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基于内容的图像检索在PACS中的应用进展
本文分析了基于内容的图像检索CBIR在PACS中的应用背景,提出了基于内容的医学图像检索CBMIR,介绍了其应用现状及存在的问题,并讨论了医学图像的信息特点及CBMIR模型,总结并展望了CBMIR的发展前景.
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医学CBIR系统与PACS的集成平台研究
随着在临床中应用的数字影像设备越来越多,CBIR对于PACS变得越来重要.若使强大的算法变得可能,医学CBIR系统必须被整合和集成到PACS中,才能更好地为医生所应用.考虑到医生检索习惯,本文提出了一个基于现有的标准协议把医学CBIR系统整合到PACS中的平台模型,并保证两系统的自主性,为真正实现在PACS中基于内容的检索提供了理论基础和方法指导.
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基于内容的脑部MRI影像搜索的医学信息系统的研制
挖掘数字医学影像信息并为辅助检测服务是当前医学信息管理领域急需解决的问题.基于内容的医学影像检索方法(content based information retrieval,CBIR)是解决此问题有效手段.本文总结了建立基于内容图像检索的300万张脑部MRI的影像数据库和信息系统开发的应用的一些技术和方法,包括数据库的建立、搜索方法的实现等,为临床应用提供服务.
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基于内容的图像与视频检索技术研究
本文介绍了图像和视频检索技术的目前状况及几个有特色的CBIR系统,探讨了CBIR系统的体系结构、底层视觉特征和高层语义特征的提取与表达方法,以及基于内容视频检索的镜头边界检测、视频镜头内容表示和视频高层语义表示等技术,提出了该领域存在的问题和未来发展方向.
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神经网络算法和蚁群算法在医学图像检索中的应用研究
基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）技术是根据图像对象的内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索。将CBIR应用于医学上，是从医学图像本身提取灰度、形状、纹理等底层视觉特征和高层语义特征，构成描述图像内容的特征向量，并以特征向量作为建立索引和匹配准则的客观依据检索所需图像。 CBIR技术可以帮助医务人员在海量医学图像数据库中快速寻找具有类似病理特征并诊断医学图像，提高疾病诊断的准确率。
