本文關鍵詞：基于多特征的醫(yī)學圖像檢索技術(shù)研究

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【摘要】：隨著科技的飛速發(fā)展和進步，每日的大宗市場交易、股票期貨金融領域、醫(yī)療行業(yè)積累了大量的數(shù)據(jù)，如何利用這些數(shù)據(jù)，在海量數(shù)據(jù)庫基礎上，縱向挖掘出有價值的信息成為研究熱點。相應地產(chǎn)生了多種數(shù)據(jù)挖掘相關算法，數(shù)據(jù)挖掘可以有效地在復雜的數(shù)據(jù)中找尋有用的信息。 在醫(yī)療行業(yè)，醫(yī)院積累了大量的圖像。在2010年，一家三甲醫(yī)院放射科圖像存儲量平均為2T，而且每年以成倍的速度遞增。在這些積累的醫(yī)學圖像中，醫(yī)務人員尋找病理上相似的醫(yī)學圖像是十分困難的。傳統(tǒng)的基于文本的圖像檢索無法滿足醫(yī)務人員日益增長的檢索需求，亟待開發(fā)一個高效的醫(yī)學圖像檢索系統(tǒng)，，基于內(nèi)容的圖像檢索可以彌補傳統(tǒng)基于文本的圖像檢索不足。因此，基于內(nèi)容的醫(yī)學圖像檢索系統(tǒng)應用潛力巨大。 本文針對醫(yī)學圖像檢索中單一特征無法有效表達復雜特征、易陷入局部最優(yōu)的問題，提出一種將醫(yī)學圖像形狀特征和紋理特征相結(jié)合的成對約束特征選擇蟻群聚類算法。首先，通過結(jié)合紋理特征灰度共生矩陣和形狀特征Hu不變矩，建立多特征醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)庫集；然后用成對約束降維算法對醫(yī)學圖像數(shù)據(jù)集進行特征選擇，形成最優(yōu)特征集，并對最優(yōu)特征集進行動態(tài)加權(quán)，對加權(quán)最優(yōu)特征集進行蟻群聚類，形成有規(guī)則的簇，最后通過加權(quán)馬氏距離相似性度量算法檢索醫(yī)學圖像�；诟倪M的蟻群聚類醫(yī)學圖像檢索算法相比傳統(tǒng)的蟻群聚類檢索算法減少專業(yè)人員對先驗值的依賴，區(qū)分出重要特征并按照重要的程度給予動態(tài)加權(quán)，本研究算法提高檢索分類性能和穩(wěn)定性，使檢索查全率和查準率進一步優(yōu)化，檢索醫(yī)學圖像效果達到預期目標。 本文是在實驗室原有圖像檢索平臺上開發(fā)的一個可以實現(xiàn)醫(yī)學圖像動態(tài)檢索的檢索系統(tǒng)。借鑒了郭金鴿基于紋理特征的醫(yī)學圖像檢索技術(shù)和劉偉基于反饋的醫(yī)學圖像檢索優(yōu)點，提出了基于多特征的的圖像檢索系統(tǒng)。研究進展如下： 綜合提取醫(yī)學圖像的紋理特征和形狀特征，建立醫(yī)學圖像多維數(shù)據(jù)庫。分別測試了灰度共生矩陣、Hu不變矩、兩種算法融合的檢索效果。初步得出結(jié)論：單一的特征無法滿足醫(yī)學圖像的檢索需求，兩種算法融合后，初始檢索效果比單獨算法檢索效果好，但是需要對兩種算法設置權(quán)重。 兩種特征融合后，需要解決權(quán)重設置問題。解決這個問題主要有兩條技術(shù)路線：一是根據(jù)相關反饋算法，另一個是對綜合特征進行特征降維。相關反饋算法整體上改變了圖像檢索的效果，但存在漏檢的缺點，有時不能檢索出最相似的醫(yī)學圖像。多維特征降維是模式識別的常用降維的方法，本文對成對約束算法、主成分分析、線性判別分析對醫(yī)學圖像特征降維，測試這三種算法在蟻群聚類的實際聚類圖。充分說明醫(yī)學圖像多維數(shù)據(jù)選擇的必要性和重要性。本文采用成對約束算法對多維特征降維，最后對降維后的數(shù)據(jù)進行蟻群聚類，形成幾個有規(guī)律的簇。聚類可以檢索出最相似的醫(yī)學圖像。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.41

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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本文編號：1225644