基于小波纹理、语义特征和相关反馈的医学图像检索【荐】.pdfVIP

第12卷第4期 电路与系统学报 V01．12No．4 ANDSYSTeMS 2007年8月 JOURNAL0FCIRCUITS Aug∞‘2007 文章编号：l∞7-0249(2007)04．0024一07 基于小波纹理、语义特征和相关反馈的医学图像检索。 邰晓英1， 王李冬2， 巴特尔3 (1．宁波大学信息学院，浙江宁被，15211；2杭州师范大学钱江学院，浙江杭州3l∞12 3内羹古自治区医院，内蒙古呼和浩特Ol0017) 擒薹。本文针对胸片和胸部cT扫描两种医学图像库，提出一种融合小波纹理、语义特征和相关反馈的医学图像 检索技术。首先分析比较了纹理的三大描述方法：灰度层共现矩阵，纹理谱，小波变换．采用了频谱法中的一种基于 小波变换的纹理描述方法进行纹理分析。为了进一步提高检索精度，将语义特征融合到该算法中，然后利用相关反馈 技术有效地提高检索准确率。通过在原型系统上的实验，从查准率、查全率、平均序号验证了此方法的有效性。 关键词。医学图像检索；小波变换：语义特征；相关反馈 中圈分类号·TP391．4文献标识码·A 1 引言 医学图像检索技术…越来越受到人们的重视，它的普及可以减少基于文本检索技术所带来的信息 量大、人工注解繁杂等不足之处。然而，医学图像不同于一般图像，具有灰度分辨率高、空间分辨率 高、图像比较相似等特点，要想从图像库中找出具有相同器官相同病灶的医学图像，难度较大。 方案并应用于肝脏图像数据库12J。另外，美国Los 素点上的特征参量(如灰度、纹理、方差、偏斜度、光滑度)的概率密度函数(PDF)作为图像特征 【3l。本文主要研究胸部cT扫描和胸片两种医学图像库。由于这两种图像库都属于灰度图像，一般的 基于颜色特征的检索无能为力，又因为很多医学图像含有丰富的纹理信息，因此本文从3大纹理描述 方法出发，分别分析了不同纹理方法针对不同医学图像的检索效果。常用的3大纹理描述方法分别为： 统计法、频谱法、结构法【4】。根据两种图像库中医学图像的本身特点，本文分别采用了统计法中的分 块灰度层共现矩阵，频谱法中的小波变换和结构法中的改进纹理谱方法对两种医学图像库进行实验。 由本文的实验结果表明，基于小波变换的纹理提取方法同时对两种医学图像库有相对较好的检索效果。 又由于图像的底层特征与人对图像的内容理解往往存在很大的差异，本文在提取纹理特征的同时， 提出了结合关于图像特征描述的语义信息。最后，利用相关反馈技术141实现人机交互，通过移动查询 点和调整特征权值逐步提高查询精度。最后，文中给出了一个原型系统，并设计了三个实验，从查准 率、查全率和平均序号三方面进行比较分析，验证了此方法的有效性。 2 纹理特征的分析与比较 2．1灰度层共现矩阵吲 灰度层共现矩阵是描述在口方向上的，相隔d像素距离的一对像素，分别具有灰度层f和，的出现 概率，其元素可记为p(f，JId，口)。由此可得灰度层共现矩阵是一个对称矩阵。距离为d，方向分别为O 度和90度的公式分别为： ． p叫…)：坐坠唑幽坠盟生等生堂盟堕业坐卫 (1) 2005．1l-07 ‘收藕日期t 修订日期：2006—01-11 基盒项目-国家自然科学基金资助项目 第4期 邰晓英等；基于小波纹理、语义特征和相关反馈的医学图像检索 25 ‘烈i，，l正90·)=!!丛!：尘：!竺：兰生蔓!丝妞三旦!!二!E兰：』堡：尘型：』竺竺尘三韭’ (2) 撑5 其中，互和zr分别为水平空间域和垂直空间域。同理可得到距离为d，方向分别为45度和135度的 公式。其中，分子表示具有某种特定空间关系、灰度层分别为“，的像素对的个数，分母为像素对的 总个数(#代表数量)。这样所得的p是归一化的。 由灰度层共现矩阵可以计算出一