基于视觉信息与征象标签的肺结节 CT 图像检索

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文件名称：基于视觉信息与征象标签的肺结节 CT 图像检索
文件大小：896KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-03-31 22:05:29
肺结节图像,多特征,概率超图,哈 希,图像检索 肺结节 CT 图像的相似性检索是计算机辅助诊断系统中最重要的部分,目前常用的检索方法通常匹配精度.低,检索速度慢.针对上述问题,提出一种新的基于视觉信息与征象标签的双概率超图哈希算法,使用两层结构提.高肺结节图像的检索精度:在第一层,将肺结节影像视觉信息和标签信息分别构建概率超图,最优划分概率超图得.到哈希码;在第二层,使用结节图像的视觉特征、标签特征和第一层得到的哈希码来训练哈希函数.在检索时,对待.检图像通过训练好的哈希函数进行 0,1 编码,与数据集中图像比较汉明距离,返回相似结节图像.对 9 种不同征象.类型的 342 2 张肺结节 CT 图像进行实验,并与不同哈希算法进行比较,结果表明,提出的方法在哈希码长为 3 2 位.时可以达到最高精度 9 0.1 8%,有效提高了检索精度,可以给医生提供客观的辅助诊断