基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断技术

乳腺癌是女性中高发的恶性肿瘤疾病。近年来,其发病率呈增高趋势。早期发现、早期诊断和早期治疗是降低乳腺癌患者死亡率的关键。计算机辅助诊断(CAD)技术能够有效提高早期诊断的准确性,而基于内容医学图像检索(CBMIR)技术的引入,为乳腺癌的诊断提供了有效的决策支持。文中就近年来基于医学图像内容检索的计算机辅助乳腺X线影像诊断关键技术进行了较为详尽的综述,包括微钙化和肿块检测、特征提取、相似性测度和相关反馈技术等,同时对该领域的发展趋势进行了展望。

基于DICOM文本与内容的医学图像检索系统研究

为辅助医师从海量医学图像中快速查找所需图像,提出了一种将DICOM文本信息和图像底层特征相结合的医学图像检索方法。从DICOM图像的文件头中提取文本信息,进行图像预筛选,提取图像的纹理及形状特征,通过设定权重将这两种特征相结合,进行基于内容的图像检索。实验结果表明,综合纹理和形状特征的检索方法优于单一特征检索方法,联合DICOM文本信息和底层特征的方法能明显提高检索的效能,使检索结果更接近于人的视觉理解。

基于内容的医学图像检索技术

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务.文中在简述基于内容的医学图像检索模型后,着重探讨和分析了检索模型中图像特征提取、特征选择与融合、相似度匹配、图像预过滤、相关反馈等核心技术和相关算法,以及一些最新的应用.最后对基于内容的医学图像检索技术进行了展望.

基于内容的医学图像检索中的相关反馈技术

建立一个高效、准确的医学图像检索系统是目前具有挑战性的任务。由于相关反馈(RF)技术有效地解决了"语义鸿沟",成为基于内容的医学图像检索系统中提高检索性能的关键技术。文中根据RF算法采用的检索模型,从基于距离度量的模型、基于概率统计分类模型和基于机器学习模型三个方面,对有代表性的算法进行了分析与评价,并重点分析了基于机器学习的RF算法。最后对医学图像检索中RF技术的发展进行了展望。

基于内容的医学图像检索

首先引出了基于内容的医学图像检索概念 ,分析了医学图像的特征 ,讨论了常用的灰度直方图提取、纹理特征提取、形状特征提取等方法的最新发展 ,并重点分析了压缩域特征提取方法的发展。最后 。

基于内容的图像检索技术与医学图像检索

在分析基于内容的图像检索技术特点的基础上,提出了4种基于内容的图像检索方法,并对每种方法的实现特别是特征抽取进行了一定的研究。根据医学图像的使用特点,对基于内容的医学图像检索技术进行了初步的研究;对医学图像特征的抽取,应将重点放在形状特征和纹理特征的抽取上;同时,对医学图像进行检索,还可以使用颜色空间分布特征,来进一步进行相似匹配。

基于内容的医学图像检索技术的研究

由于图像特征的大范围的应用,医学图像数据已经迅速发展起来,正是这种发展,导致了人们对高效率医学图像数据的检索和管理的需求的增长,而基于内容的医学图像检索技术的研究也变得越来越重要。讨论了几种常用的基于内容的医学图像检索中图像特征的提取方法,并重点分析了语义和视觉特征相结合的特征提取方法,最后对基于内容的医学图像的检索技术的研究进行了总结。

几何矩不变量在基于内容医学图像检索中的应用

基于图像内容的检索 (Content basedimageretrieval,CBIR) ,是当前比较热门也是比较难的研究课题。针对基于内容的医学图象检索 ,我们提出几个对于图像旋转、伸缩、位移不变的几何矩不变量集 ,对于图像数据库的初检效果较好。

基于内容的医学图像检索

本文介绍了基于内容的医学图像检索的目的、意义和实现方法以及国内外研究现状和关键技术,并对未来的发展方向做了展望。

基于内容检索的(医学)图像数据库研究

通过对目前提出的各种实现基于图像内容查询的方法的分析和比较 ,结合最新的数据库应用系统构建技术 ,寻找一种可行的。

基于内容的医学图像检索技术

介绍了基于内容的医学图像检索系统的意义、方法和关键技术,分析了国内外医学图像检索领域的应用现状,并在此基础上探讨了基于内容的图像检索技术在医学图像检索领域的应用前景和未来的发展方向。

