Att utveckla ett system för att underlätta hämtning av radiologiska bilder som innehåller liknande framträdande lesioner och för att utföra en preliminär utvärdering av detta system med en databas över datoriserade tomografiska (CT) bilder av levern och en extern standard för bildlikviditet. Institutionell granskningsnämndens godkännande erhölls för retrospektiv analys av patientbilder. Därefter valdes 30 portal venösa fas CT bilder av levern som uppvisar en av tre typer av leverlesioner (13 cystor, sju hemangiom, 10 metastaser). En radiolog använde en kontrollerad lexikon och ett verktyg utvecklat för fullständig och standardiserad beskrivning av lesioner för att identifiera och kommentera varje lesion med semantiska egenskaper. Dessutom denna programvara automatiskt beräkna bild funktioner på grundval av bildstruktur och gräns skärpa. Semantiska och datorgenererade funktioner viktades och kombinerades till en vektor som representerade varje bild. En oberoende referensstandard skapades för parvis bildlikhet. Detta användes i en leaveone-out korsvalidering för att träna vikter som optimerade rankingen av bilder i databasen i termer av likhet med frågebilder. Prestanda utvärderades med hjälp av precisionsrecall kurvor och normaliserad diskonterad kumulativ vinst (NDCG), en vanlig åtgärd för nyttan av informationshämtning. När de används individuellt, grupper av semantiska, textur och gräns funktioner resulterade i olika nivåer av prestanda i att hämta relevanta lesioner. Att kombinera alla funktioner gav dock de bästa övergripande resultaten. Genomsnittlig precision var större än 90% vid alla värden för återkallande, och genomsnittlig, bäst, och värsta fall hämtning noggrannhet var större än 95%, 100%, respektive större än 78%, med NDCG. Preliminär bedömning av detta tillvägagångssätt visar utmärkta hämtningsresultat för tre typer av leverlesioner synliga på portal venösa CT-bilder, vilket motiverar fortsatt utveckling och validering i en större och mer omfattande databas. q RSNA, 2010
På samma sätt, CBIR för CT-bilder av tre typer av leverlesioner undersöktes genom att införliva semantiska funktioner som observerats av radiolog samt funktioner som beräknas extraheras från bilderna REF.
Automated retrieval of CT images of liver lesions on the basis of image similarity: method and preliminary results.
{'venue': 'Radiology', 'journal': 'Radiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}