Innehållsbaserad bildsökning är ett aktivt område för medicinsk bildforskning. En användning av innehållsbaserad bildsökning (CBIR) är presentation av kända referensbilder som liknar ett okänt fall. Dessa jämförelsebilder kan minska radiologens osäkerhet i tolkningen av detta fall. Det är därför viktigt att presentera radiologer med system vars beräknade likhetsresultat motsvarar mänsklig uppfattad likhet. I vårt tidigare arbete utvecklade vi ett open-source CBIR-system som ger en datortomografi (CT) bild av en lungknuta som en fråga och hämtar liknande lungknutor bilder baserat på innehållsbaserade bildfunktioner. I detta dokument utökar vi vårt tidigare arbete genom att studera förhållandet mellan de två typerna av hämtning, innehållsbaserad och semantisk-baserad, med det slutliga målet att integrera dem i ett system som kommer att dra nytta av båda hämtningsstrategierna. Våra preliminära resultat på Lung Image Database Consortium (LIDC) dataset med hjälp av fyra typer av bildfunktioner, sju radiologers betygsatta semantiska egenskaper och två enkla likhetsåtgärder visar att ett stort antal knölar som identifierats som liknande baserat på bildegenskaper också identifieras som liknande baserat på semantiska egenskaper. Genom att integrera de två typerna av funktioner förbättras dessutom likhetshämtningen med avseende på vissa nodulers egenskaper.
Jabon m.fl. REF utvecklar ett innehålls- och semantiskt bildsökningssystem som tar CT-bilder som indata och hämtar liknande bilder genom att använda bildfunktioner och semantiska egenskaper.
Content-based versus semantic-based retrieval: an LIDC case study
{'venue': 'Medical Imaging', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}