Web上基于医学图像内容检索技术的设计思想

利用医学图像的纹理、颜色、形态等多种信息分门类建立相关数据库。以多种方式从此医学图像数据库中进行检索。作者对建库的关键工作,图象的分割和病理特征提取的几种算法作了探讨,并且重点论证了双毯算法对骨肿瘤病变图象的特征提取。

基于内容的医学图像检索

医学图像在临床诊断与治疗中的应用日益广泛,如何利用影像管理系统中大量的图像,辅助医生进行分析与诊断是一个非常重要的问题。传统的基于文本关键字的图像检索方法已不能满足对大型医学图像数据库检索的需要,将基于内容的图像检索方法(CBIR)引入到医学图像数据库中进行研究是一项非常有意义的工作。介绍了基于内容的医学图像检索系统的构成,重点讨论了其中的关键技术问题,包括医学图像分割、特征提取、相似性检索及匹配和相关反馈技术,并分析了国内外的研究现状,对未来发展趋势进行了展望。

基于内容的医学图像检索高维数据库系统的设计

在医学影像信息学中,基于内容的图像检索(CBIR)技术被用来帮助放射科医师检索具有相似图像容的图像。CBIR通过图像的量化特征来检索高维特征数据库中与查询图像类似的影像。然而,当前大部分CBIR系统都会受特征维数影响,系统检索的响应时间随着特征向量维数及检索图像数量的增加而增长。对此提出了一种新的框架,使用VA-Trie结构来对图像特征建立高维数据库索引,以提高集成RIS/PACS中的CBIR的准确性和检索速度。

解剖学结构方法在基于医学图像内容检索中的应用

基于图像内容的检索 (content-basedImageretrieval,CBIR)在医学领域的应用有着广阔的前景。针对医学图像特点 ,我们提出基于解剖结构的灰度及纹理特征的医学图像检索方法 ,CT/MRI图像数据库的检索效果较好。

基于特征融合和相关反馈的医学图像检索技术

目的探索新型医学图像检索技术 ,以方便用户高效快速地查询到所需图像。方法在分别研究基于颜色聚类、颜色纹理和形状等单一特征医学图像检索算法的基础上 ,提出了基于特征融合和相关反馈的医学图像检索算法。结果通过对 80 0幅标准临床内窥镜图像构成的数据库进行实验研究 ,分别给出了基于单一特征、特征融合以及相关反馈图像检索的查准率和查全率 ,并进行了比较分析。结论利用特征融合和相关反馈逐步求精的方法 ,实现了更有效、更快捷的医学图像检索能力。

基于内容的图像检索技术研究

介绍了基于内容的图像检索与文本关键词检索的不同 ,阐述了基于内容图像检索的基本原理。

基于图半监督学习的医学图像检索

针对医学图像检索中底层特征不能完整地描述图像的高层语义的问题,提出一种基于图的半监督学习框架的医学图像检索算法.首先根据图像之间的距离关系构建图模型,并在标记传播过程中加入密度相似性约束,得到查询图像的类别归属度,即图像的视觉语义表示;然后提取图像分块SIFT特征,用词袋进行描述,以获取图像的局部特征;最后设计了结合视觉语义和局部特征的相似性度量准则.在ImageCLEFmed上的实验结果表明,该算法能够有效地表达图像的视觉语义,检索效率优于单一底层特征检索.

基于纹理特征的超声医学图像检索

在医学信息学领域,对医学图像物理特征的研究有助于实现图像的自动分析和基于内容的检索.为此,提出一种改进的Gabor纹理特征提取方法.通过超声医学图像的分析获得图像主要的纹理频率和方向特性,以此构成图像纹理特征矢量,降低了图像的纹理特征的维数.用该特征进行基于内容的图像检索,避免了采用Gabor小波在检索中带来的维数危机.通过对五类超声心动图像的检索实验,证明该方法的检准率和检全率较高,检索时间较短,能够取得较为满意的结果.