结合影像和文本信息的医学病例检索

• 作者: 吴梦麟 孙权森 陈强
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 病例检索 多模态信息 多图半监督学习 流形排序
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1430-1437
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6494字
• 语种: 中文

摘要

针对计算机辅助诊断中的相似病例查找,提出一种基于多图半监督学习模型的多模态信息检索算法.首先将医学影像和文本视为互为补偿的不同模态的信息,根据2种信息分别构建图模型,并定义多图融合的半监督学习框架;然后在融合图上进行流形排序,得到最终的病例检索结果.在乳腺X线影像数据库和肺部CT影像数据库上的实验结果表明,该算法能够有效地利用影像和文本信息进行病例检索,具有更好的检索性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙权森	南京理工大学计算机科学与工程学院	112	1385	19.0	32.0
2	陈强	南京理工大学计算机科学与工程学院	91	1365	20.0	33.0
3	吴梦麟	南京理工大学计算机科学与工程学院	3	24	3.0	3.0