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基于内容的医学图像检索系统

作　者: 杨佳颖
导　师: 王钲旋
学　校: 吉林大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 医学数据库图像检索特征提取
分类号: TP319
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 290次
引　用: 6次
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内容摘要

随着医学影像诊断技术的发展,大量的医学图像数据随之产生。传统的医学档案管理系统采用简单的基于标注的图像数据库甚至完全人工的方法来管理图像数据,严重影响了图像在诊断过程中作用的发挥。为了克服这些缺点,基于内容的医学图像管理方式势在必行。本文提出了一种新的图像特征提取方法,该方法适用于绝大多数视觉内容集中在中心位置的医学图像。首先,提出了一种新的图像分块方法,在分块的基础上进行图像的特征提取及匹配。其次,本文为每一图像块定义了新的特征值,新的特征值克服了直方图特征误检率高等缺点,并且计算速度很快。本文还采用了大量的磁共振图像对算法的检索效果进行检验,取得了很好的结果。纹理是反映图像视觉内容的重要特征。本文中采用了若干基于灰度共生矩阵的纹理参数结合本文提出的图像特征共同完成图像检索。相关反馈技术是当前技术条件下提高图像检索系统实用性的主要手段。本文对常见的权重调整及移动查询点技术进行综合应用,并进行了适当扩展,使之适用于本文的多特征图像检索。本文还实现了与领域无关的图像检索平台,在该平台的基础上实现了本文的医学图像检索系统。

全文目录

第一章绪论  7-12
  1.1 CBIR 研究意义  7
  1.2 CBIR 在医学领域中的应用现状  7-9
  1.3 课题来源  9-10
  1.4 本文工作介绍  10-11
  1.5 内容组织  11-12
第二章 CBIR 相关技术  12-26
  2.1 CBIR 中的常用图像特征  12-20
  2.2 颜色模型  20-23
  2.3 图像的匹配技术  23-25
  2.4 CBIR 常用评估标准  25-26
第三章基于分块的图像特征提取方法  26-36
  3.1 引言  26-29
  3.2 灰度图像的预处理  29-30
    3.2.1 图像大小的归一化  29
    3.2.2 颜色空间的转换  29
    3.2.3 颜色的量化处理  29-30
  3.3 图像的分块方法  30-31
  3.4 图像块的特征提取及相似性计算  31-32
  3.5 图像的相似性计算  32-33
  3.6 算法效果分析  33-36
第四章用户反馈技术  36-39
  4.1 基于特征图像检索存在的问题  36
  4.2 相关反馈技术介绍  36-37
  4.3 结合权重调整及移动查询点的反馈技术实现  37-39
    4.3.1 权重调整地实现  37
    4.3.2 样本特征的更新  37-39
第五章图像检索系统平台的实现  39-50
  5.1 系统运行环境  39
  5.2 系统功能设计  39-40
    5.2.1 系统功能划分  39-40
    5.2.2 系统结构图  40
  5.3 数据库设计  40-42
  5.4 医学图像多特征的提取及匹配  42-44
    5.4.1 系统中采用的图像特征  43-44
    5.4.2 多特征的匹配方式  44
  5.5 系统领域无关特性的实现  44-46
  5.6 系统的人机接口  46-49
    5.6.1 用户对系统提供的功能  46-48
    5.6.2 系统对用户提供的功能  48-49
  5.7 系统性能评估  49-50
第六章结束语  50-52
  6.1 工作总结  50
  6.2 存在问题  50-51
  6.3 未来工作  51-52
参考文献  52-54
附录一系统采用的部分图像数据  54-57
附录二系统配置文件的格式(XML Schema)  57-59
附录三部分CBIR 原型系统简表  59-60
摘要  60-62
ABSTRACT  62-65
致谢  65-66
导师及作者简介  66

基于内容的医学图像检索系统

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