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PACS系统影像存储介质及归档策略
随着PACS的强大功能逐渐被医学领域所认知,PACS系统在各家医院得到越来越广泛的应用.PACS作为一项新技术,其中的图像存储不是一种简单的存储,而是集存储、归档、图像检索、调阅为一体的永久性的图像存储.影像存储系统设计的好坏将直接影响影像系统工作的质量.本文主要探讨医学影像信息海量存储介质及归档策略.
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基于聚类-反馈机制的植物鲜药图像检索系统设计
使用计算机辅助进行中草药尤其是植物鲜药的检索和鉴定有着极其重要的现实意义.本文通过研究图像库分类检索和反馈机制,设计出基于聚类-反馈的植物鲜药图像检索系统.系统采用K-means算法,利用小波特征对图像库中的图像进行聚类,并引入人工反馈机制,使聚类更加精确,检索效率和准确率进一步提高.
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长白山野生中草药植物图像检索方法研究
目的 研究基于视觉词袋的图像检索方法并应用于长白山中草药植物图像检索领域.方法 采用SURF算法提取图像视觉特征,稀疏编码方法构造视觉词典,并提出支持向量机(SVM)和近似近邻(ANN)相结合的改进方法完成分类器分类训练.结果 选取2500张中草药图像作为检索样本,在视觉单词数量为500的情况下,平均检索时间为481 ms,平均查准率为88.95％.结论 本方法能有效提高图像检索效率与准确度,同时表现出较好的鲁棒性.
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医学图像分析的现状与展望
综述了医学图像分析的当前主要进展,包括理论模型、感兴趣区分割、图像配准与融合、时序图像的功能分析等传统研究.根据该领域的新进展,简述了基于内容的医学图像检索系统、标准数据集和评估准则的建立,以及医学图像分析商用软件等较新颖的热点.后总结了医学图像分析领域面临的主要挑战和未来发展方向.
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海量医学影像自动语义标注研究
随着医学影像数量的几何级增长，如何有效标注海量医学影像资源，并使其在检索及辅助诊断中得到充分利用是大数据时代的迫切需求。针对医学影像语义标注现状，提出了一种医学影像语义描述模型和基于深度学习的自动语义标注框架，一方面将人从费时费力的手工标注中解脱出来，另一方面通过建立低层视觉特征与高层语义的映射，克服视觉特征与语义表达之间的鸿沟，使基于语义的海量医学影像数据的检索应用得以实现。
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基于区域PACS的医学图像检索模式设计
为使区域医学影像存储与传输系统（PACS）中来源于不同设备、对应不同人体组织器官和多种病症的海量医学图像资源，在辅助临床诊断和远程医疗等应用中被准确快速的检索定位，设计了基于区域PACS系统的医学图像多样化检索模式，并分析了实现多模式检索涉及的语义标注、视觉特征库构建等关键技术。
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医学图像检索技术发展现状
在大数据技术和医院信息化快速发展的背景下,医学图像在医院诊疗活动中发挥着更加重要的角色,迫切需要建立一个高效、准确的医学图像检索系统.分别对基于文本、基于内容和基于语义的3种医学图像检索方法的关键技术进行详细论述和分析,并对医学图像检索技术的发展方向提出了展望.
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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 -
基于图像检索技术的外观设计专利查新
介绍并评价了目前适用于外观设计专利查新的图像检索工具,探讨了利用图像检索工具进行外观设计专利查新以及外观设计专利新颖性判定标准.
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新颖的医学图像分类编码方案
分析了医学图像分类方案,并根据医学PACS的应用需求,提出一个新颖简便的编码方案.编码由4个部分组成:(1)影像设备技术代码;(2)体位方向代码;(3)解剖学代码;(4)生物系统代码.实践证明,该编码方案能够充分描述医学图像内容.依照该编码查询和浏览图像准确率高、速度快.
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一种基于聚类的图像检索方法
目的:改善基于内容的图像检索精度不高的现状,研究一种提高图像检索精度的方法.方法:采用HSV颜色空间模糊量化方法提取图像的颜色直方图特征,在此基础上使用两阶段聚类方法对图像库中图像的特征形成聚类,检索阶段通过比较查询图像特征与每个聚类的中心来返回相关图像.结果:该方法提高了查询图像的查全率、查准率和相关图像在检索结果中的排名.结论:该图像检索方法是合理有效的,检索结果比较令人满意.
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一种基于HSV颜色空间模糊量化的图像检索方法
目的:为了提高图像检索的准确率,选择一个合适的颜色空间和准确的量化方法.方法:选取HSV颜色空间,在颜色量化时引入了模糊量化方法,并在此基础上采用分块直方图描述方法进行了相应的实验.结果:实验结果表明,HSV颜色空间模糊量化方法能较好地描述图像的颜色特征,检索结果比较令人满意.结论:该方法能够提高图像检索的准确率,且检索出的相关图像排序更靠前.
