醫(yī)學(xué)圖像檢索.pdf

1、隨著各種模態(tài)的醫(yī)學(xué)影像設(shè)備大量出現(xiàn)，醫(yī)學(xué)圖像已成為現(xiàn)代臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究中不可缺少的工具，醫(yī)院每天都會(huì)產(chǎn)生大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)。如何有效地組織、管理和檢索大規(guī)模的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，是當(dāng)前迫切需要解決的問題。傳統(tǒng)的基于文本關(guān)鍵字的圖像檢索方法已不能滿足對(duì)大型醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的需要，迫切需要研究一種全新的圖像檢索方法。將基于內(nèi)容的圖像檢索方法(CBIR)引入到醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行研究是一項(xiàng)非常有意義的工作，本文主要研究了基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)

2、檢索方法和相關(guān)技術(shù)。 基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)核心之一是圖像特征的提取和表達(dá)。本文在充分了解現(xiàn)有特征提取方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像的成像機(jī)理和特點(diǎn)，著重研究了適合醫(yī)學(xué)圖像的特征提取算法。討論了灰度統(tǒng)計(jì)特征、紋理特征(包括灰度共生矩特征，灰度基元共生矩特征)、形狀特征(主要是提取邊界角度圖像紋理特征)、特征點(diǎn)特征的提取算法。給出了各個(gè)特征的檢索結(jié)果，并從檢準(zhǔn)率和檢全率的角度來比較各個(gè)特征的優(yōu)劣。 單一類型的特征并不能全面的反