的 体 素 表 示 体 素 对 药 物 与 安 慰 剂 区 别 的 程 度, 因 此 该 图 像 描 绘 了 影 响 的 空 间 分 布 Larger, More Elongated Denser Sparser Smaller, More Round Benign Malignant [ 图 6] 可 视 化 各 个 乳 腺 X 线 影 像 上 出 现 的 异 常 间 关 系 的 统 计 工 具, 其 中 距 离 反 映 了 异 常 间 相 对 的 相 似 之 处, 则 由 人 类 专 家 进 行 判 断 通 过 多 维 尺 度 分 析, 一 个 力 求 在 可 以 随 时 可 视 化 的 较 低 维 图 上 表 示 高 维 数 据, 同 时 又 能 保 持 数 据 点 间 相 对 距 离 ( 相 似 度 ) 的 统 计 工 具, 将 MC 点 簇 描 绘 在 这 个 两 维 图 上 每 个 红 色 加 号 (+) 组 描 绘 了 与 散 点 图 中 给 定 的 点 相 关 的 真 实 MC 点 簇 这 表 明 所 绘 图 的 纵 轴 与 各 点 簇 的 密 度 相 关, 而 横 轴 则 是 与 其 形 状 相 关 IEEE 信 号 处 理 杂 志 [13]

16 FWHM = 1 pixel FWHM = 2 pixels FWHM = 3 pixels FWHM = 4 pixels FWHM = 5 pixels FWHM = 6 pixels 5 Iterations 1 Iteration [ 图 7] 一 个 人 类 观 察 者 有 关 出 现 异 常 的 判 断 ( 在 心 肌 灌 注 缺 损 的 情 况 下 ), 是 依 据 用 于 创 建 图 像 的 重 构 算 法 参 数 给 出 的 ( 此 处 的 参 数 为 迭 代 次 数, 后 重 构 光 滑 核 的 宽 度 (FWHM)) 以 上 所 有 图 像 的 缺 损 位 置 都 用 箭 头 作 出 指 示, 但 任 何 人 士 要 求 来 判 断 是 否 有 不 同 意 见, 在 他 们 从 三 个 值 的 缺 陷, 即 缺 陷 可 能 是 不 存 在, 到 六 个 价 值, 意 思 是 缺 陷 确 实 存 在 我 们 的 算 法 预 测 这 种 行 为 的 能 力 使 得 我 们 能 够 为 一 个 具 体 的 诊 断 任 务 优 化 给 定 的 算 法 请 注 意, 在 这 个 基 础 介 绍 中, 我 们 一 直 都 没 有 描 述 在 使 用 机 器 学 习 算 法 之 前 需 要 应 用 的 一 系 列 重 要 的 预 处 理 步 骤 文 献 [36] 中 进 行 了 详 细 的 讨 论 模 型 样 本 大 小 和 信 噪 比 对 数 据 分 析 技 术 的 评 价 已 清 楚 地 表 明, 最 佳 工 具 的 选 择 关 键 取 决 于 手 头 数 据 的 信 号 和 噪 声 结 构, 样 本 大 小 [37][38] 例 如, 图 10( 来 自 文 献 [38]) 就 说 明 了 直 到 有 足 够 的 数 据 实 例 支 持 对 非 线 性 模 型 中 固 有 的 较 多 参 数 的 估 计 之 前 ( 在 这 种 情 况 下 是 ANN), 简 单 的 线 性 模 型 优 于 一 个 灵 活 的 非 线 性 模 型 然 而, 在 目 前 这 些 脑 成 像 的 文 献 中, 讨 论 或 比 较 不 同 的 分 析 技 术 时, 这 些 问 题 常 常 被 忽 略 我 们 已 经 讨 论 了 使 用 文 献 [39] 中 的 仿 真 方 法, 基 于 图 11 中 所 给 出 的 简 单 仿 真 模 型 选 择 最 优 的 分 析 过 程, 假 设 实 验 设 计 类 似 于 前 面 所 述 的 药 物 ü 安 慰 剂 研 究 我 们 修 改 了 仿 真 实 验 中 的 多 个 参 数, 包 括 每 一 个 环 境 中 的 实 例 数 码 ( 从 20 到 100), 以 及 仿 真 模 型 中 激 活 斑 点 的 振 幅 ( 基 准 线 的 3 % 或 5% 以 上 ) 我 们 添 加 了 空 间 上 有 色, 时 间 上 为 白 色, 标 准 差 为 平 均 基 准 值 5% 的 高 斯 噪 声 我 们 创 建 了 斑 点 的 三 个 空 间 分 布 网 络, 并 改 变 它 们 之 间 的 相 关 系 数 t (rho)(t= 或 0.9)) 以 及 他 们 的 幅 度 方 差 和 噪 声 方 差 的 比 率 V 该 比 率 