医学图像检索二进制码学习方法

• 作者: 张明君 杨福猛 王浩宇 谢珍珠 魏雪琦
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机辅助诊断 大规模图像检索 哈希 二进制码学习 乳腺X线图像
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 物理与电子信息科学
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.5
• 字数: 4231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14182/J.cnki.1001-2443.2017.01.008

摘要

近年来,乳腺癌的发病率逐年增长,严重影响了人们的生活.许多计算机辅助诊断技术被提出用于乳腺摄影图像的自动分析来辅助医生做出诊断.然而因图像差异较微妙、数据库小等原因,许多传统的方法在诊断准确率方面受到限制且缺乏可扩展性.针对以上问题,本文提出了一种基于哈希的大规模图像检索方法来实现乳腺癌的早期辅助诊断.该方法提取待判定图像与已确诊图像的局部特征,并用迭代量化(ITQ)的哈希学习方法将原始特征空间中的特征向量转化为保存了原始特征之间相似性的二进制码,然后比较汉明距离找出与待判定图像最相似的一系列图像,并根据返回图像做出诊断.实验表明该方法可用于大型数据库且具有可扩展性,有效地提高了诊断准确率,可以帮助医生做出正确的诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨福猛	三江学院电子信息工程学院	12	69	4.0	8.0
2	谢珍珠	合肥工业大学计算机与信息学院	5	24	3.0	4.0
3	魏雪琦	合肥工业大学计算机与信息学院	2	0	0.0	0.0
4	张明君	合肥工业大学计算机与信息学院	3	17	2.0	3.0
5	王浩宇	合肥工业大学计算机与信息学院	4	10	2.0	3.0