基于内容的医学图像检索综述.docx

基于内容的医学图像检索综述
基于内容的医学图像检索综述
摘要：随着医学图像数量的迅速增长，实现高效准确的医学图像检索成为一个重要的研究领域。基于内容的医学图像检索旨在通过图像的内容特征进行相似匹配和检索。本文对基于内容的医学图像检索的方法进行了综述，包括图像特征提取、相似性度量、检索算法以及应用场景等方面的内容。
1.引言
医学图像检索是指通过对医学图像的内容进行分析和比较，以找到与查询图像相似的图像。这项技术在医学影像诊断、病例学习、科学研究等方面具有广泛的应用。传统的医学图像检索方法主要基于手动标注和关键词搜索，存在主观性和不准确性的问题。因此，基于内容的医学图像检索成为了研究的热点。
2.图像特征提取
图像特征提取是基于内容的医学图像检索的关键环节。常用的图像特征包括局部特征和全局特征。局部特征主要包括SIFT特征、SURF特征、ORB特征等，用于描述图像中的局部纹理和结构信息。全局特征主要包括颜色直方图、形状特征、纹理特征等，用于描述整个图像的特征。同时，深度学习技术在医学图像特征提取方面也取得了重要的突破，如卷积神经网络（CNN）可以将医学图像转化为高层次的特征表示。
3.相似性度量
相似性度量是基于内容的医学图像检索中的核心问题。常用的相似性度量方法包括欧氏距离、余弦相似度、马氏距离等。这些度量方法用于计算不同图像特征之间的相似度，通过比较相似度找到与查询图像最接近的图像。此外，还有一些基于深度学习的相似度度量方法，如基于神经网络的特征相似度计算。
4.检索算法
在基于内容的医学图像检索中，检索算法是实现高效检索的关键。常用的检索算法包括基于特征向量空间的检索、基于深度学习的检索、基于图像语义分割的检索等。这些算法根据所采用的特征和相似度计算方法的不同，分别具有不同的优势和适用场景。
5.应用场景
基于内容的医学图像检索在临床和研究领域有着广泛的应用。在临床应用方面，医生可以通过医学图像检索系统快速找到与病情相似的病例和疾病图片，从而提供更准确的诊断和治疗方案。在研究领域，医学图像检索可以帮助研究人员检索到特定病变的图像，用于病例学习和研究分析。
6.总结
基于内容的医学图像检索是实现高效准确的医学图像检索的重要方法。本文综述了医学图像检索的关键技术，包括图像特征提取、相似性度量、检索算法以及应用场景等方面的内容。随着图像数据的不断增长和技术的更新迭代，基于内容的医学图像检索将在医学研究和临床诊断中发挥越来越重要的作用。
参考文献：
[1]李春声,陈如山.医学图像检索技术综述[J].计算机应用研究,2013,30(2):449-452.
[2]ShenD,WuG,SukHI.Deeplearninginmedicalimageanalysis[J].Annualreviewofbiomedicalengineering,2017,19:221-248.
[3]陈骏,李陆琴,王煜,等.深度学习技术在医学影像中的应用综述[J].中国医学物理学杂志,2018,35(1):98-106.