乳腺影像的語義檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,圖像的存儲與傳輸變得更加容易,醫(yī)院每天產(chǎn)生大量數(shù)字圖像,近幾年基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索的研究一直在進(jìn)行,取得了不錯的研究成果,但醫(yī)學(xué)圖像不同于一般圖像,其內(nèi)容是客觀、穩(wěn)定的,包含了與病理論斷密切相關(guān)的語義信息,因此醫(yī)學(xué)圖像的語義檢索成為迫切需要解決的問題。本文將語義檢索應(yīng)用到乳腺X影像上,乳腺X影像是乳腺癌早期檢測、診斷的重要依據(jù),乳腺圖像中微小鈣化病灶的不同表現(xiàn),成為早期診斷乳腺癌的唯一標(biāo)準(zhǔn),但其的診斷具有

2、較大的難度,如果通過檢索以往案例可有效地輔助醫(yī)生診斷。
　　 本文的主要研究分為兩部分:乳腺鈣化病灶的語義提取與標(biāo)注；乳腺圖像的語義檢索實現(xiàn)。
　　 第一,針對鈣化病灶的語義建模問題,提出利用混合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的方法建立鈣化病灶及實現(xiàn)語義標(biāo)注。首先,提取并定位出乳腺X影像中的鈣化點,然后提取鈣化點在灰度、紋理、形狀及鈣化簇方面的特征,之后利用支持向量機對提取的特征進(jìn)行分類,得到中層特征語義,將這些特征語義與直接根據(jù)醫(yī)生診

3、斷的語義相結(jié)合,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的融合推理,得到鈣化病灶的高級語義,即病癥語義一良、惡性程度,并以概率形式予以表達(dá)。
　　 第二,乳腺圖像語義檢索。本文給出基于內(nèi)容的圖像檢索與基于語義的圖像檢索相結(jié)合的方法,利用多特征融合,通過查詢事例圖像,根據(jù)圖像距離測度,首先一次檢索返回前N幅內(nèi)容相似的圖像,然后根據(jù)語義特征予以二次檢索。語義檢索中,語義相似性度量是關(guān)鍵的一環(huán),本文提出利用分層的語義測度方式,高層語義基于概率空間相似,而中層語