根据提供的文件内容，以下是对文档知识点的详细解释：
1. CAD模型技术应用
CAD模型技术，即计算机辅助设计（Computer-Aided Design），在医疗领域中的一个应用是计算机辅助诊断（Computer-Aided Diagnosis，CAD）。CAD技术可以提高诊断的速度和准确性，尤其在放射学中，它能够帮助放射科医生分析医学影像，识别出病变区域。本研究中所提及的CAD模型是针对肺部肿瘤的计算机辅助诊断模型，其应用主要是利用计算机软件对PET（正电子发射断层扫描）/CT（计算机断层扫描）图像进行分析，从而辅助诊断肺部肿瘤。
2. RoughSet粗糙集理论
粗糙集（Rough Set）理论是由波兰数学家Zdzisław Pawlak在1982年提出的一种用于处理不确定性知识和模糊数据的数学工具。其核心思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出决策或分类规则。在本研究中，粗糙集理论被应用于特征集的融合过程中。通过对高维特征数据进行特征级融合，可以剔除冗余的特征，降低数据的维数，以减少计算复杂度和提高分类准确性。
3. 特征集融合
特征集融合是一种数据预处理技术，它通过对多维特征数据集进行分析和优化，实现特征的选择和降维。在本研究中，首先从肺部肿瘤感兴趣区域(ROI)提取了形状特征、灰度特征、Tamura纹理特征、灰度共生矩阵(GLCM)特征和频域特征，总共得到98维特征矢量。然后，通过遗传算法和基于属性重要度的启发式算法进行特征级融合，得到不同的特征子集，从而有效减少特征之间的相关性和维数灾难问题。
4. 遗传算法和属性重要度启发式算法
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机制的搜索启发式算法，用于解决优化和搜索问题。本研究中，它被用于知识约简过程，以选择最重要的特征，降低特征矢量的维数。属性重要度启发式算法则是根据特征对分类决策的重要性来选择特征，它是一种基于领域知识的方法，能有效处理特征选择问题。
5. 支持向量机（SVM）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的分类算法，尤其适用于高维空间中的分类问题。SVM通过在特征空间中找到一个最优超平面，来实现数据的分类。在本研究中，SVM被用作分类器，对融合前后的特征集进行分类识别，并通过网格寻优算法优化核函数，以提高肺部肿瘤的诊断正确率。
6. PET/CT图像分析
PET/CT是将正电子发射断层扫描（PET）和X射线计算机断层扫描（CT）两种技术相结合的医学影像技术。PET能提供功能信息，显示身体组织的代谢情况；CT能提供解剖结构信息。这两种技术的结合，能够为医疗诊断提供更全面的信息。在本研究中，使用PET/CT图像分析肺部肿瘤，提取病变区域的多维特征，并使用基于粗糙集特征集融合的模型进行诊断。
7. 核函数优化
在使用SVM作为分类器时，核函数的选择至关重要。核函数能够将原始数据映射到高维空间中，以便在新的空间中找到最优分类超平面。网格寻优是一种搜索策略，用于寻找最佳的核函数参数，以提高分类器的性能。本研究中，采用网格寻优算法对SVM的核函数进行优化，以获得最佳的分类结果。
本研究通过提出一种基于粗糙集特征集融合的PET/CT肺部肿瘤CAD模型，结合遗传算法、属性重要度启发式算法和SVM分类器，成功降低了高维特征表示下的特征相关性和维数灾难问题，有效提高了肺部肿瘤的诊断正确率。
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