Det finns intresse för att utöka räckvidden för litteraturutvinning till att omfatta analys av biomedicinska bilder, som ofta innehåller ett dokuments viktigaste resultat. Exempel är nyligen genomförda studier som använder optiskt teckenigenkänning (OCR) för att extrahera bildtext, som används för att öka den biomedicinska bildhämtningen och klassificeringen. Sådana studier bygger på en robust identifiering av textelement i biomedicinska bilder, vilket är en icke-trivial uppgift. I detta arbete introducerar vi en ny textdetektionsalgoritm för biomedicinska bilder baserat på iterativa projektionshistogram. Vi studerar effektiviteten av vår algoritm genom att utvärdera prestandan på en uppsättning manuellt märkta slumpmässiga biomedicinska bilder, och jämföra prestanda mot andra toppmoderna textdetektionsalgoritmer. Vi visar att vår projicering histogram-baserad text detektion metod är väl lämpad för textdetektion i biomedicinska bilder, och att iterativ tillämpning av algoritmen ökar prestanda till en F-poäng på.60. Vi tillhandahåller en C++ implementation av vår algoritm fritt tillgänglig för akademiskt bruk. Ó 2010 Elsevier Inc. Alla rättigheter förbehållna. 1. Vad är det för fel på dig? Bakgrund Biomedicinsk litteratur mining handlar om att omvandla fri text till ett strukturerat, maskinläsbart format, för att förbättra uppgifter som informationshämtning och utvinning. Det senaste arbetet visar att det finns ett stort intresse att också ta hänsyn till bildinformation när gruvforskningsartiklar, som bilder ofta skildrar resultaten av experiment, och summerar ett dokuments viktigaste resultat. Det finns flera hinder när gruvbild information. För det första finns det många olika typer av bilder, såsom grafer, gelelektrofores och mikroskopi bilder, diagram eller värmekartor. Det finns ingen standard för bildpublicering, varken när det gäller bildupplösning eller bildfilformat (bilder lagras vid olika upplösningar, och i en mängd olika filformat, såsom jpeg, tiff etc.). Det finns heller inga tydliga riktlinjer för bilddesign, även om författare verkar följa några allmänt accepterade normer när de skapar figurer som boxplotter, värmekartor eller gelelektroforesbilder. Ett förenande element över alla biomedicinska bilder är bildtext, dvs. texttecken som är inbäddade i bilder. Text i bilder tjänar flera syften, såsom att märka en graf, som representerar gener i en värmekarta bilder, eller proteiner i en väg diagram. Vi har tidigare visat att extrahera bildtext, och göra den tillgänglig för bildsökning, förbättrar biomedicinsk bildsökning [1]. I detta arbete är vi angelägna om att optimera prestandan för ett kritiskt steg i bildtextextrahering-lokalisering textregioner i bilder, som kallas textdetektering i studier om bildbehandling och optisk karaktärsigenkänning (OCR). Generellt sett är textdetektering ett viktigt steg i behandlingen av textinformation i biomedicinska bilder. Till exempel, korrekt hitta textregioner är det första steget i en standard OCR rörledning för att extrahera bildtext. Att bestämma var texten ska placeras är också viktigt för förståelsen av bildinnehåll på hög nivå, eftersom det är textplatsen som anger betydelsen av vissa bildtextelement, t.ex. namnet på x-versus y-axeln i en graf. Förutom praktiska tillämpningar är vi i detta dokument uteslutande intresserade av att optimera prestandan för detektion av text, vilket är ett grundläggande forskningsproblem vid bearbetning av bildtext. I detta arbete introducerar vi en ny textdetektionsalgoritm som lämpar sig för biomedicinska bilder. Vi diskuterar också metodologiska detaljer för att skapa en gyllene standard biomedicinsk bildtext detektion corpus, och användningen av corpus för att utvärdera prestandan hos vår algoritm. Under utvecklingen av corpus fastställde vi tydliga riktlinjer för vad som exakt utgör en bildtextregion (eller element) och hur man manuellt markerar bildregionen som är kopplad till strängen. Vi jämförde sedan vår algoritm mot tre befintliga toppmoderna metoder för att upptäcka text. Även om vår algoritm i princip kan tillämpas för behandling av alla typer av bilder, är det särskilt fördelaktigt för bilder inbäddade i biomedicinska publikationer. Jämfört med andra discipliner brukar biomedicinska