可 以 认 为 与 音 频 的 动 态 范 围 相 类 似, 因 为 在 本 应 用 中, 斑 点 方 差 也 是 信 号 的 来 源 之 一, 这 与 该 领 域 最 近 聚 焦 于 脑 成 像 中 的 网 络 监 测 特 别 相 关 在 文 献 [39] 中, 我 们 发 现 SVD 本 身 或 再 加 一 个 LD 更 适 合 于 子 空 间, 在 其 上 对 于 网 络 互 动 的 估 计 敏 感 度 要 高 于 逐 对 相 关 系 数 [40] 我 们 使 用 相 同 的 仿 真 模 型 重 复 并 延 伸 Lukic 等 人 先 前 的 工 作 ( 结 果 如 图 12 所 示 果 ) 仿 真 包 括 3% 的 高 斯 振 幅, 有 30 个 基 准 线 和 30 激 活 扫 描 所 测 试 的 模 型 包 括 :1) 使 用 局 部 (GLM-S) 和 空 间 (GLM-P) 方 差 估 计 的 单 体 素 测 试, 分 类 计 数 包 括 2 ) 两 类 F i s h e r L D, 3 ) 归 一 化 LD(NLD), 以 及 4) 二 次 判 别 函 数 (QD) 所 有 的 多 元 技 术 都 是 在 SVD 空 间 上 进 行 估 计, 并 利 用 贝 叶 斯 证 据 优 化 确 定 维 数 [41], 就 如 在 软 件 包 MELODIC 所 估 计 的 那 样 [42] 对 于 LD 和 QD 而 言,SVD 基 本 分 量 的 长 度 与 其 特 征 值 相 等, 对 于 NLD 来 说, 则 将 其 归 一 化 到 单 位 长 度 使 用 ROC 曲 线 下 方 的 区 域, 其 误 报 率 在 [0.0,0.1] 之 间, 信 号 检 测 通 过 横 跨 高 斯 斑 点 峰 值 处 的 16 个 体 素 进 行 测 量 即 便 使 用 局 部 方 差 估 计 (GLM-S) 的 t 检 验 是 正 确 的 模 型 ( 即 V 01. = ), 将 t 检 验 和 合 并 方 差 估 计 或 自 适 应 多 元 协 方 差 检 测 器 一 起 使 用 可 获 得 更 好 的 检 测 性 能 此 外,GLM-S 的 性 能 明 显 下 降, 因 为 随 着 V 的 增 加 等 方 差 假 设 不 再 成 立 通 过 空 间 合 并 (GLM-P) 的 方 差 估 计 则 显 着 改 善 了 信 号 检 测, 并 大 大 地 清 除 了 违 规 模 型 的 来 源 通 过 LD 的 结 果 给 出 了 GLM-S 违 规 模 型 的 多 元 等 价 式, 随 着 V 的 增 加 违 反 了 类 内 协 方 差 相 等 ( 例 如, 基 线 和 激 活 扫 描 使 用 同 一 个 网 络 结 构 ) 的 假 设 ; 只 有 激 活 扫 描 有 一 个 非 对 角 线 的 类 内 协 方 差 结 构, 会 随 着 V 的 增 加 而 增 加 但 是, 除 了 在 rho 和 V 很 大, 严 重 违 反 相 等 协 方 差 假 设 时,LD 仍 优 于 GLM-S, 如 图 12(c) 所 示 在 NLD 方 法 中, 归 一 化 输 入 特 征 方 差 ( 即 单 位 化 SVD 偏 差 向 量 ) 的 标 准 机 器 学 习 方 法 可 以 显 著 改 善 信 号 检 测 性 能, 通 常 都 优 于 GLM-P, 且 随 着 V 的 增 加, 大 大 地 消 除 了 LD 性 能 的 下 降 最 后, 在 假 设 有 不 同 类 内 协 方 差 的 情 况 下, 使 用 正 确 的 多 元 模 型,QD 可 以 进 一 步 改 善 性 能, 直 至 接 近 于 完 美 ( 部 分 ROC 曲 线 接 近 于 0.1) 这 里 用 到 了 QD, 可 作 为 针 对 非 等 类 分 布 的 问 题,SVM 的 替 代 解 决 方 案, 如 图 2 所 示 在 脑 成 像 中,LD 类 方 法 和 SVM 的 相 对 性 能 仍 未 达 到 共 识, 某 些 文 章 声 称 SVM 很 优 越 [43], 其 他 的 则 基 本 都 相 差 无 几 [44], 但 它 们 对 于 不 同 输 入 SNR 结 构 的 相 应 有 所 不 同, 如 图 2 中 的 分 析 此 外, 我 们 最 近 的 仿 真 结 果 表 明, 信 号 检 测 性 能 是 基 集 合 大 小 的 强 函 数, 性 能 可 能 会 进 一 步 改 善, 甚 至 比 图 11 中 所 示 的 基 于 如 下 所 述 的 重 复 性 度 量 的 最 优 SVD 子 空 间 的 重 采 样 估 计 更 好 [14] IEEE 信 号 处 理 杂 志

