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基于内容的医学图像检索
首先介绍了文本检索的在医学使用中存在的弊端,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,讨论了特征提取方法.接着,提出了基于内容的医学图像检索在实际应用中所面临的问题,分析了基于内容的医学图像检索国内外的研究现状.后,对未来的发展方向做了展望.
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DICOM医学图像扩展模型的研究
医学图像存档和通讯系统PACS(Picture Archiving and Communication System)促进了医学图像的共享,但是该系统只能提供基于关键字的医学图像检索,不能进行基于语义内容检索,本研究在现有图像处理、分析和理解技术的基础上对医学图像的内容信息进行了划分,并对PACS系统的医学成像和通讯标准DICOM(Digital Imaging and Communication in Medicine)信息模型进行了扩充,增加有关图像内容的信息,提出了DICOM信息模型的扩展模型.通过该模型来组织医学信息的存储和检索可以满足基于关键词和基于图像语义内容检索的需要,后在该模型的框架下实现了超声心动图像基于形状特征的检索.
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医学图像在临床中的应用及医学图像数据库的检索技术
分别论述了医学图像及其在临床中的应用,基于内容的图像检索技术的发展和医学图像库管理、应用等问题,对其中涉及的技术进行了探讨和概括.
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论基于内容的图像检索技术
随着图书馆收藏的图像资料迅速增多,人们迫切需要提供一种能在大量图像数据库中快速检索到所需图像资料的计算机图像检索系统,基于内容的图像检索技术就是这样一种检索技术.它利用图像的颜色、纹理、形状和其他特征对图像进行查询,在浩如烟海的图像数据库中迅速检索到用户所需的图像资料,是一种很有前途的图像检索技术,有着广阔的应用前景.
关键词： 图像检索 基于内容的图像检索 计算机可视化检索系统 -
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.
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基于内容的图像检索技术在医学图像处理中的应用
基于内容的图像检索目的是在给定查询图像的前提下,依据内容信息或指定查询标准,在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的相应图像.基于内容的图像检索指的是查询条件本身就是一个图像,或者是对于图像内容的描述,它建立索引的方式是通过提取底层特征,可提取的特征可以包括图像的颜色、纹理、形状和空间关系等,然后通过计算比较这些特征和查询条件之间的距离,来决定两个图像的相似程度.一般是将从图像中提取的特征组成一个向量,两个图像之间可以通过定义一个距离或者相似性的测量度来计算相似程度.
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基于径向Krawtchouk矩的医学图像检索
为了更有效地进行医学图像检索,本研究利用径向Krawtchouk矩的旋转不变量提取图像的特征,进行医学图像数据库的检索,利用快速算法提高检索速度.实验结果表明:其对图像有很强的区分能力,接近100%.因此,利用径向Krawtchouk矩能够很好地进行医学图像的检索.
关键词： 基于内容的图像检索 径向矩 Krawtchouk多项式 不变量 快速算法 -
一个基于内容检索的医学图像数据库
介绍了一个基于图像内容检索的医学图像数据库系统.分别讨论了用于图像内容检索的颜色、纹理和形状特征以及在此特征集下的图像相似性度量;介绍了数据库的组织及该系统的界面.
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基于图像内容检索的乳腺肿块辅助检测与诊断技术
乳腺癌是严重威胁女性生命健康常见的恶性肿瘤之一.据美国癌症学会公布的全球癌症病例及死亡率统计显示,2008年全球有138万人被诊断为乳腺癌,为所有新发癌症总数的23％;约有近50万人死于乳腺癌,占所有癌症死亡总数的14％;而发病率以3％的速度逐年攀升;发展中国家新发病例和死亡数分别占全球总数的一半和60％以上[1].
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基于模糊聚类的医学图像检索方法
如何构建有效的图像库结构,提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需要解决的关键问题之一.论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法来聚类图像.实验表明该方法应用于图像检索,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果.另外,系统利用基于分阶段显示和评价反馈的权重调整方法进一步提高检索性能.
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联合图像高级语义特征和内容低级特征的医学图像检索
基于内容的图像检索是利用图像的低级特征来检索相似性图像,在医学图像数据库检索中有着广泛的需求,而医学图像除了包含内容信息外还包含大量的语义信息.我们提出了联合医学数字成像和通信(Digital imaging and communications in medicine,DICOM)特征与图像内容低级特征的方法来检索相似的医学图像,方法是首先从医学图像数据库中提取图像的DICOM头信息的语义信息,以便进行图像的预筛选,然后提取经预筛选后的图像和样例图像的纹理特征(双树复小波),相比两者得到与样例图像相似的图像.实验结果显示联合高级语义(DICOM特征)和低级特征(纹理)的方法能提高检索的效能.
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基于CBIR技术的眼底图像自动分类检索系统
为实现一个眼底图像自动识别检索的原型系统,本文采用基于内容的图像检索(CBIR)技术提出一种综合考虑眼底图像颜色(灰度)直方图和明、暗区域等局部信息相混合来表示眼底特征的方法,运用核主成分分析(KPCA)法进一步提取非线性特征和降维.在相似性度量上,提出一种利用支持向量机(SVM)对KPCA加权距离来度量的方法.用该系统随机测试300个样本,检索错误的图片总数为32张,其检索率为89.33％.实验表明该原型系统对眼底图像的识别率极高.
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一种基于多特征的MRI脑部图像检索方法5000
针对目前基于内容的医学图像检索技术中存在的问题,提出一种基于多特征的MRI脑部图像检索方法.根据MRI脑部图像特点,设计多特征向量求解算法,提取脑部图像的纹理、边缘和灰度特征并组合为多特征向量.为加快检索速度,对多特征向量进行降维,初步实验结果表明提出的检索方法是可行的.
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基于新疆维吾尔医草药图像形状特征的检索研究
目的 探讨草药图像的Hu不变矩对基于内容的维吾尔草药图像的检索效果.方法 对维吾尔草药图像进行预处理,使用Canny算子、轮廓跟踪等方法获取草药图像的形状,提取草药图像的Hu不变矩形状特征,构建基于草药图像形状特征的草药图像检索系统,并进行图像检索效果验证.结果 检索结果表明,基于草药图像的Hu不变矩特征对叶类、花类维吾尔草药图像的平均查准率达到70％,平均查全率达到80％.结论 草药图像的Hu不变矩形状特征对基于内容的维吾尔草药图像的检索有较好的检索效果.
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基于内容的医学图像检索技术在维吾尔药材图像检索中的应用前景
维吾尔医药是我国医药学的重要组成部分，长期以来新疆维吾尔医疗机构累积了大量的药材数据资料，目前主要采用人工标注、文本检索的方式对其进行使用。为改善这种低效利用的局面，建立药材资源数据库及药材图像检索平台是一项亟待解决的问题。为满足快速发展的维吾尔医学及新药开发过程中快速而准确的检索需求，将基于内容的图像检索技术应用于维吾尔医药材资源数据库及检索平台中，此项技术的成功运用将会对维吾尔医学临床治疗、新药开发和民族地区卫生医疗事业的发展产生积极而深远的影响。本文针对基于内容的图像检索技术、图像特征提取方法以及图像相似度匹配方法进行综述。