författare använda distribuerad och inbäddad text i sina bilder för att kommentera experimentinställningar, tillstånd och resultat. Det finns en mängd arbete med hjälp av avancerade textur- och grafsegmenteringsmetoder för att upptäcka text i bilder. Till exempel inför Jain och Karu [7] en metod för att lära sig texturdiskriminering masker för att upptäcka bildtext. Jain och Zhong [8] använde en inlärningsbaserad metod för att upptäcka bildtext genom analys av bildstruktur. Wu och Al. [9] infördes ett system för detektering och igenkänning av bildtext, som inför ett flerskaligt system för textursegmentering. I sin metod används en samling andra ordningens Gaussiska derivat för att upptäcka kandidat text regioner, följt av en K-means klusterprocess och en multi-upplösning slaggenerering, filtrering och aggregering process för att ytterligare förfina den upptäckta textregionen. Felzenszwalb och Huttenlocher [10] föreslog en grafbaserad bildsegmenteringsalgoritm för att effektivt skilja textelement från grafiska element i en bild. Deras algoritm kan automatiskt anpassa sig till variationen i bildstrukturen. Liu m.fl. [11] föreslog en ny metod för textdetektering och segmentering genom användning av strokefilter för bedömning av textpolaritet vid analys av funktioner i lokala bildregioner. Det finns också en växande samling verk om textdetektering från videor eller rörelsebilder, som är nära relaterade till det problem med bildtextdetektering som studeras i detta dokument. I vårt eget tidigare arbete [1] diskuterade vi ett nytt tillvägagångssätt för biomedicinsk bildsökning baserad på OCR. Vi har visat att detta tillvägagångssätt erbjuder ytterligare fördelar jämfört med enbart sökning över bildtexter, särskilt hämtning av ytterligare och relevanta bilder. Den aktuella studien är nära kopplad till det projektet och diskuterar algoritmiska detaljer för att upptäcka bildtextregioner. Approach En översikt över vår metod visas i bild. 1. Vad är det för fel på dig? En ingångsbild (dvs. En bild från en biomedicinsk publikation) genomgår upptäckt av layoutlinjer och panelgränser som är undantagna från bilden för att öka textdetekteringens robusthet. Vi implementerar algoritmen som föreslås av Busch et al. [20] för att upptäcka dessa layoutelement. Bilden omvandlas sedan till svartvitt och utsätts för en kantdetektionsalgoritm. Den resulterande kantbilden utsätts sedan för en pivoting textregiondetekteringsalgoritm (PTD) för extraktion av textregioner. PTD upprepas flera gånger för att dela upp upptäckta textregioner i textdelregioner. Om inga fler textregioner upptäcks, avslutas algoritmen. Vår algoritm är baserad på traditionell histogramanalys-baserad text region detektion, som tar kanten bilder som indata. Vi utvidgar det traditionella tillvägagångssättet enligt följande: Vi utför en pivoting procedur medan vi tillämpar histogrammet analys, och upprepa förfarandet tills inga fler text (under) regioner upptäcks. En av de mest populära och välkända metoder text region detektion är genom att analysera de vertikala och horisontella projektion histogram av en bild. Mer konkret, med tanke på en ingångsbild, upptäcker vi först kant pixlarna i bilden. Därefter härleds en vertikal och en horisontell projektionshistogram. Det antas att textregioner i allmänhet uppvisar en högre densitet av kantpixlar än icke-textregioner. De vertikala och horisontella histogrammen visar därmed den högsta densiteten av kantpixlar i textområden. En densitetströskel definierar de exakta måtten på textområdet längs det vertikala och horisontella histogrammet. Innehållet i detta grundläggande förfarande diskuteras mer ingående i nästa avsnitt. Ett tydligt inslag i många biomedicinska bilder är att de ofta använder sig av en distribuerad och inbäddad textlayout. Fikon. 