17 我 们 最 后 的 仿 真 结 果 比 对 了 利 用 贝 叶 斯 核 方 法 与 广 义 似 然 比 检 测 对 功 能 神 经 成 像 中 的 局 部 激 活 进 行 估 计 的 结 果 在 文 献 [45] 中, 我 们 比 较 了 使 用 空 间 高 斯 核 叠 加 的 信 号 检 测 ( 其 参 数 通 过 基 于 可 逆 跳 马 尔 可 夫 链 蒙 特 卡 罗 (RJMCMC) 算 法 的 最 大 后 验 (MAP) 技 术 从 数 据 中 估 计 而 得 ) 和 RVM 方 法 RVM 和 RJMCMC 是 比 文 献 [39] 中 所 尝 试 的 其 它 所 有 方 法 都 更 优 的 信 号 探 测 器, 在 ROC 曲 线 一 下 的 部 分 区 域, 可 以 达 到 0.80 和 0.82 这 些 性 能 值 不 能 直 接 与 图 11 相 比 较, 因 为 其 仿 真 参 数 完 全 不 同 然 而, 即 使 是 在 我 们 简 单 的 体 模 中,RJMCMC 需 要 数 十 小 时 进 行 计 算, 而 RVM 仅 需 计 算 数 分 钟 而 已 脑 成 像 中 的 SVM RVM 和 其 他 核 技 术 ( 例 如 核 PCA[28] 核 典 型 相 关 分 析 [46]) 仍 有 待 创 立 数 据 驱 动 的 性 能 指 标 在 脑 成 像 中, 作 为 一 般 机 器 学 习 的 应 用, 优 化 和 评 估 预 测 模 型, 并 选 择 其 最 显 著 的 特 征 是 非 常 重 要 的 这 些 任 务 必 须 遵 循 一 个 定 量 的 性 能 指 标 预 测 精 度 经 常 扮 演 这 一 角 色, 例 如 指 导 贪 婪 搜 索 过 程 来 选 择 最 突 出 的 体 素 集 [26] 在 文 献 [4] 和 [27] 中 对 这 类 纯 粹 的 预 测 驱 动 分 析 方 法 中 的 一 些 需 要 权 衡 的 问 题 进 行 了 讨 论 尽 管 预 测 精 度 可 以 单 独 作 为 一 般 机 器 学 习 问 题 的 有 效 度 量, 神 经 影 像 学 也 要 求 空 间 模 式 ( 通 过 预 测 模 型 编 码 ) 可 以 在 不 同 的 受 试 者 群 体 或 同 一 受 试 者 的 不 同 扫 描 间 可 重 复 和 预 测 精 度 一 起, 重 复 性 一 项 重 要 的 度 量, 这 是 一 个 非 常 有 效 的 数 据 驱 动 的 ROC 分 析 的 替 代 品 Strother 等 提 出 了 一 种 被 称 为 NPAIRS 的 新 颖 的 折 半 重 采 样 的 框 架 [9], 同 时 可 以 评 估 其 预 测 精 度 和 重 复 性 可 达 到 的 预 测 精 度 和 模 型 重 复 性 间 的 权 衡 涉 及 到 估 计 论 论 中 经 典 的 偏 差 折 中 法 在 此 应 用 中, 预 测 精 度 的 获 取 一 般 都 以 降 低 重 复 性 为 代 价, 反 之 亦 然 通 过 绘 制 预 测 精 度 与 重 复 性 曲 线, 作 为 某 些 参 数 的 函 数 ( 如 SVD 基 向 量 的 个 数 ), 我 们 可 以 评 估 整 个 范 围 内 的 折 中 效 果, 与 ROC 曲 线, 信 息 检 索 领 域 的 查 准 率 ü 查 全 率 曲 线 曲 线 场, 或 来 自 统 计 的 偏 差 - 方 差 曲 线 极 为 相 似 我 们 将 NPAIRS 分 析 所 生 成 的 曲 线 称 为 ( pr,) 曲 线 为 了 使 用 NPAIRS 计 算 (,) pr 曲 线, 将 该 数 据 集 的 独 立 观 测 量 ( 如 跨 越 受 试 者 ) 进 行 等 分 为 : 训 练 和 测 试 集 合 在 其 中 一 个 半 分 集 合 内 应 用 空 间 模 式 获 取 预 测 精 度 ( 即 训 练 ) 以 便 在 另 外 一 个 半 分 集 合 ( 即 测 试 ) 中 估 计 扫 描 类 标 号 然 后 将 两 个 半 分 集 的 角 色 互 换, 也 就 是 说 每 个 集 合 都 有 一 次 用 作 训 练 集 合 ( 为 了 生 成 空 间 激 活 模 式 ), 有 一 次 用 作 测 试 集 合 从 这 些 结 果 来 看, 计 算 的 两 种 预 测 精 度 的 估 