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文檔簡介
1、隨著醫(yī)學(xué)領(lǐng)域影像數(shù)字化進(jìn)程的推進(jìn),醫(yī)學(xué)影像成像技術(shù)和設(shè)備不斷發(fā)展,數(shù)字醫(yī)學(xué)影像已日益成為現(xiàn)代醫(yī)療最重要的基礎(chǔ)手段之一。每天都會有大量包含生理、病理相關(guān)信息的醫(yī)學(xué)圖像產(chǎn)生,這些圖像和信息對于臨床診療、醫(yī)學(xué)研究等活動具有舉足輕重的作用。因此,針對海量醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行快捷有效的檢索篩選和保存管理技術(shù)相關(guān)研究工作逐漸成為研究熱點(diǎn),備受關(guān)注。圖像的傳統(tǒng)檢索方式是以文本注釋為基礎(chǔ)的,即關(guān)鍵字索引,這樣的檢索方式優(yōu)點(diǎn)是快速準(zhǔn)確,但缺點(diǎn)是標(biāo)注工作量太大,不
2、僅如此,特別對于醫(yī)學(xué)圖像,標(biāo)注的主觀性和準(zhǔn)確性更是不便于統(tǒng)一和標(biāo)準(zhǔn)化的關(guān)鍵問題。
為解決此問題,隨之出現(xiàn)了基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)(Content Based Medical Image Retrieval,CBMIR),該技術(shù)是以基于內(nèi)容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval,CBIR)為技術(shù)原型,結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像自身特點(diǎn)改進(jìn)而成。它以醫(yī)學(xué)圖像的灰度、紋理、形狀等底層物理特征構(gòu)成特征向量,并選擇
3、適當(dāng)?shù)奶卣髌ヅ浠蚨攘克惴ㄍ瓿赡繕?biāo)圖像與數(shù)據(jù)庫圖像的檢索匹配工作。檢索的目的是對用戶呈現(xiàn)出特征集上最接近目標(biāo)圖像的最大相似集合,并按照相似性降序排列顯示。
本文在對檢索過程關(guān)鍵環(huán)節(jié)全面分析之后,針對醫(yī)學(xué)數(shù)字圖像,提出了一種將動態(tài)權(quán)重調(diào)整與加權(quán)馬氏距離相結(jié)合的相關(guān)反饋方法。方法首先將灰度共生矩陣的五個特征算法與tamura的兩個紋理特征算法結(jié)合起來,構(gòu)成特征更加豐富的綜合特征向量集。然后利用改進(jìn)的加權(quán)馬氏距離算法作為匹配算法,然后
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