多光谱CMM成像与早期诊断机理及其自动识别系统的研究

近年,国人皮肤恶性黑素瘤（CMM）以每10年增加两倍的比例上升，因其恶性程度高、易转移，又无理想非创伤性诊断方法，已成为皮肤首位致死性疾病。本研究拟建立多光谱CMM成像技术，无创获取黄色人种CMM组织从430nm至950nm间10个波段光谱图像的二维、三维可视信息，揭示CMM侵袭皮肤组织的多光谱成像规律与病理诊断关系，阐明其对CMM早期诊断与预后判断的机理；结合遗传算法自生成神经网络，实现CMM组织10个谱段图像的自适应聚类分割和基于模式的内皮损区及目标过渡区的准确划分；参照CMM皮肤镜诊断指征，定量分析颜色、纹理和形状等，提取不同波段光谱图像特征并优选，以组合神经网络实现自动识别；建立用于训练和测试的图像数据库，研制出"多光谱CMM图像自动分析系统"设备，使早期诊断率超过国际水平并推动学科前沿创新；本课题属多学科交叉科学仪器基础前沿研究,在国际上首次对黄种人多光谱CMM成像早期诊断研究。

近年，国人皮肤恶性黑素瘤（CMM）的发病率以每10年增加两倍的比例上升，因其恶性程度高、易转移，又无理想非创伤性诊断方法，已成为皮肤首位致死性疾病。国外研究多光谱CMM成像技术虽然刚刚起步，但已带动了皮肤病学科的飞速发展，并形成以德、美等发达国家为主导的研究热点，因无创性、自动诊断准确率高等优点，立即引起广大同仁的高度关注。由于人种与肤色的差异，国外以白色人种为标准的研究成果直接影响黄色人种CMM的测量精度。本研究建立了多光谱CMM皮肤镜成像技术，无创性获取黄色人种CMM从430nm至950nm间10个谱段的图像信息和图像数据库，与既往研究CMM图像的分割技术积累，本研究采用从单谱段到多谱段的研究思路，首先在单谱段CMM图像上研究目标的算法，在此基础上进行多谱段CMM图像的精度分割和识别，结合遗传算法(GA)自生成神经网络（SGNN），实现多谱段CMM图像的自动聚类分割和多个谱段信息融合，采用PCA降维方法，提取多光谱CMM图像的纹理、边界、形状以及谱信息特征并优选，经临床定量分析给出CMM的形状不对称、形状偏心率、边界凹陷率、过渡区辐射不均匀度、颜色多样性、纹理相关性等参数，基于系统组合神经网络模型实现了多谱段CMM分类器分类与自动识别，并建立用于训练和测试CMM图像的数据库。经病理验证，其CMM识别率达93.65%，比临床肉眼提高28.18%。本研究解决了适用于黄色人种“多光谱CMM智能化识别系统”的瓶颈问题，实现样机原型研制，其CMM自动识别率达到并超过国际先进水平。项目的研究将推动皮肤病学科前沿创新，具有自主知识产权，作为黄色人种尤其是国人医疗产品市场的高尖端主流设备将成可能。在研期间撰写论著41篇（SCI和EI共21篇、会议15篇、其它5篇;标注基金34篇）；取得专利权4项；计算机软件著作权1项；出版著作4部；培养硕士3名，在读博士2名；举办全国学习班4期；取得国家食品药品监督管理局的分类界定编码：6821及医疗设备行业许可申报“DERMOSCOPY-Ⅱ皮肤镜图像诊断工作站”，与“国家食品药品监督局医疗器械质量监督中心”检验报告，目前已通过多家权威医院伦理委员会论证和临床验证后期。基于本研究在国内首家成立“皮肤病影像诊断中心”，截止目前已完成检查病例18973例，取得较好社会效益与经济效益，先后在央视2台、央视网络和人民日报健康时报专版等媒体报道5次。