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基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索 摘要 随着科技的发展,人类对医疗健康的了解越来越深入,肺部结节是一种常见的肺部疾病,而通过检索CT图像来诊断肺部结节可以更加快速方便且准确。本文提出了一种基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索方法。通过使用卷积神经网络对肺部结节的CT图像进行特征提取,并将所提取的特征映射到哈希空间中,以实现CT图像的相似性比较和搜索。实验结果证明,本文提出的方法在肺结节CT图像检索方面具有较高的准确性和实用性。 关键词:肺结节;CT图像;哈希检索;卷积神经网络 引言 肺部结节是一种常见的肺部疾病,指的是在肺部产生的一种圆形的影像。肺部结节可能是恶性的,也可能是良性的。因此肺部结节的诊断对于患者的治疗和康复非常关键。随着影像诊断技术的不断发展,CT技术成为了医学诊断中最常见的一种技术。传统的医学图像检索方法通常是通过手动标注和人工搜索,这种方法容易被影像诊断者的主观意识所影响,同时也存在工作量大和时间长等缺点。因此,如何利用计算方法对医学图像进行自动检索已经成为了当前的研究热点。 哈希检索技术是一种基于向量量化的高效图像检索方法,它将图像表示为一些二进制码,将原始图像投影到二进制码哈希空间内,从而达到高效检索大规模图像库的目的。而卷积神经网络则是一种经典的深度学习网络结构,在图像识别和图像分类等领域中有着广泛的应用。本文提出了一种基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索方法,该方法通过使用卷积神经网络对肺部结节的CT图像进行特征提取,并将所提取的特征映射到哈希空间中,以实现CT图像的相似性比较和搜索。 方法 数据集 本文使用的肺结节CT图像数据集来自于LIDC-IDRI数据集。该数据集包含1018个肺部CT图像,其中每个图像都有标注信息,即是否存在结节,以及结节的位置和大小等信息。为了使数据集的类别平衡,本文选择随机采样了100个正样本和100个负样本进行实验。 卷积神经网络 卷积神经网络是一种基于深度学习的神经网络结构。它具有权值共享和局部连接的特性,能够有效地提取图像的特征信息。本文使用了AlexNet模型对肺结节CT图像进行特征提取和学习。AlexNet模型是一种经典的卷积神经网络结构,具有8个卷积层和3个全连接层。在本文中,我们对AlexNet模型进行了微调,以便更好地适应我们的任务。 哈希编码 本文使用了基于卷积神经网络的哈希技术——CSH进行CT图像哈希编码。CSH是一种基于学习的哈希方法,它将图像表示为有限位二进制码,以便进行高效的相似性搜索。CSH将原始图像的特征映射到哈希空间中,并且在哈希空间中距离相近的数据点表示为相似的二进制向量。因此,它在快速检索大规模数据集方面具有很高的准确性和实用性。 实验结果 本文在LIDC-IDRI数据集上进行了实验,对比了本文提出的方法和传统方法的性能。实验结果表明,本文提出的方法在准确性和搜索速度上优于传统方法。 总结 本文提出了一种基于医学征象和卷积神经网络的肺结节CT图像哈希检索方法。该方法通过使用卷积神经网络对肺部结节的CT图像进行特征提取,并将所提取的特征映射到哈希空间中,以实现CT图像的相似性比较和搜索。实验结果表明,本文提出的方法在肺结节CT图像检索方面具有较高的准确性和实用性。未来,我们将进一步优化本文提出的方法,并研究其他医学图像检索技术,以期提高医学图像检索的准确性和效率。