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基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索
基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索
摘要：近年来，随着医学影像技术的发展，肺结节的自动检测和分类成为医学图像处理领域的一个重要研究方向。而在肺结节的检索领域，传统的基于特征提取和匹配的方法存在着计算复杂、结果不稳定的问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索方法，该方法通过将图像分割与哈希检索相结合，实现了对肺结节CT图像的准确、高效检索。
关键词：肺结节；CT图像；图像分割；哈希检索
1.引言
肺结节是一种常见的肺部疾病，其早期诊断对于提高肺癌患者的治愈率和生存率至关重要。而目前，计算机辅助诊断系统已经成为肺结节的自动检测和分类中的重要工具。在这个系统中，图像处理技术起着关键的作用，而图像检索作为图像处理技术中的一个重要分支，在肺结节的诊断中也有着重要的应用。
2.相关工作
过去的几十年中，许多基于特征提取和匹配的肺结节图像检索方法被提出。这些方法通常将图像转换为特征向量，并使用相似度度量方法对图像进行匹配。其中，颜色、纹理和形状是最常用的特征。然而，这些方法通常存在计算复杂和结果不稳定等问题。
为解决这些问题，一些研究人员开始将图像分割与哈希检索相结合。图像分割可以将图像分为多个区域，从而提取出更加准确的局部特征。而哈希检索则可以通过将图像映射为二进制码的方式，实现快速、高效的图像检索。
3.方法
本文提出的基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索方法主要分为两个步骤：图像分割和哈希检索。具体步骤如下：
3.1图像分割
首先，对肺结节CT图像进行预处理，包括去噪和增强等操作。然后，使用图像分割算法对图像进行分割，得到多个区域。
在本方法中，我们采用了一种基于区域生长的图像分割算法。该算法通过选择种子点，不断地将与种子点相邻的像素合并到区域中，从而实现对图像的分割。通过调整阈值的大小，可以得到不同的分割结果。
3.2哈希检索
在图像分割之后，我们将每个区域转换为特征向量，并将其映射为二进制码。具体地，我们采用局部二值模式（LBP）算法来提取每个区域的特征，并使用局部敏感哈希（LSH）算法将特征向量转换为二进制码。
在哈希检索阶段，我们使用汉明距离来度量两个图像之间的相似度。给定一个查询图像的哈希码，我们可以通过计算查询图像哈希码与数据库中所有图像哈希码的汉明距离，找到与查询图像最相似的图像。
4.实验与结果
为评估本文提出方法的性能，我们使用了一个公开的肺结节CT图像数据集进行实验。结果表明，本文提出的方法在肺结节CT图像的检索中达到了较好的准确性和效率。
5.结论
本文提出了一种基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索方法，通过将图像分割与哈希检索相结合，实现了对肺结节CT图像的准确、高效检索。实验结果表明，该方法在肺结节的检索中具有较好的性能。未来，我们将进一步改进该方法，并在更大规模的数据集上进行验证。
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