摘要
本发明公开了一种基于大数据的胸外科影像分析方法,涉及胸外科影像分析技术领域,包括,采集患者的胸外科影像,并使用标准化协议进行预处理,利用卷积神经网络CNN对预处理后的胸外科影像进行自动识别并提取关键特征,使用主成分分析PCA技术,对提取出的关键特征进行降维处理,并保留具有代表性的信息,整合经过降维处理的不同成像模式的数据,使用互信息最大化策略进行配准,使用支持向量机SVM作为分类模型,根据整合后的不同成像模式的数据对疾病类型进行分类,通过多模态影像融合、特征选择与降维、模型训练效率提升了胸外科影像分析的质量和效率,推动了医学影像分析领域的技术创新,为临床实践带来了实质性的改进和提升。