基于Adaboost分類學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)圖像檢索.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學(xué)是重要的計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域之一,隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的數(shù)字圖像信息也迅速增長起來,醫(yī)學(xué)圖像已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)療中的一種基礎(chǔ)性工具,這些醫(yī)學(xué)圖像在臨床診治中占有不可替代的地位,因此對醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和檢索產(chǎn)生了巨大的需求,傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索方式很難反映出醫(yī)學(xué)圖像所蘊(yùn)含的豐富病理信息,使得醫(yī)學(xué)圖像在計算機(jī)輔助診斷和研究等領(lǐng)域的應(yīng)用受到了極大的限制,基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
   計算機(jī)輔助

2、診斷系統(tǒng)旨在幫助醫(yī)生客觀的判讀醫(yī)學(xué)圖像,提供一些可疑病變的診斷意見。本文從LIDC數(shù)據(jù)庫中提取具有病理診斷分類的肺部腫瘤圖像作為基于視覺內(nèi)容檢索的目標(biāo)圖像。實(shí)驗(yàn)設(shè)計了針對肺部疑似腫瘤ROI區(qū)域(肺結(jié)節(jié))的檢索,首先根據(jù)LIDC數(shù)據(jù)庫中的XML標(biāo)注文件提取腫瘤圖像ROI區(qū)域以及9個病變特征,提取ROI區(qū)域的灰度、紋理、形狀、大小等特征構(gòu)成腫瘤圖像特征信息庫。然后本文針對腫瘤圖像的根據(jù)惡性程度劃分的多類別特性,將分類與檢索相結(jié)合,提出了一種

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