智慧医疗中大数据分析的基础理论和语义融合技术

The diagnosis of diseases and the health services based on medical big data are the most key parts of smart healthcare, which are important social requirements for people’s health and happiness and also have a special economic meaning. This project will mainly carry out study on the essential theories and semantic fusion technologies in the field of medical big data processing, and the smart healthcare for diagnosing and predicting four types common cardiovascular diseases. The main research contents include essential theories of medical data analysis, feature extraction and description, multi-parameter feature modeling, and disease classification and diagnosis, which involve theories, methods, and prototype systems. The involved theories and methods are the common scientific issues and core technologies in areas of big data processing, semantic fusion, medical image processing, machine learning, computer vision, computer graphics, and so on. The major goal is to solve the key and difficult problems of the smart healthcare by exploiting the essential theories and semantic fusion technologies of big data analysis. It will provide a series of new simple and efficient methods, techniques, and health services for the smart healthcare based on medical big data, and make breakthroughs on the study of feature extraction and description of medical data, and disease classification methods. Therefore, this project has a well theoretical significance and practical application value.

基于医疗大数据的疾病诊断与健康服务关系到人们的健康与幸福，是智慧医疗的核心组成部分，具有重大的社会需求和经济意义。本项目以大数据分析的基础理论和语义融合技术为主线，以最常见的四种心血管疾病为对象开展研究，主要研究内容包括：医疗大数据分析的有关基础理论、数据的特征提取与描述、融合语义信息的多参数特征建模、疾病诊断与预测。研究范围涉及理论、方法与技术以及原型系统。所涉及的研究内容是大数据处理、语义融合、医学图像处理、机器学习、计算机视觉和计算机图形学等领域的共性科学问题和核心技术，在这些领域中有重要的需求和广泛的应用背景。项目的主要目标是基于大数据分析的基础理论和语义融合技术，为解决智慧医疗中有关心血管疾病分类和诊断中的关键和难点问题提供新理论、新方法以及一系列鲁棒实用的新技术，并在医疗数据的特征提取与描述、疾病分类与诊断的研究上取得突破。因此，本项目具有很好的理论意义和实际应用价值。

基于医疗大数据的疾病诊断与健康服务关系到人们的健康与幸福，是智慧医疗的核心组成部分，具有重大的社会需求和经济意义。本项目以大数据分析的基础理论和语义融合为主线，就智慧医疗中的心血管疾病分类模型、辅助诊断模型以及健康服务模型涉及到的理论、算法和技术问题开展研究主要研究内容包括：1、医疗大数据分析的有关基础理论。2、医疗大数据的特征描述与提取。3、基于医疗数据与语义融合的多参数特征建模。4、心血管疾病诊断与预测。项目研究了大数据处理、语义融合、医学图像处理、机器学习、计算机视觉和计算机图形学等领域的共性科学问题和核心技术。在国内外重要期刊和学术会议发表论文104篇，其中在顶级刊物ACM Trans.、IEEE Trans.、中国科学、Computer Aided Design、Journal of Computer Science and Technology、计算机研究与进展等发表高水平论文 38篇，SCI/EI 收录 84 篇。项目执行期间授权 15 项；获批软件著作权 11项。项目的研究为解决智慧医疗中有关疾病分类和辅助诊断中的关键和难点问题提供新理论、新方法以及一系列鲁棒实用的新技术。