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

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,提出了基于内容的医学图像检索面临的挑战。     

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。     

更快使用数字化放射图像和加速诊断进程乃当务之急

在诊断中应用数字化医学图像的趋势越来越增加。通常大多数诊断由医院放射科负责，但是近来，心脏、神经等科室进行图像诊断的步伐也在增加。数字化图像有很高的分辨率，因此要占用很大的存储空间，访问和检索这些高分辨率医学图像是关心的一个问题。检索医学图像的时间取决于所用通讯带宽，可以是几分钟，也可能要几个小时。     

基于小波变换纹理分析的医学图像检索

根据医学图像的特点．提出了一种基于哈尔小波变换纹理分析的图像检索方法．并与基于共生矩阵的纹理识别方法进行比较和分析。据此．实现了一个图像检索原型系统。实验证明．本方法具有良好的检索效果。     

多进制小波在医学图像检索中的应用

医学影像的数据量日益增加使得建立一个高效的医学检索系统势在必行，而提高检索系统效率的关键技术就是合理地分类图像。纹理作为图像灰度的分布模式，是图像的重要特征之一。由于图像的小渡多尺度分解本质上是一种多通道的滤波过程，其多分辨率分析结构与人类视觉系统特性相一致。因而，在图像的多进制小坡变换域中提取不同分辨率下的纹理特征，特别有利于图像识别与检索。文中设计并实现了一种基于八进制小波的医学图像分类方法，更好地解决了医学图像检索的关键技术，得到了很高的分类率。     

基于内容的医学图像检索

首先介绍了文本检索的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。最后，对未来的发展方向做了展望。     

一种基于内容的医学图像检索方法的实现

介绍颜色相关图及其改进算法在医学图像检索中的应用,并与标准灰度直方图的检索效果做了比较.     

基于灰度共生矩阵的腹部图像分类与检索

目的:旨在准确率更高地对腹部医学图像进行分类和检索。方法:提出一种基于灰度共生矩阵的图像分类和图像检索新方法。利用灰度共生矩阵计算2类关键特征:对比度和熵,实现对腹部医学图像的分类与检索。利用Matlab构造分类检索界面,可分别进行2种处理,其中分类处理是将图像库中的图像根据疾病类型进行分类,可显示疾病种类及相应图像数量;检索处理为将已知疾病图像输入系统后,系统将与之相似疾病图像检索显示出来。结果:能够准确率很高地分类检索肝癌、肝血管瘤、肝囊肿等3类疾病,界面便于医生操作。结论:对临床影像数据进行实验测试,结果表明分类和检索准确率较高,满足临床的需要。     

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,掌握最新医疗信息。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。     

多级多特征医学图像检索系统的研究

分析了国内外一些典型医学图像检索(CBMIR)系统及其关键技术,包括底层特征提取方法、检索目标以及系统的应用对象等,并对CBMIR系统存在的问题,如可移植性差、二维图像检索的局限性等进行了讨论,提出了多级多特征的CBMIR系统框架。该框架将文本与内容相结合、纹理与形状相结合、全局与ROI相结合、二维图像与三维图像相结合,旨在提高检索准确度,并满足不同用户的检索需求。     

基于Delphi的DICOM图像显示系统的设计与实现

DICOM标准已成为医学图像通用标准,DICOM文件结构复杂,常见的图像处理软件无法显示DICOM图像。在对现有的DICOM图像显示技术进行系统研究的基础上,利用Delphi快速开发的特点,设计并开发了DICOM图像显示系统。该系统能够正确显示DICOM图像及其文件信息,并具有多幅图像对比显示、图像反色显示、亮度和对比度调节等图像处理功能。该系统不仅解决了医学图像在Windows系统平台的显示同题。还可将医学图像的主要文本信息提取并显示出来,便于医学图像的后续研究。     

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。     

开源影像诊断软件的现状与一种集成开发平台

目的：对开源医学影像诊断软件的发展现状进行分析,研究在开源软件基础上开发影像诊断系统的可行性。方法：首先阐释了开源软件许可证的法律内涵,然后分别对2大类别的影像软件——DICOM工具集与PACS、影像分析与三维可视化的发展情况进行分析与比较。结果：提出了一种开源医学影像诊断系统集成开发平台OMID,并在科室局域网上对该系统的功能与性能进行测试。结论：该系统能够满足医学教育与科研等方面的性能需求。     

基于DT—CWT变换统计模型的医学图像纹理检索

针对离散小波变换具有平移变化性和弱方向性的特性,本文提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)统计模型的医学图像纹理检索方法。该方法首先利用双树复小波变换系数的平移不变和多方向选择特性,建立广义高斯分布的统计模型,然后基于该模型提取图像的特征矢量,最后利用改进的Log-likelihood(ILL)相似性测度算法进行纹理图像检索。实验结果表明,该方法的检索查准率达到了82.8%,相比于传统的Gabor算法和小波算法都有了较大的提高,对今后的纹理图像检索具有重要的理论与实际意义。