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基于语义的图像检索技术在医学影像系统中的研究与应用的中期报告
一、研究背景与意义
医学影像检索技术是医学影像领域中的研究热点之一，其在医疗系统中的应用对于辅助医生进行精准的诊断与治疗具有重要意义。针对传统的基于关键词的图像检索技术在医学图像检索中存在的不足，如主观性强、检索结果不准确等问题，基于语义的图像检索技术作为一种新的技术手段，在医学影像检索中的研究与应用具有巨大的潜力与前景。本研究将以智能化医学影像检索系统为目标，旨在探究和实现一个基于语义的高效可靠的医学影像检索系统，为医学影像领域提供高质量的技术支持，为临床诊疗工作的智能化提供有力支撑。
二、研究内容与进展
1.搜集医学影像数据集：本研究使用openi数据集中的CT和MRI影像作为实验数据。该数据集拥有海量的医学影像数据，既包含了一些典型的医学影像，又包含了一些较为复杂的医学影像，为本研究提供了充足的实验数据。
2.图像语义分析：采用深度学习方法，对影像数据集进行图像特征提取和语义分析。本研究使用了InceptionNet、ResNet和DenseNet等多种深度学习模型进行实验比较，结果表明ResNet在医学影像检索任务中具有较好的性能表现。
3.语义相似度度量：基于已训练好的深度学习模型，采用余弦相似度度量对影像数据进行语义相似度计算，为后续图像检索提供语义相似度匹配依据。
4.基于语义的医学影像检索：以语义相似度作为匹配依据，通过倒排索引技术实现基于语义的医学影像检索功能。本研究使用基于ElasticSearch的倒排索引技术进行实验，实验结果表明该方法具有较高的检索精度和效率。
三、下一步工作计划
1.继续改进图像特征提取与语义分析模型，进一步提高医学影像检索的准确性和实用性。
2.进一步优化倒排索引技术，提高语义检索的效率，打造一个高效的语义搜索医学影像数据库。
3.拓展应用场景，将语义检索技术应用于其他医学影像领域，如医学图像分类，预测与诊断等领域。
4.进一步完善实验方案，加强实验验证与结果分析。