Innehållsbaserad bildsökning (CBIR) i stora medicinska bildarkiv är en utmanande och nödvändig uppgift. Generellt används olika funktionsextraktionsmetoder för att tilldela expressiva och invarianta funktioner till varje bild så att sökningen efter liknande bilder kommer ner till funktionsklassificering och/eller matchning. Det nuvarande arbetet introducerar en ny bildsökningsmetod för medicinska tillämpningar som använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med nyligen introducerade Radon streckkoder. Vi kombinerar neurala koder för global klassificering med radon streckkoder för den slutliga hämtningen. Vi undersöker också bildsökning baserad på regioner av intresse (ROI) matchning efter bildsökning. IRMA-datauppsättningen med mer än 14 000 röntgenbilder används för att utvärdera vår metods prestanda. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt är överlägset många publicerade verk.
REF kombinerade tre lager CNN med radon streckkoder för att hämta bilder från 14,410 lungröntgen bilder.
Generating binary tags for fast medical image retrieval based on convolutional nets and Radon Transform
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}