计 值 估 算 () p 并 平 均, 以 便 获 得 整 体 的 预 测 精 度 接 下 来, 计 算 两 个 独 立 空 间 激 活 模 式 的 重 复 度, 用 作 两 种 模 式 中 空 间 所 有 的 定 位 体 素 对 的 关 联 度 (r ) 此 关 联 度 r 直 接 关 系 到 每 个 半 分 模 式 的 提 取 对 中 的 可 用 SNR 如 果 其 中 一 个 来 自 一 个 空 间 模 式 的 体 素 值 所 形 成 的 散 点 图, 另 一 个 则 相 应 地 来 自 另 一 个 空 间 模 式, 其 中 一 个 就 会 得 到 这 样 的 分 布, 相 关 性 很 较 强, 或 者 说 信 号, 轴 的 相 关 特 征 值 为 (1+r ), 非 相 关 性 较 小, 或 者 是 噪 声, 轴 的 特 征 值 为 (1-r ) 因 此, 可 以 定 义 一 个 全 局 数 据 信 噪 比 度 量 gsnr 为 : gsnr = (( 1+ r) -( 1-r))/( 1- r) = 2r/( 1 -r). Area Under ROC Curve (AUC) AUC Predicted by CSVM AUC Predicted by CHO 0.75 Actual Human-Observer Performance FWHM of Smoothing Filter (Pixels) [ 图 8] 通 过 机 器 学 习 方 法 (CSVM) 预 测 人 类 观 察 者 的 性 能 (AUC) 与 传 统 的 数 字 观 察 者 (CHO) 相 比 较 CHO 并 不 没 有 认 识 到 在 较 低 和 较 高 水 平 平 滑 会 降 低 诊 断 性 能 的 程 度, 沿 着 图 7 的 顶 部 和 底 部 的 数 值 就 可 以 看 到 分 数 图 7 看 到 影 响 在 NPAIRS 中, 多 次 执 行 半 分 重 采 样, 然 后 对 结 果 平 均 或 取 中 位 数, 并 记 录 其 分 布 特 征 这 种 重 采 样 的 方 法 对 于 通 过 bootstrap 方 法 获 得 平 稳 鲁 棒 度 量 非 常 有 好 处 最 后, 使 用 得 到 大 家 一 致 共 识 的 技 术 将 多 个 半 分 空 间 模 式 组 合 成 单 一 的 以 Z-score( 标 准 正 态 分 布 ) 量 表 描 述 的 模 式, 对 于 可 产 生 基 于 体 素 的 参 数 估 计 值 的 所 有 预 测 模 型 提 供 稳 健 的 Z-score 机 制 在 文 献 [29] 中,NPAIRS 被 应 用 于 PET, 同 样 也 被 应 用 于 fmri [47] [49] 尽 管 NPAIRS 可 应 用 于 任 何 分 析 模 型, 但 我 们 还 是 特 别 聚 焦 于 LD 方 法, 以 及 新 近 出 现 的 QD 法, 这 两 者 都 是 建 立 于 SVD 的 基 之 上 这 使 我 们 能 够 1) 在 SVD 的 基 础 上, 通 过 选 择 的 软 阈 值 ( 如 脊 形 ) 或 硬 阈 值 或 其 他 基 集 合 对 模 型 正 则 化 [50],2) 维 持 协 方 差 分 解 链 路, 已 证 明 在 PET 中 对 于 阐 明 网 络 结 构 非 常 有 用, 以 及 3) 生 成 全 脑 激 活 图, 可 提 高 发 现 脑 功 能 和 疾 病 的 新 特 征 的 可 能 性 图 13 给 出 了 一 个 实 例, 说 明 如 何 将 NPAIRS 用 于 研 究 图 像 分 析 过 程 中 关 键 参 数 的 影 响, 从 而 实 现 对 这 些 参 数 的 最 佳 选 择 在 这 个 例 子 中, 分 析 了 fmri 图 像 分 析 过 程 中 的 两 个 参 数 :SVD 基 向 量 的 个 数 ( 定 义 模 型 复 杂 度 ) 和 用 于 趋 势 剔 除 的 半 余 弦 的 数 目 [36] 我 们 不 会 在 这 里 详 述 SVD 和 趋 势 剔 除 工 具 的 技 术 细 节 ; 我 们 给 出 这 个 例 子 仅 仅 是 要 说 明 一 般 情 况 下, 如 何 使 用 使 用 NPAIRS 选 择 最 佳 的 模 型 参 数 ) 在 一 幅 (,) pr 图 中, 通 过 到 达 空 间 的 右 上 角, 在 那 里 预 测 准 确 度 ( 如 图 13 中 所 描 述 的 后 验 概 率 ) 达 到 1.0, 重 复 性 也 