Abstract-I detta dokument föreslår vi ett nytt system för effektiv innehållsbaserad medicinsk bildsökning, formaliserat enligt PAtterns för nästa generations DAtabase system (PANDA) ram för mönster representation och hantering. Det föreslagna systemet omfattar blockbaserad lågnivåfunktionsextrahering från bilder följt av klusterering av funktionsutrymmet för att bilda högre, semantiskt meningsfulla mönster. Klustret av funktionen utrymme realiseras av en förväntan-maximering algoritm som använder en iterativ metod för att automatiskt bestämma antalet kluster. Därefter utnyttjas PANDA: likheten mellan två kluster uppskattas som en funktion av likheten mellan deras strukturer och måttkomponenterna. Experiment utfördes på en stor uppsättning av referensradiografiska bilder, med hjälp av olika typer av funktioner för att koda lågnivå bildinnehåll. Genom detta experiment visas att det föreslagna systemet kan tillämpas effektivt och effektivt för medicinsk bildsökning från stora databaser, vilket ger en oövervakad semantisk tolkning av resultaten, som kan utvidgas ytterligare genom metoder för kunskapsrepresentation. Index Terms-Content-baserad bildsökning (CBIR), funktionsextraktion, mönster, mönsterlikhet, semantik.
I en annan studie REF, förväntade-maximering algoritm användes för att generera kluster av block-baserade låg nivå funktioner extraherade från radiografiska bilder.
A Pattern Similarity Scheme for Medical Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}