面向醫(yī)學(xué)影像的高維索引的研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖像等多媒體資源在生活工作中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。同時(shí)醫(yī)療技術(shù)的進(jìn)步，產(chǎn)生了大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)。此時(shí)，醫(yī)學(xué)影像檢索采用了很多基于內(nèi)容的圖像檢索(Content Based Image Retrieval)技術(shù)。這就涉及到一個(gè)問(wèn)題，如何對(duì)現(xiàn)有的影像資源進(jìn)行高效準(zhǔn)確的檢索。
　　現(xiàn)在一個(gè)通用的方法是對(duì)影像進(jìn)行特征提取，之后通過(guò)對(duì)特征的比較來(lái)實(shí)現(xiàn)檢索。為了更加準(zhǔn)確反映原始影像資源的特征，往往需要多個(gè)變量信息

2、的綜合描述。因此所提取的特征多是高維數(shù)據(jù)。顯然隨著維度的增高，從影像資源到特征數(shù)據(jù)的映射將更加合理和準(zhǔn)確。原始的索引結(jié)構(gòu)和檢索方法，多是針對(duì)二維平面空間和三維立體空間，而醫(yī)學(xué)影像所提取的特征數(shù)據(jù)多是多維的，現(xiàn)有的索引難以滿足要求。
　　本文研究了醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，并提出針對(duì)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的索引。首先，提出了基于統(tǒng)計(jì)的近似平衡KD樹(shù)索引。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)信息，采用近似平分的方式，解決了樹(shù)的不平衡問(wèn)題;提出來(lái)新的分裂維度選擇方法，每次

3、分裂都能沿最佳分裂軸進(jìn)行;根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，找到了新的樹(shù)的調(diào)整算法，可以一定程度上緩解樹(shù)的再插入造成的不平衡問(wèn)題。之后，提出了基于R樹(shù)的改進(jìn)索引。根據(jù)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了新的分裂算法，改進(jìn)了構(gòu)建算法，可以無(wú)重合的構(gòu)建索引;查詢(xún)時(shí)摒棄了原來(lái)的深度和廣度遍歷的方法，提出了啟發(fā)式的最佳優(yōu)先搜索策略，這樣就避免了傳統(tǒng)算法因?yàn)樗阉黜樞蛟斐傻牡托?。此外，在維度過(guò)高時(shí)，采用降維方法后，通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)后，針對(duì)現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)找出了合適的維度代替全部維度，