达 到 1.0, 即 可 获 得 理 想 的 性 能 因 此, 确 定 参 数 的 最 佳 的 方 法 就 是 确 定 这 样 一 个 点, 在 该 点 (,) pr 曲 线 与 点 (1,1) 间 的 欧 氏 距 离 ( M ) 最 小 在 这 个 例 子 中, 我 们 可 以 看 到, 随 着 SVD 分 量 的 增 加, 性 能 [ 到 (1,1) 的 距 离 ] 有 改 善, 然 后 再 恶 化 余 弦 去 趋 势 参 数 的 影 响 较 弱, 但 指 出 一 个 半 周 期 相 对 两 个 周 期 而 言 是 更 好 的 选 择 在 这 个 图 中, 五 至 十 个 SVD 分 量 之 间 的 钩 状 部 分 代 表 了 fmri 中 普 遍 的 重 复 性 伪 影 在 有 关 脑 成 像 的 挑 战 性 问 题 中,NPAIRS 分 析 框 架 为 理 解 和 优 化 模 型 性 能 提 供 了 非 常 有 用 的 方 法, 或 许 也 可 以 用 于 5 IEEE 信 号 处 理 杂 志 [15]

18 其 他 应 用, 其 中 不 仅 对 精 确 预 测 感 兴 趣, 还 对 生 成 驱 动 这 些 预 测 的 有 关 因 素 的 可 靠 信 息 颇 有 兴 趣 [ 图 9] 大 脑 中 的 空 间 激 活 模 式, 显 示 了 抗 焦 虑 / 抗 抑 郁 药 物 丁 螺 环 酮 (Buspar) 的 影 响, 通 过 在 12 位 受 试 者 的 FDG-PET 影 像 上 应 用 Fisher LD 和 NPAIRS 半 分 重 采 样 而 获 得 ( 数 据 由 Abiant, Inc. 提 供 ; 由 Predictek, Inc. 分 析 ). 结 果 表 明 纹 状 体 活 化 ( 上 部 橙 色 区 域 ) 可 能 是 因 为 该 药 物 作 为 多 巴 胺 D2 受 体 拮 抗 剂 的 行 为 之 一 Mean % Misclassification Multisubject PET Linear Classifier Nonlinear Classifier Number of Examples in Training Set [ 图 10] 这 些 交 叉 的 学 习 曲 线 ( 分 类 器 的 性 能 与 训 练 集 的 大 小 ) 表 明, 当 训 练 样 本 数 量 比 较 少 时, 也 可 以 通 过 一 个 简 单 的 多 元 线 性 分 类 器 ( 这 里 为 Fisher 判 定 ) 构 成 非 线 性 分 类 器 ( 本 例 中 为 神 经 网 络 ) 这 并 不 是 不 可 预 见, 因 为 小 数 据 集 一 般 不 支 持 复 杂 的 模 型, 但 这 一 结 果 强 调 了 研 究 人 员 要 抵 制 在 各 种 情 况 下 使 用 高 复 杂 性 模 型 的 诱 惑 的 重 要 性 Baseline [ 图 11] 用 于 测 试 信 号 检 测 性 能 的 仿 真 体 模 Activation 致 谢 作 者 们 希 望 对 本 文 中 所 总 结 的 研 究 工 作 作 出 贡 献 的 众 多 合 作 者 表 达 真 诚 的 谢 意, 其 中 有 Nikolas P. Galatsanos,Lars Kai Hansen,Issam El-Naqa, Ana S. Lukic,Robert M. Nishikawa,Stephen LaConte,David Rottenberg,Liyang Wei 和 Jane Zhang 本 文 中 所 回 顾 的 研 究 工 作 由 NIH/NCI (CA89668) NIH/NIBIB(R01EB009905) NIH/NIBIB (HL091017) NIH/NINDS(NS34069) NIH/NIMH(MH073204) James S. McDonnell 基 金 会 为 Grigori Yourganov 所 提 供 的 博 士 奖 学 金 Ph.D. scholarship to, NIH/NIBIB P20EB02013, NIH/ NIMH P20MH072580, and CIHR/MOP84483 资 助 Stephen C. Strother 要 特 别 感 谢 安 大 略 省 心 脏 与 中 风 基 金 会 通 过 中 风 康 复 中 心 所 给 予 的 支 持 作 者 简 介 Miles N. Wernick(wernick@iit.edu) 于 1983 年 在 西 北 大 学 获 