基于图割与粗糙集的MRI脑部肿瘤图像检索方法

• 作者: 易法令 汤浪平 涂泳秋 蒋世忠
• 来源期刊: 中国组织工程研究与临床康复
• 学科: 医学
• 关键词: 图割 粗糙集 MRI脑部图像 肿瘤 检索
• 年，卷（期）: 2010,（17）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 3085-3089
• 分类号: R318
• 字数: 4581字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8225.2010.17.012

摘要

背景:基于内容的医学图像检索是一门涉及多领域的学科,由于各种医学图像的成像原理不同,产生的图像在颜色、纹理和形状等视觉特征方面存在差别,使得此方法的实现还存在许多需要解决的问题.目的:针对基于内容的医学图像检索中存在特征提取困难、检索时间长的问题,提出一种基于图割与粗糙集结合的相似图像检索方法.方法:为克服图割仅适用于较少象素的图像和倾向于小割集的缺陷,首先对图像进行聚类,然后构建图像的Gomory-Hu割树,按割值大小依次去掉值较小的边,提取出图像的特征子图并构建特征库.为实现快速检索,借助粗糙集对特征库中的特征进行约简,有效减少参与相似性比较的特征数量.并将此方法应用到MRI脑部肿瘤图像的检索.结果与结论:实验结果表明该方法能快速有效地检索出MRI脑部图像库中的肿瘤图像,检索的平均查准率为78.4%,平均查全率为62.9%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易法令	广东药学院信息工程学院	19	98	5.0	9.0
2	涂泳秋	广东药学院信息工程学院	14	96	5.0	9.0
3	蒋世忠	广东药学院信息工程学院	22	113	6.0	9.0
5	汤浪平	广东药学院信息工程学院	6	54	3.0	6.0