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。     

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     

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-based image retrieval，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像检索，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，支持图像内容查询的实用图像数据库应用系统的构建方法。     

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。     

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-based Image retrieval，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。     

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。     

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.     

医学图像检索研究

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。     

医学图像检索研究

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.     

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。     

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 Archivingand 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 Communicationin 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，最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。     

医学影像数据库的索引及检索技术的研究

随着医学影像数据库数据量的剧增,迫切需要研究高效的索引技术以支持基于图像内容的检索。介绍了医学影像数据库索引技术的特点,比较分析了几种典型的空间数据索引方法（如R树、VA文件、A树、NB树和M树）及其作为医学图像数据库索引的性能。     

基于内容的图像与视频检索技术研究

本文介绍了图像和视频检索技术的目前状况及几个有特色的CBIR系统，探讨了CBIR系统的体系结构、底层视觉特征和高层语义特征的提取与表达方法，以及基于内容视频检索的镜头边界检测、视频镜头内容表示和视频高层语义表示等技术，提出了该领域存在的问题和未来发展方向。     

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.     

一种基于特征选择的医学图像检索方法

提出了一种基于特征选择的医学图像检索方法。考虑到医学图像的多类别特性，将分类与检索结合，采用AdaBoost方法对样本进行多次抽样，并将分类精度作为判据对特征进行选择，选取少量有利于分类的特征，同时将单特征弱分类器增强为强分类器。在检索阶段，本方法在选择后的特征子集以及类别子空间中进行检索。实验结果表明，与传统方法相比，本方法能达到较高的查准率，计算量也明显降低。     

基于图像分割的Tamura纹理特征算法的研究与实现***☆

背景：ITK主要提供医学图像处理、分割与配准算法,但其缺少可视化的功能,缺乏灵活实用的用户界面,VTK提供了丰富的医学影像处理与分析工具,具有强大的图形处理和可视化功能。 目的：利用以前的确诊病例和医生的诊断经验以及患者的相关病史,对确诊的医学影像资源进行管理,归档,并检索,以减少人工干预,提高图像的查全率和查准率。 方法：以视觉感知机制为基础,在ITK平台上进行图像平滑去噪和分割的预处理过程,利用Tamura算法完成纹理特征提取,最后通过实验采集、计算数据,完成对比分析。 结果与结论：基于图像分割的Tamura纹理特征算法在基于图像纹理检索应用上便于相似性度量,进而可提高检索的准确率。     

基于中层特征的医学图像分割研究进展

图像的中层特征将图像中的全局信息和局部信息结合,同时具备代表性和特异性,能够更好地表达图像的信息。已有的研究工作成功地将中层特征用于医学图像的分割,主要的方法包括稀疏编码和空间金字塔匹配(spatial pyramid matching,SPM)算法,词典学习,以及神经网络等算法。中层特征的应用提高了算法性能。本文介绍了现有的基于中层特征的医学图像分割算法,并对今后的研究工作进行了展望。