基于紋理特征描述與匹配的胸部X線圖像檢索.pdf

1、隨著醫(yī)學成像設備和技術的飛速發(fā)展，醫(yī)學影像在臨床醫(yī)學的診斷中所發(fā)揮的作用日漸突出。全世界范圍內(nèi)采集的臨床數(shù)字影像的數(shù)量在近十年來呈現(xiàn)爆炸式增長，人們迫切需要一種管理和妥善利用海量醫(yī)學圖像的新技術。醫(yī)學影像存檔和通信系統(tǒng)(PACS)正是由此應運而生。其中，醫(yī)學圖像的檢索是極為重要的核心功能之一，它為用戶在大型影像數(shù)據(jù)庫中搜尋所需的目標圖像提供一套有效的訪問機制，并通過參考病例的輸出提供可靠的輔助分析和支持。經(jīng)過十幾年的探索，基于內(nèi)容的醫(yī)學

2、圖像檢索技術取得了一定的研究成果。它包含醫(yī)學影像的視覺特征描述和特征信息的相似性匹配兩個主要的組成部分，本文在這兩個技術環(huán)節(jié)研究了針對胸部X線影像相關的圖像檢索方法。
　　在圖像的視覺特征描述方面，本文根據(jù)胸部X線影像的特點及其肺部病灶的影像表現(xiàn)，著重討論了描述圖像紋理視覺特性的特征提取方法。其中，紋理是一種與圖像灰度的空間分布相關的特征，與灰度與形狀等低層特征相比更接近與人的視覺感受。本文構建一組不同中心頻率和頻率方向的多尺度G

3、abor濾波器組對胸部X線圖像進行濾波并提取濾波響應的統(tǒng)計量作為紋理特征。另外，本文應用尺度不變特征變換(SIFT)算法在尺度空間中分析圖像局部特征，并根據(jù)胸部X線圖像的特點對其進行改進。在實驗中本文對這幾種紋理提取方法的應用在胸部X線檢索的準確性進行了比較。
　　在特征信息的相似性匹配方面，本文根據(jù)不同的圖像紋理特征提取方法，應用不同的特征匹配技術。其中，灰度共生矩陣法和多尺度Gabor濾波器特征提取的方法屬于圖像紋理特征描述法

4、，采用歐氏距離對這兩種方法提取的圖像特征進行匹配，同時根據(jù)醫(yī)學圖像檢索的特點和需求，提出一種區(qū)域特征的距離融合方法;對于SIFT特征描述方法，采用一種Kd樹搜索的匹配算法對特征點進行近鄰查詢與匹配。
　　本文應用上述的特征提取方法和對應的相似性匹配方法實現(xiàn)了圖像檢索的整體算法和流程，實驗結果表明相比經(jīng)典的灰度共生矩陣法，多尺度Gabor濾波器特征提取方法具有較好的檢索效果，區(qū)域特征的距離融合方法提升了檢索的準確率，而SIFT特征描