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基于内容的图像检索技术在医学领域中的应用
介绍了基于文本的图像检索技术的特点以及基于内容的图像检索发展的必然趋势,讨论了基于内容的图像检索的工作原理、图像预处理,选择合适的特征,提取特征和根据特征选择合适的算法,分析了基于内容的图像检索在临床、教学、科研和分类中的各个医学领域中的具体应用,并对目前CBMIR技术进行总结,对CBMIR技术进一步发展进行了展望.
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基于轮廓和灰度特征匹配的X线影像成像部位自动判定方法研究
目的：开发了一种基于图像信息进行X线影像成像部位自动判定的方法。方法对于任意选定的输入临床X线数字影像，使用图像选择佳阈值的边缘检测方法提取图像轮廓，并进行二值化处理，将图像轮廓同经过拼接获得的全身体模X线影像进行灰度相似性遍历检测。结果通过优化判定，获得同输入影像相似的佳匹配区域，并基于先验知识确定输入影像的成像部位。结论算法快速并具有较强的鲁棒性。
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基于SIFT特征和近似近邻算法的医学CT图像检索
针对医学X线计算机断层(Computed Tomography,CT)图像,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale InvariantFeature Transform,SIFT)特征和近似近邻算法的检索方法.首先通过SIFT算法得到图像的特征点和相应的特征向量,再采用近似近邻算法进行SIFT特征向量的匹配搜索,得到数据库中与参考图像相似的图像序列.实验结果表明,该法能检索到与目标图像细节相符的结果.大大提高了检索速度.与传统的基于纹理的检索方法相比,查准率和检索结果与目标图像的相似程度方面更佳,符合医学CT图像检索的要求.
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基于医学数字X线影像频谱特征的图像检索
目的:针对数字X线影像的频率特征,提出基于频谱相似性比较的图像检索新方法.方法:通过数字X线影像分析,获得其频率分布和幅值特性,根据不同部位(摄影体位)影像频率特性差异明显的特点,对影像进行特征频率曲线的提取、分类和库构建.对任意输入的图像,进行基于库曲线的相似性比较,从而判断图像的摄影部位(摄影体位).结果:采集影像科临床X线影像共计200幅,进行基于频率特征的曲线相似性判断检索,判定影像所属摄影部位.检索结果经临床医生进行主观判断,平均准确率93.78％,平均判断时间0.290 3 s.结论:该方法基于数字X线影像的频谱特征进行图像检索,首次分析不同部位在频率曲线上的特征性,将二维图像检索简化为一维曲线检索,大大缩短了检索时间,具有较高的准确率和鲁棒性.
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CT图像特征的自动获取与检索新方法
目的自动获取CT图像特征,提出实现基于内容的CT图像数据库检索新方法.方法本研究针对CT医学图像,提出应用大期望分割算法来获取其区域特征,并组合感兴趣区域的累积直方图特征、纹理和形状信息构成检索的特征向量,从而把图像表征为特征空间中的一个向量集合.结果当向数据库提交查询图像时,经过特征匹配,终按相似度由大到小的顺序返回目标图像.结论实验结果表明,本研究提出的基于内容的CT图像检索方案在满足临床需求的同时,获得了较高的查询精度和效率.
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基于语义的医学图像检索系统在PACS系统中的设计与实现分析
目的 为提高医学影像检索的准确性,在PACS系统建立基于语义的医学图像检索系统.方法 首先针对医学图像特征纹理丰富、灰度分辨率高的特点,结合灰度特征和纹理特征,提取出图像的混合特征；然后通过潜在主题框架将图像混合特征和高级语义相联系,实现潜在主题框架下的图像表示和检索方法.结果 本系统方便医生查阅相关病例的医学图像,可有效地获取到相似的病例进行借鉴,掌握新医疗信息.结论 本系统具有实用性、可行性、扩展性,能不断提高广州市番禺区医学影像诊断水平.
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新疆地方性肝包虫病CT图像检索算法比较
新疆地方性肝包虫病是新疆牧区发病率较高的传染性寄生虫病,严重影响牧区各族人民的身体健康.根据图像特征,选择合适距离算法,实现快速准确的图像检索,对辅助医生早期发现、诊断和治疗肝包虫病有重大意义.文章研究比较了使用肝包虫病医学图像纹理特征进行图像检索时,不同距离算法的有效性.实验结果表明:对于肝包虫病医学图像的基于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征图像检索,马氏距离算法优于其他距离算法.
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基于PACS的知识发现及用例分析
知识发现技术已经成功的应用在了各个领域.存储在PACS中的大量图像和其他数据使得发现潜在的知识成为可能.这篇文章检查了存在于PACS中的数据以及它们的属性,也考虑了医院和相应知识发现技术一些实际需求.这篇文章将介绍一个建立在实际PACS中非典(SARS)病例检测原型.实验结果显示大约73.17%SAR.S病例可以从PACS中被发现.
