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。     

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。     

医学图像检索技术的应用研究

医学图像的检索一直是人们所关注的焦点,本文主要介绍了基于内容的医学图像检索的意义、工作原理和方法。本研究将COM技术引入到医学图像检索中,使用MATLAB制作COM组件供VB调用、实现图像处理。实验表明,在VB开发环境中调用COM组件,能大大加快软件开发的进度、缩短源代码,提高代码质量及软件的稳定性。     

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。     

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。     

一种基于三维重建的医学图像融合方法

医学图像融合是医学图像处理的一项重要技术。传统的融合技术在严格配准的基础上,对于两个具有不同扫描和成像参数的影像具有极大的局限性,针对此,本文研究了一种基于三维重建的医学图像融合方法。该方法以三维重建为基础,对重建后的三维体数据,按照解剖学结构,设置任意的解剖面进行截取,可以得到具有空间和几何上完全匹配的两幅图像,最后进行融合。研究证明,使用该方法不仅融合的结果更加准确有效,而且无需配准,适用于任意的医学成像设备的影像融合。     

医学图像融合显示的几种方法

医学图像的配准和融合是医学图像处理的一个新的领域，其目的是为医生提供更多的诊断信息。本文介绍了五种融合显示的方法，有插入像素式融合显示算法，独立通道融合显示算法，图层融合显示算法，边缘融合显示算法以及基于小波变换的融合显示算法。     

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。     

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。     

一种关于医学图像融合的新思想探讨

医学图像融合技术在临床诊断和治疗、计算机辅助诊断、远程医疗、放射治疗及制定手术计划等方面有着广泛的应用前景。本文将详细介绍图像融合的技术、方法以及医学上的应用，并针对其局限性提出一种新思想。     

医学图像融合的应用与展望

医学图像融合作为信息融合的一个极具特色的应用领域,它充分利用多模式图像,获得互补信息,使临床的诊断和治疗更加准确完善。本文介绍了图像融合的方式和两大关键技术,对常用的各类对位方法与内、外部特征法的多种算法进行了介绍和对比分析,并且展望了图像融合的发展趋势。