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基于视觉信息与征象标签的肺结节CT图像检索
1
作者
宋云霞
强彦
+2 位作者
赵涓涓
唐笑先
田奇
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1043-1051,共9页
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...
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3422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32位时可以达到最高精度90.18%,有效提高了检索精度,可以给医生提供客观的辅助诊断.
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关键词
肺结节图像
多特征
概率超图
哈希
图像检索
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职称材料
题名
基于视觉信息与征象标签的肺结节CT图像检索
1
作者
宋云霞
强彦
赵涓涓
唐笑先
田奇
机构
太原理工
大学
计算机
科学
与技术学院
山西省人民医院CT室
美国德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机科学系
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1043-1051,共9页
基金
国家自然科学基金(61373100)
山西省回国留学人员科研资助项目(2016-038)
+1 种基金
虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放基金(BUAA-VR-17KF-14
BUAA-VR-17KF-15)
文摘
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3422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32位时可以达到最高精度90.18%,有效提高了检索精度,可以给医生提供客观的辅助诊断.
关键词
肺结节图像
多特征
概率超图
哈希
图像检索
Keywords
pulmonary nodule images, multi-feature, probability hypergraph, hashing method,image retrieval
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉信息与征象标签的肺结节CT图像检索
宋云霞
强彦
赵涓涓
唐笑先
田奇
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
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