得 物 理 学 学 士 学 位,1990 年 在 罗 切 斯 特 大 学 获 得 光 学 博 士 学 位 1990 年, 作 为 美 国 国 立 卫 生 研 究 院 博 士 后 研 究 员 在 芝 加 哥 大 学 研 究 放 射 学, 在 那 里 他 成 为 一 个 副 研 究 员 助 理 教 授 1994 年, 他 加 入 了 伊 利 诺 伊 理 工 大 学, 目 前 他 是 医 学 影 像 研 究 中 心 的 主 管, 电 气 和 计 算 机 工 程 以 及 生 物 医 学 工 程 系 的 Motorola 基 金 会 的 讲 座 教 授 他 还 是 Predictek 公 司 的 总 裁, 他 的 研 究 兴 趣 包 括 医 疗 成 像, 机 器 学 习, 图 像 处 理, 光 学 他 是 IEEE Signal Processing Magazine 特 刊 的 客 座 编 辑,IEEE Transactions on Image Processing 和 SPIE/IS&T Journal of Electronic Imaging 的 副 主 编,IEEE Bioimaging and Signal Processing Technical Council 的 会 员 Yongyi Yang (yy@ece.iit.edu) 分 别 于 1985 年 和 1988 在 中 国 北 京 的 北 方 交 通 大 学 获 得 电 子 工 程 学 生 学 位 和 硕 士 学 位 并 分 别 于 1992 年 与 1994 年 芝 加 哥 的 伊 利 诺 伊 州 科 技 大 学 (IIT) 获 得 应 用 数 学 硕 士 学 位 和 电 气 工 程 博 士 学 位 他 目 前 是 IIT 在 电 气 与 计 算 机 工 程 系 任 教 授, 他 在 医 学 影 像 研 究 中 心 工 作, 而 且 是 生 物 医 学 工 程 学 系 的 合 聘 教 授 他 的 研 究 兴 趣 包 括 信 号 和 图 像 处 理 医 学 成 像 机 械 学 习 模 式 识 别 和 生 物 医 学 应 用 他 同 时 还 是 IEEE Transactions on Image Processing 的 副 主 编 Jovan G. Brankov( brankov@iit.edu) 于 1996 年 在 南 斯 拉 夫 贝 尔 格 莱 德 大 学 获 得 电 气 工 程 高 级 文 凭 并 分 别 于 1999 年 和 2002 年 从 伊 利 诺 伊 州 科 技 大 学 (IIT) 获 得 电 子 工 程 的 硕 士 和 博 士 学 位 他 目 前 在 IIT 的 电 气 与 计 算 机 工 程 系 担 任 助 理 教 授, 他 在 医 学 影 像 研 究 中 心 工 作 他 的 研 究 兴 趣 包 括 医 学 成 像 图 像 序 列 处 理, 模 式 识 别 和 数 据 挖 掘 他 目 前 的 研 究 课 题 包 括 医 学 图 像 序 列 的 四 维 和 五 维 断 层 图 像 重 建, 多 图 统 计 法 ( 一 种 相 位 敏 感 的 成 像 方 法 ), 以 及 基 于 人 类 观 察 者 模 型 的 图 像 质 量 评 估 他 已 编 写, 或 与 他 人 合 著 超 过 八 十 的 著 作, 并 担 任 Medical Physics 的 专 案 副 主 编 Grigori Yourganov (gyourganov@rotman-baycrest.on.ca) 分 别 于 2000 年 和 2005 年 获 得 位 于 加 拿 大 多 伦 多 的 约 克 大 学 的 计 算 机 科 学 的 学 士 学 位 和 硕 士 学 位 他 目 前 正 在 在 Rotman 研 究 所 ( 多 伦 多 大 学 ) 医 学 科 学 研 究 所 攻 读 博 士 学 位, 师 从 于 Stephen C. Strother 博 士 和 Randy McIntosh 博 士 他 的 研 究 [16] IEEE 信 号 处 理 杂 志

