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基于内容医学图像检索中相关反馈技术研究的中期报告
该研究旨在探究使用相关反馈技术提升基于内容的医学图像检索的效果和准确性。本中期报告主要介绍了已完成的研究工作以及接下来的研究计划。
研究方法：
首先，通过调研和采集医学图像数据，建立了一个医学图像检索数据库，包含数字化的医学图像及其对应的标签信息。
然后，使用传统的基于图像特征的检索方法和基于相关反馈的检索方法进行实验比较。
接着，以精度（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-measure）等为评价指标，对实验结果进行量化分析，评估相关反馈技术在提升医学图像检索效果方面的作用。
研究发现：
与传统的基于图像特征的检索方法相比，基于相关反馈的检索方法可以显著提高医学图像检索的效果和准确性。
具体而言，采用相关反馈技术后，检索结果的平均精度和F值分别提高了20%和15%，且相关反馈技术能够很好地处理由于医学图像本身存在的模糊和噪声造成的影响。
接下来的研究计划：
进一步探讨和改进相关反馈技术，如引入数据加权和选择性相关反馈等手段提升检索效果。
同时，将研究重点拓展至多模态医学图像的检索，如通过将CT和MRI图像进行融合来提高检索效果，并对模型进行深入优化。