中新网上海新闻8月6日电（缪璐 苏浩云）在乳腺疾病筛查的临床实践中，一张模糊的X光片往往让医生倍感棘手——那些早期乳腺癌的信号，常常隐藏在复杂的灰度纹理中，如同大海捞针。刘长旺，以计算机专家的跨界视野，在《A Hybrid Similarity Measure for Mammography CAD using CBIR Approach》中提出了一套突破性的混合相似性度量算法。这项研究的核心，就是用代码为计算机装上“双重视角”，让机器能更精准地解读乳腺影像中的生命信号，而这一切创新，都源于他对传统诊断技术瓶颈的深刻洞察。

　　算法融合：打破单一方法的局限

　　刘长旺在研究中敏锐地发现，传统计算机辅助诊断系统始终受困于“单一视角”的局限：有的系统靠识别图像的边缘、明暗等细节特征判断，但一旦肿块边界模糊，就像雾中看物，误差不断累积；另一种系统靠比对像素分布的相似度，却容易被肿块的大小、朝向干扰，如同用固定模具去套多变的形状。这两种方法的诊断准确性(以Az值衡量)分别停留在0.8326和0.7904，始终无法突破性能天花板。

　　作为深耕计算机领域的专家，刘长旺想到了“协同作战”的解决方案：让两种方法取长补短。他设计的混合算法分两步精准推进：第一步，用能捕捉15个边缘特征、19个灰度特征和15个纹理特征的多特征算法，从852例标准化处理的影像样本(含426例确诊肿块和426例正常区域)中快速锁定可疑区域，这就像在图书馆里先按分类找到目标书架；第二步，用互信息算法对这些候选区域做像素级的精细比对，重新排序后给出最终判断，如同在书架上逐本细查。这种“先粗筛后精检”的架构，既保留了细节识别的敏锐度，又弥补了单一方法的局限。

　　实验结果印证了这种创新的价值：混合算法的Az值达到0.8497，不仅超过两种单一方法，更对≤5mm的微小肿块展现出突出的识别能力。这意味着，那些在传统方法中可能被忽略的早期病灶，通过这套算法能获得更高的检出概率——而这正是乳腺癌诊疗中最关键的“时间窗口”。

　　从代码到工具：让算法贴近临床需求

　　刘长旺的研究从不止步于实验室数据，更注重将算法转化为医生能用、敢用的实用工具。他带领团队搭建的系统，首先解决了传统“黑箱”诊断的信任难题：在给出判断结果的同时，会同步展示最相似的历史病例，就像医生看病时参考过往经验，让诊断依据一目了然。

　　为了让系统在基层医院也能高效运行，刘长旺还做了一系列“量身优化”：用遗传算法将需要处理的49个特征精简压缩，在保证准确性的同时大幅提升速度，就像给代码“瘦身”，让普通电脑也能快速运行。这些设计让系统不仅在实验室表现出色，更具备了临床应用的“落地基因”——能帮助医生更高效地分析乳腺X光片，尤其让那些早期微小肿块的检出率显著提升。

　　研究与项目的双向赋能

　　值得关注的是，在这项研究开展的同期，刘长旺主持了河南省科技攻关项目“基于多视图内容检索的乳腺肿块辅助诊断系统研究与应用”。作为学界与产业界的双重实践者，他将论文中的混合算法作为项目核心技术，把852例标准化影像样本数据库转化为临床验证的“实战题库”。项目中发现的“38%低对比度肿块在单一视图中难以识别”等实际问题，又反过来推动了论文算法在多视图融合上的优化，形成了学术研究与应用实践的完美闭环。

　　这种横跨理论与实践的创新，既体现了他作为高校教师对技术突破的追求，也展现了企业负责人将成果落地的工程思维。当刘长旺在论文致谢中提及国家自然科学基金(61401242)的支持时，他或许已经预见：这段始于实验室的代码，正在改写乳腺癌诊断的技术标准。从852例样本的数据库到3.2万例临床应用，从0.8326到0.8497的Az值提升，这位计算机专家用一行行代码证明：医学的难题，往往能在计算机科学的解法中找到答案，而代码的终极意义，正是让每一个隐藏在灰度矩阵中的生命信号，都不被遗漏。

　　刘长旺的这项研究，本质上是用计算机科学的逻辑破解医学难题。他像搭积木一样融合不同算法的优势，既发挥了自己在代码优化上的技术功底，又始终以临床需求为导向。这种跨界融合的思路，不仅让乳腺影像诊断技术迈上新台阶，更证明了：真正有价值的创新，往往诞生在学科交叉的接口处，而代码的终极意义，就是为生命健康保驾护航。（完）

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编辑：王丹沁