基于內容的醫(yī)學圖像檢索方法是近年來計算機視覺領域的研究熱點,已經廣泛應用于計算機輔助診斷的研究中。概述了基于內容的醫(yī)學圖像檢索方法的研究進展及意義,介紹了當前主流的醫(yī)學圖像檢索算法及其優(yōu)缺點,旨在引導研究人員快速了解本領域的研究內容。醫(yī)學圖像檢索的研究主要分為特征提取和相似性度量兩部分。從傳統特征提取及近年來興起的基于深度學習的特征提取入手來介紹醫(yī)學圖像的特征提取方式;而相似性度量部分則詳細列舉了馬氏距離度量、詞匯樹以及哈希算法。最后概述了醫(yī)學圖像檢索領域的相關反饋技術及當前常用的圖像檢索系統,并討論了醫(yī)學圖像檢索未來可能的研究方向及相關難點。

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【文章目錄】：
1 引言
2 特征提取
    2.1 傳統特征提取概述
    2.2 深度特征提取
        2.2.1 有監(jiān)督深層網絡
        2.2.2 無監(jiān)督深層網絡
        2.2.3 半監(jiān)督深層網絡
3 相似性度量
    3.1 馬氏距離
    3.2 詞匯樹
    3.3 哈希算法
        3.3.1 哈�？蚣�
        3.3.2 哈希算法的應用
4 相關反饋
    4.1 基于距離度量模型的RF技術
    4.2 基于概率統計分類模型的RF技術
    4.3 基于機器學習模型的RF技術
5 常用的醫(yī)學圖像檢索系統
6 展望



本文編號：3750177