19 主 要 集 中 在 将 多 变 量 分 析 技 术 用 于 fmri 数 据 的 应 用 Stephen C. 分 别 于 1976 年 和 1979 年 在 位 于 新 西 兰 的 奥 克 兰 大 学 获 得 学 士 学 位 和 硕 士 学 位,1986 年 在 蒙 特 利 尔 的 McGill 大 学 获 得 电 器 工 程 的 博 士 学 位 Since 1985, he has been a postdoctoral fellow at Memorial Sloan-Kettering Cancer Center, New York. 在 1989 年, 他 作 为 高 级 PET 物 理 学 家 加 入 了 位 于 Minneapolis 的 弗 吉 尼 亚 州 医 学 中 心, 并 在 2002 年 成 为 明 尼 苏 达 大 学 的 放 射 学 教 授 2004 年 他 移 居 到 多 伦 多, 作 为 Rotman Research Institute 的 资 深 科 学 家 和 多 伦 多 大 学 的 医 用 生 物 物 理 学 教 授, 在 那 里 他 还 是 中 风 康 复 中 心 的 是 multiinstitutional 中 风 康 复 中 心 的 核 心 成 员 目 前 的 研 究 兴 趣 包 括 神 经 信 息 学, 主 要 致 力 于 将 机 器 和 统 计 学 习 技 术 用 于 PET 和 fmri/mri 神 经 影 像 在 大 脑 老 化 的 研 究 与 临 床 应 用 中 的 应 用 2001 年 他 与 他 人 一 起 在 芝 加 哥 创 办 了 Predictek 公 司 他 还 是 Human Brain Mapping 的 副 主 编 Partial ROC Area Rho = 0.00 Rho = 0.50 Rho = GLM-S GLM-P NLD LD 0.04 QD (a) (b) (c) Signal Variation, 2 AMP Signal-to-Noise Variance V = Noise, 2 NOISE [ 图 12] 在 (a) (c) 中 给 出 了 作 为 被 激 活 大 脑 区 域 的 网 络 间 的 信 噪 方 差 比 (V) 和 相 关 性 (rho) 的 函 数, 五 种 模 式 下 检 测 大 脑 激 活 的 性 能 QD 和 NLD 的 表 现 最 佳, 随 着 网 络 强 度 的 增 加 而 有 所 改 善 ( 增 大 了 V 和 Rho 值 ), 而 单 变 量 方 法 的 性 能 已 经 落 后, 实 际 上 随 着 信 号 强 度 的 增 加 而 恶 化 参 考 文 献 [1] T. Hastie, R. Tibshirani, and J. H. Friedman, The Elements of Statistical Learning.New York:Springer-Verlag, [2] B. Scholkopf and A. J. Smola, Learning with Kernels:Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond.Cambridge, MA:MIT Press, 2001, p [3] M. N. Wernick, Pattern classification by convex analysis, J. Opt.Soc. Amer.A, Opt.Image Sci., vol. 8, pp , [4] V. N. Vapnik, Statistical Learning Theory.New York:Wiley, [5] M. E. Tipping, Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine, J. Mach.Learn.Res., vol. 1, pp , Sept [6] R. G. Baraniuk, E. J. Candès, R. Nowak, and M. Vitterli, Compressive sampling, IEEE Signal Processing Mag., vol. 21, no. 2, pp , Mar [7] B. Efron and R. J. Tibshirani, An Introduction to the Bootstrap.Boca Raton, FL:CRC, [8] B. Efron and R. Tibshirani, Improvements on cross-validation:the.632+ bootstrap method, J. Amer.Statist.Assoc., vol. 92, no. 438, pp , June [9] S. C. Strother, J. Anderson, L. K. Hansen, U. Kjems, R. Kustra, J. Sidtis, S. Frutiger, S. Muley, S. LaConte, and