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基于底层特征和相关反馈的医学图像检索

作　者: 张泉
导　师: 邰晓英
学　校: 宁波大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 基于内容的医学图像检索底层特征特征融合相关反馈
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着现代医学影像和计算机技术的发展,可供临床、研究和教学使用的医学图像正在迅速膨胀。在众多的图像中,医学工作者和相关科研人员如何快速、准确的找到所需要的图像成为了亟待解决的问题。传统的方法是基于关键字的检索,如病人的姓名、患者的ID、疾病名或图像的文字描述进行的查询,而且到目前为止这些方法还是该领域中的主要检索方法。于是,结合当代先进的计算机技术,很多人提出了将CBMIR (Content-based Medical Image Retrieval)加入到医学图像归档通信系统(Picture Archiving and Communication Systems, PCAS)中。基于这一点,如何更有效地将普通CBIR方法应用于医学图像检索中的研究成为亟待解决的研究课题。本文主要研究如何利用不同相关反馈技术结合底层特征有效的实现胸片X光图像和内窥镜图像的检索。针对胸片图像纹理对称、轮廓分明的特征,文中分别比较了颜色中的分块主颜色和颜色相关图,纹理特征中的灰度层共生矩阵和梯度灰度共生矩阵,形状特征中的Hu矩。然后根据比较结果,对不同特征赋不同权重进行综合特征检索。根据不同特征检索结果的比较,本文选取最具代表的分块纹理特征-灰度层共生矩阵作为检索特征来研究相关反馈对X光胸片图像检索的影响,主要比较了传统的移动查询点、调整权重以及基于贝叶斯最小错误率的相关反馈算法。基于贝叶斯错误率的反馈方法是把检索图像和反馈正例作为有共同语义的图像集合,把反馈反例作为另一有共同语义的图像集合,通过对该集合的高斯拟合构造出该样本图像在特征空间的贝叶斯分类器,利用贝叶斯最小错误率进行相关反馈。针对内窥镜图像颜色、空间分辨率高和病灶分散的特征,文中主要研究了颜色特征和形状特征对内窥镜图像的检索。通过分析内窥镜图像在不同颜色空间的图像特征,本文在HSV空间提出了一种新的颜色量化方法,并提取各种颜色特征进行比较研究。研究表明改进的颜色聚合向量检索效果最优。在现代各种多媒体检索系统的启示下,我们还研究了多层过滤的检索方法,利用形状特征过滤出具有相似形状的图像,再利用改进的颜色聚合向量进一步优化检索结果。文中还针对内窥镜病灶的多样性、反馈样本空间对称性和样本空间过小的问题将前面基于两类分类的贝叶斯反馈方法进行了改进。改进方法利用反馈用例累加的方法解决样本空间小的问题,采用多类分类方法解决样本对称性问题,对反馈正例和反馈反例采用不同概率密度估计方法,根据医师的判断计算先验概率,最后利用贝叶斯先验概率论进行相关反馈。在以上算法的基础上,文中在VC++6.0和SQL Server的平台实现了两种图像的检索系统。胸片图像检索系统中用到了122幅图像,其中47幅有肺部感染。内窥镜图像检索系统中用到了1130幅图像,其中169幅有癌,癌细胞分别分布在食道、胃各处、大肠、小肠和十二指肠。在这两个系统中对以上部分算法进行了比较实验。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
引言  10-11
1. 绪论  11-13
  1.1 选题背景和研究意义  11-12
  1.2 论文的主要内容  12-13
2. 基于内容的医学图像检索概述  13-26
  2.1 基于内容的医学图像检索研究现状  13-14
  2.2 基于内容的医学图像检索的关键技术  14-22
    2.2.1 医学成像技术和医学图像特征  15-16
    2.2.2 颜色特征提取  16-17
    2.2.3 纹理特征提取  17
    2.2.4 形状特征提取  17-18
    2.2.5 空间信息提取  18
    2.2.6 语义特征提取  18-19
    2.2.7 相似性度量  19-20
    2.2.8 图像检索系统的性能评价  20-22
  2.3 相关反馈技术  22-26
    2.3.1 相关反馈的思想和方法  22-24
    2.3.2 图像检索中相关反馈的发展和应用  24-26
3. 基于底层特征融合的X光胸片图像检索  26-39
  3.1 颜色特征提取  26-28
    3.1.1 分块主颜色  26-27
    3.1.2 颜色相关图  27-28
  3.2 纹理特征提取  28-34
    3.2.1 灰度共生矩阵  28-29
    3.2.2 灰度-梯度共生矩阵  29-34
  3.3 形状特征提取  34-35
  3.4 特征融合  35-36
  3.5 检索系统实现及性能比较  36-38
  3.6 本章小结  38-39
4. 基于相关反馈的X光胸片图像检索  39-49
  4.1 纹理分块  39
  4.2 相关反馈和Rocchio方法  39-40
  4.3 相关反馈和权值调整  40-42
    4.3.1 外部权重的调整  40-41
    4.3.2 内部权重的设置  41-42
  4.4 相关反馈贝叶斯最小错误率理论  42-45
    4.4.1 多元正态分布  42
    4.4.2 多元正态分布下最小错误率判别函数和决策面  42-44
    4.4.3 基于多元正态分布下最小错误率判别函数和决策面的相关反馈  44-45
  4.5 实验比较  45-47
  4.6 本章小结  47-49
5. 基于颜色特征和相关反馈的内窥镜图像检索  49-67
  5.1 颜色量化  49-53
    5.1.1 空间转化  50
    5.1.2 内窥镜图像分析  50-52
    5.1.3 颜色量化  52-53
  5.2 基于颜色特征的检索  53-57
    5.2.1 全局颜色特征  53-55
    5.2.2 局部颜色特征  55-56
    5.2.3 纹理颜色特征  56-57
  5.3 两层基于内容的内窥镜图像检索  57
  5.4 基于先验贝叶斯学习的相关反馈  57-62
    5.4.1 正例概率密度p(R|Imgi)估计  58-59
    5.4.2 反例概率密度p(I|Imgi)估计  59-61
    5.4.3 先验概率P(R)和P(I)确定  61-62
    5.4.4 基于先验贝叶斯学习的反馈方法  62
  5.5 实验  62-66
    5.5.1 单底层特征检索实验  63
    5.5.2 两层底层特征检索实验  63-65
    5.5.3 基于先验贝叶斯学习反馈检索实验  65-66
  5.6 本章小结  66-67
6. 总结与展望  67-69
  6.1 本文工作总结  67
  6.2 进一步工作  67-69
参考文献  69-74
在学研究成果  74-75
致谢  75

基于底层特征和相关反馈的医学图像检索

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