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题名基于注意力机制的医学影像深度哈希检索算法
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作者
朱承璋
黄嘉儿
肖亚龙
王晗
邹北骥
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机构
中南大学计算机学院
中南大学文学与新闻传播学院
“移动医疗”教育部-中国移动联合实验室
湖南省机器视觉与智慧医疗工程技术研究中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第8期113-119,共7页
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基金
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2018AAA0102100)
湖南省高新技术产业科技创新引领计划(2020GK2021)。
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文摘
针对现阶段医学影像检索中检索性能差、精度低、缺乏可解释性等一系列问题,提出了一种结合了注意力机制的医学影像检索算法。以深度卷积神经网络为基础,以贝叶斯模型为框架,所提算法引入了由语义特征引导的注意力机制模块,通过分类网络的引导,生成包含语义信息的局部特征描述子,同时使用全局特征与富含语义信息的局部特征作为哈希网络的输入,引导哈希网络从全局和局部的角度关注重要特征区域,增强了哈希编码的特征表达能力,并引入加权似然估计函数解决了正负样本对数量不均衡的问题。采用MAP和NDCG作为评价指标,选择ChestX-ray14数据集进行实验,将所提算法与目前常用的深度哈希方法进行对比。实验结果表明,本文算法在哈希编码不同码位下的MAP值和NDCG值都远优于现有的深度哈希方法,证明了其有效性。
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关键词
医学影像检索
注意力机制
深度哈希
贝叶斯框架
卷积神经网络
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Keywords
Medical image retrieval
Attention mechanism
Deep hashing
Bayesian framework
Convolutional neural networks
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多视角判别度量学习的乳腺影像检索方法
被引量：3
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作者
周国华
蒋晖
顾晓清
殷新春
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机构
常州工业职业技术学院信息工程系
扬州大学信息工程学院
常州大学信息科学与工程学院
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期619-630,共12页
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基金
国家自然科学基金(No.61472343,No.61806026)
江苏省自然基金(No.BK 20180956)。
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文摘
传统的医学影像检索使用单幅影像,但单幅影像中的影像信息有限,且不能有效利用不同角度拍摄的医学影像。为解决这一问题,提出了一种多视角判别度量学习的医学影像检索方法。基于Fisher判别模型在多个视角之间学习鲁棒的度量空间,使得相似的医学影像在度量空间紧密地映射,不相似的医学影像尽可能地彼此分离。同时,设置视角权重因子充分利用每个视角特征的不同表征信息。在“乳腺癌数字存储库”中与4种多视角方法比较,本文提出的方法检索准确率提高7%,识别率更高。
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关键词
医学影像检索
乳腺影像
多视角
距离度量学习
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Keywords
medical image retrieval
breast image
multi-view
distance metric learning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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