基于图理论学习模型的胃窥镜图像自动标注

• 作者: 王李冬
• 来源期刊: 杭州师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 自动医学图像标注 图理论学习 胃窥镜图像 高级语义
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 71-76
• 分类号: TP391
• 字数: 4467字
• 语种: 中文
• DOI: 11.3969/j.issn.1674-232X.2012.01.016

摘要

为了解决目前医学图像检索领域不能有效缓解“语义鸿沟”的问题,提出基于图理论学习模型的图像自动标注方法.首先讨论了医学图像的标注问题,总结了现有关医学图像标注的研究工作.以胃窥镜图像为具体研究对象,针对图学习模型中的图像-标注词间的关系提取以及图像相似度计算进行了详细分析,并有效地融合进医生的诊断信息作为图像的高级语义特征,更有效地计算出图像间相似度.最后,在Toy data数据集和临床胃窥镜图像集上进行了一系列的实验,结果表明本文方法优越于传统图像标注方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王李冬	杭州师范大学钱江学院	34	210	8.0	14.0