基于贝叶斯网络高斯混合模型医学图像检索的研究

• 作者: 周显国
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 医学图像 贝叶斯网络 高斯混合模型 连续变量模糊离散化 语义建模
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 【数字诊疗技术与应用】Digital Diagnosis and Treatment Technology and Application
• 页码范围: 60-61,64
• 页数: 3页
• 分类号: R318.01
• 字数: 2629字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2014.11.018

摘要

结合医学影像诊断的实际情况，提出一种基于贝叶斯网络高斯混合模型的医学图像检索方法。算法首先引入条件高斯模型，将连续变量模糊离散化，再利用贝叶斯网络对医学图像进行语义建模，并最终完成基于内容的图像检索。实验采用医学图像库中的CT和MRI影像样本进行仿真，仿真结果显示，这种方法是有效的，可以满足医生的一般需要。