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医学图像检索中基于混合方法的相关反馈技术研究

作　者: 谢姗姗
导　师: 鲍玉斌
学　校: 东北大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 基于内容的图像检索 相关反馈 权重调整 SVM 采样算法 Soft SVM 日志 医学图像
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 11次
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内容摘要


随着信息化技术和医学数字化影像设备在医学领域中日益广泛的应用,医院每天都将产生大量的医学图像数据。如何有效地管理和运用这些数据成为了目前的研究热点,因此基于内容的图像检索(CBIR)被广泛应用,它不同于传统的文本检索,将其应用于医学图像领域具有重要意义。基于内容的图像检索面临的主要挑战是一直存在着的两大“鸿沟”,即现实世界的对象与计算机表示之间的“表达鸿沟”和图像的低层内容特征与高层语义特征以及人的主观性之间的“语义鸿沟”。前一个“鸿沟”已经通过特征提取的手段有效缓解,相关反馈机制的引入则缩小了语义鸿沟,有效地获取了用户的查询意图。在CBIR的相关反馈中,研究人员首先借鉴了文本检索中的权重调整的思想,利用用户的反馈信息计算得到各特征的重要程度,以此来调整权重进行反馈达到提高检索性能的目的。随着相关技术的不断进步,逐渐地将机器学习的思想引入到相关反馈中,例如SVM方法等被广泛地应用到CBIR的相关反馈中。同时又引入了长期学习的方法从检索的历史信息中获取相关信息。本文首先介绍了基于内容的图像检索(CBIR)的关键技术,并详细分析了目前的CBIR相关反馈检索算法；接着,提出了本文的基于长期学习与短期学习相结合的CBIR相关反馈检索技术。首先,本文的短期学习采用了将权重调整的方法与Soft SVM方法相结合的方法,接着在分析了多种SVM相关反馈算法的基础上,提出了一个面向SVM的通用采样算法,该算法能够通过参数的调整来实现各种不同的采样算法以及各种采样算法的联合使用。其次,对于长期学习使用了基于日志的相关反馈算法,本文建立的日志库不仅记录了图像的正负例属性,还记录了用户的多级评判标注信息,并将这些信息用于样本的采集和相似度的计算。通过大量的对比实验,证明了本文提出的算法比现有的算法对CBIR相关反馈检索更有效。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章 绪论  10-14
  1.1 课题研究的背景与意义  10-11
  1.2 现有的基于内容的图像检索系统  11-12
  1.3 课题来源  12
  1.4 本文主要内容与论文结构  12-14
第二章 CBIR的关键技术  14-28
  2.1 CBIR系统基本原理与框架  14
  2.2 图像内容信息的特征表达方式  14-17
    2.2.1 颜色特征  15-16
    2.2.2 纹理特征  16
    2.2.3 形状特征  16-17
  2.3 相似度度量方法  17-19
    2.3.1 基于距离的度量方法  17-18
    2.3.2 直方图相交  18
    2.3.3 相关计算  18-19
  2.4 CBIR相关反馈技术  19-25
    2.4.1 相关反馈的基本思想  19-20
    2.4.2 基于相关反馈的图像检索系统结构  20-21
    2.4.3 经典相关反馈技术回顾  21-25
  2.5 检索算法的评价准则  25-26
    2.5.1 性能指标  25-26
    2.5.2 常用的评价准则  26
  2.6 本章小结  26-28
第三章 短期学习的相关反馈方法  28-46
  3.1 特征权重调整算法简述  28-35
    3.1.1 图像特征模型及反馈的一般结构  28-30
    3.1.2 基于修改特征权重的相关反馈经典算法  30-33
    3.1.3 本文的算法  33-35
  3.2 RW-Soft SVM算法  35-40
    3.2.1 Soft SVM  36-39
    3.2.2 RW-Soft SVM算法  39-40
  3.3 面向SVM的通用采样算法  40-44
    3.3.1 SVM采样算法分析  41-42
    3.3.2 SVM通用采样算法  42-44
  3.4 本章小结  44-46
第四章 基于日志方法的长期学习反馈方法  46-56
  4.1 相关反馈的日志库  46-51
    4.1.1 日志库的建立  47-49
    4.1.2 日志库的存储  49-50
    4.1.3 日志库的运行  50-51
    4.1.4 日志库的维护  51
  4.2 协同过滤分析  51-54
    4.2.1 协同过滤分析  51-53
    4.2.2 基于信息过滤的图像相关性度量  53-54
  4.3 将长期学习与短期学习相结合的相关反馈技术  54-55
    4.3.1 混合方法的查询实现  54-55
    4.3.2 全局相似度  55
  4.4 本章小结  55-56
第五章 相关反馈检索系统设计与实验  56-66
  5.1 系统总体设计  56-57
  5.2 特征提取  57-59
    5.2.1 纹理特征提取  57-59
    5.2.2 形状特征提取  59
  5.3 相关反馈设计  59-60
  5.4 实验结果对比分析  60-65
    5.4.1 反馈精度对比  62-64
    5.4.2 有效性对比  64-65
    5.4.3 不同特征对比  65
  5.5 本章小结  65-66
第六章 结论  66-68
  6.1 本文工作总结  66-67
  6.2 未来工作展望  67-68
参考文献  68-72
致谢  72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 检索机
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