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本發(fā)明公開了一種基于人工蜂群算法和量子粒子群算法的優(yōu)化計(jì)算方法，其包括以下主要步驟：(1)根據(jù)實(shí)際問題編制待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(2)輸入算法的通用運(yùn)行參數(shù)：種群數(shù)目、迭代次數(shù)、變量維數(shù)、變量取值范圍、待優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；(3)選取ABC、QPSO、QPSO+ABC和ABC+QPSO的一種或多種計(jì)算方法進(jìn)行計(jì)算；(4)若只使用一種，直接判斷結(jié)果是否滿足優(yōu)化要求；若多于一種計(jì)算方法，綜合比較計(jì)算結(jié)果及評(píng)價(jià)最優(yōu)的結(jié)果是否滿足此次優(yōu)化的要求；(5)若滿足要求，運(yùn)算結(jié)束，輸出計(jì)算結(jié)果和迭代曲線；(6)否則，修改算法的

探究了AI自動(dòng)勾畫的臨床應(yīng)用價(jià)值，即AI能夠?yàn)榕R床醫(yī)生提供多大的幫助。在8位醫(yī)生完成人工勾畫兩個(gè)月后，由他們對(duì)AI自動(dòng)勾畫的結(jié)果進(jìn)行修改（AI自動(dòng)勾畫+醫(yī)生修改，即AI輔助勾畫）。結(jié)果顯示，AI輔助勾畫提高了5位醫(yī)生的勾畫準(zhǔn)確性（平均由74%提高至79%），減少了55%的勾畫者間差異。     本研究是AI在全期別鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫方面的首個(gè)研究，樣本量大、技術(shù)合理、測(cè)試全面，是AI在腫瘤學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用的一項(xiàng)重要進(jìn)展。研究結(jié)果顯示AI輔助勾畫提高了鼻咽腫瘤勾畫的準(zhǔn)確性，能夠讓經(jīng)驗(yàn)較少的醫(yī)生達(dá)到近似專家水平的勾畫，將會(huì)對(duì)腫瘤控制和患者生存產(chǎn)生積極影響，同時(shí)極大地提高了醫(yī)生勾畫的效率，為實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)而又高效的鼻咽癌放射治療靶區(qū)勾畫提供了解決方案。

安徽大學(xué)人工智能學(xué)院在人工智能、控制科學(xué)、信號(hào)處理等領(lǐng)域取得了多項(xiàng)頂級(jí)研究成果

技術(shù)分析(創(chuàng)新性、先進(jìn)性、獨(dú)占性) 為了充分利用先進(jìn)的人工智能的新技術(shù)，提高醫(yī)療影像輔助診斷的水平，使得智能醫(yī)療診斷技術(shù)提高臨床診斷的質(zhì)量和效率，使其盡快走入家挺、社區(qū)，滿足人們的醫(yī)療健康的需要。研究臨床醫(yī)學(xué)影像的2D病灶精細(xì)分割和三維跨模態(tài)的影像三維重建技術(shù)。首先，通過建立多層感知的神經(jīng)網(wǎng)路，對(duì)醫(yī)學(xué)影像的特征進(jìn)行充分學(xué)習(xí)，得到影像的幾何映射的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)影像的三維重建，克服了現(xiàn)有的三維重建技術(shù)中度量關(guān)鍵問題，關(guān)鍵技術(shù)對(duì)于醫(yī)學(xué)影像的精準(zhǔn)度量，具有現(xiàn)實(shí)意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)少標(biāo)簽情況下的分割技術(shù)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效解決醫(yī)學(xué)影像中標(biāo)簽難以獲取的問題。技術(shù)的研究成果的特點(diǎn)是醫(yī)學(xué)影像跨模態(tài)輔助診斷技術(shù)，對(duì)于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過于復(fù)雜的關(guān)鍵問題，所研究技術(shù)適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫(yī)學(xué)度量方面的關(guān)鍵技術(shù)中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細(xì)分割技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)，可以用于臨床輔助診斷中，在關(guān)鍵技術(shù)探索中，實(shí)現(xiàn)對(duì)腔內(nèi)脂肪特征的精細(xì)學(xué)習(xí)，該技術(shù)僅需要少量的影像標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，就可以實(shí)現(xiàn)皮下脂肪的準(zhǔn)確分割，并證明了關(guān)鍵技術(shù)的有效性。

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