D. Rottenberg, The quantitative evaluation of functional neuroimaging experiments:the NPAIRS data analysis framework, Neuroimage, vol. 15, no. 4, pp , Apr [10] Image-Processing Techniques for Tumor Detection.New York:Marcel Dekker, [11] Recent Advances in Breast Imaging, Mammography, and Computer-Aided Diagnosis of Breast Cancer.Bellingham, WA:SPIE, [12] J. Tang, R. M. Rangayyan, J. Xu, I. El Naqa, and Y. Yang, Computer-aided detection and diagnosis of breast cancer with mammography: recent advances, IEEE Trans.Inform.Technol.Biomed., vol. 13, no. 2, pp , Mar [13] I. El-Naqa, Y. Yang, M. N. Wernick, N. P. Galatsanos, and R. M. Nishikawa, A support vector machine approach for detection of microcalcifications, IEEE Trans.Med.Imaging, vol. 21, no. 12, pp , Dec [14] L. Wei, Y. Yang, R. M. Nishikawa, M. N. Wernick, and A. 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20 Posterior Probability Test-Scan Class (p) Curves Equidistant from Prediction = 1.0 and Reproducibility = Cosine Detrending 5 = # SVD 2.0 Cycles Components 1.5 Cycles Reproducibility (r) M M > 0 [ 图 13] 在 NPAIRS 框 架 中, 预 测 重 复 性 (,) pr 曲 线 给 出 了 预 测 准 确 度 ( 纵 轴 ) 和 由 此 产 生 的 脑 图 ( 横 轴 ) 重 复 性 的 折 中 当 曲 线 最 接 近 理 想 点 (1,1), 实 现 了 最 小 距 离 M 时 就 可 实 现 最 佳 性 能 这 为 优 化 图 像 分 析 过 程 提 供 了 基 础, 本 例 是 在 特 定 fmri 数 据 分 析 问 题 中 指 定 了 最 佳 参 数 (SVD 分 量 的 数 目, 以 及 在 特 定 余 弦 去 趋 势 步 骤 中 的 周 期 数 目 ) [42] C. F. Beckmann and S. M. Smith, Probabilistic independent component analysis for functional magnetic resonance imaging, IEEE Trans.Med Imaging, vol. 23, no. 2, pp , Feb [43] J. Mourao-Miranda, A. L. Bokde, C. Born, H. Hampel, and M. Stetter, Classifying brain states and determining the discriminating activation patterns:support vector machine on functional MRI data, Neuroimage, vol. 28, no. 4, pp , Dec [44] S. LaConte, S. Strother, V. Cherkassky, J. Anderson, and X. 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