3a och 4a visar två typiska exempel, där texten är uppdelad i många olika bildregioner. Dessutom uppvisar textregioner ofta en viss grad av nästelöshet. Till exempel siffrorna längs x-axeln i bild. 4b kan grupperas i ett stort textområde, eller mer korrekt i separata (inre) textområden som omger varje enskilt nummer (Fig. 4d)................................................................. Den traditionella histogrambaserade analystekniken klarar inte bra distribuerad och inbäddad textlayout. För att ta itu med detta problem inför vi ett nytt iterativt pivoterande histogramanalysförfarande för upptäckt av textregioner. Vi introducerar ett pivoterande steg i den klassiska histogram-baserade textdetektionsalgoritmen för att ta hänsyn till den distribuerade naturen hos biomedicinsk bildtext. De pivoterande förfarandena delar upp bildregionerna i dess textdelkomponenter i stället för att identifiera stora textblock. Vårt förfarande realiseras genom att analysera histogram av indata bildregionen efter vertikal och visar hur algoritmen fungerar på en provbild. En ingångsbild omvandlas till svartvitt och utsätts för detektering av kanter (Fig. 1d, tillägg B). För en specificerad region R (hela bilden i den första iterationen av förfarandet), för att upptäcka textområden i R, projicerar vi först vertikalt alla kant pixlar för att härleda bildregionens horisontella histogram H h (Fig. 1e................................................................. .... med hjälp av en tröskel på densiteterna (Fig. 1g1-3, tillägg B). Varje sådant segment motsvarar en vertikal region i indatabilden. Genom parning av ett vertikalt segment Seg i j med dess motsvarande horisontella segment Seg i, Vi kan ange en rektangulär region (gränsbox) R i j i R (Fig. 1h1-3, tillägg B), motsvarande textregioner. I bilaga A (kompletterande filer) beskriver vi formellt detta förfarande matematiskt. Vår algoritm konstruerar iterativt vertikala och horisontella histogram för att hitta inbäddade textregioner. Som kan ses i Fig. 1h2, Bilaga B, den första omgången av PTD-algoritmen kunde inte lösa de verkliga textområdena i bildregionen. I bilden grupperar region 1 olika bildtextelement, och vi föreslår att man upprepar PTD-steget för att separera dessa element. Mer konkret upprätthåller vår algoritm en aktiv lokal bildregionsamling (ALIRC) under sin körtid (Fig. 1, huvuddokument). Inledningsvis innehåller samlingen ett enda bildområde, som är det fullständiga bildområdet för indatabilden. Algoritmen konstruerar sedan pivoting vertikala och horisontella histogram (se föregående avsnitt) och detekterar textregioner. Varje upptäckt textregion betraktas som en ny målregion och läggs till i ALIRC. Input image region tas bort från ALIRC, med ett undantag: om, efter att ha subtraherat text regioner från indata bilden, indata bilden är icke-tomma vi befolka ALIRC med en uppdaterad version av indata bilden, med text områden subtraheras. Vi tillämpar iterativt vår histogram-baserade text region segmentering på alla bildregioner i ALIRC tills finare separation mellan text och icke-text regioner kan uppnås. Vi kommer sedan att producera alla bildregioner som finns kvar i ALIRC. En slutlig heurism tar bort regioner som upprätthålls i ALIRC men som inte motsvarar textregioner. Den heuristiska utvärderar den totala kanten densitet, avlägsna regioner som uppvisar en densitet som är för låg eller för hög. 1. Vad är det för fel på dig? Om vi antar att höjden och bredden på indatabilden är h respektive w, tillämpar vi vår pivoting textdetektionsalgoritm som införs i Avsnitt 2.3 för att upptäcka alla textregioner i hela området för indatabilden. Det vill säga, vi tillämpar PTD-förfarandet på I med texten detektion räckvidd är R 1⁄4 ð0; w; 0; h. Vi antar vidare den uppsättning regioner segmenterade från den ingående bilden är / 1⁄4 fR 1 ; R 2 ;. . ; R n g där varje R i anger omfattningen av en rektangulär bildregion som följer av PTD-processen. Vi kallar / den aktuella aktiva lokala bildregionen samling. 2. Utgångspunkten är följande: För varje bildområde R i / ði 1⁄4 1;. Vi tillämpar PTD-förfarandet på R i för att ytterligare separera text- och icke-textområden inom regionen på en finare granularitet. Anta att denna nya omgång text region detektion producerar k sub image regioner, som betecknas som R 3. Vi upprepar ovanstående process för att rekursivt förfina varje bildregion som upprätthålls i den nuvarande aktiva lokala bildregionen insamling / tills / kan inte längre ändras genom ytterligare samtal av vårt PTD-förfarande. Vi producerar sedan alla bildregioner i slutskedet av bildregionens samling / som bestäms som textregioner genom vår PTD-process. Dessa bildregioner utgör vårt slutliga detekteringsresultat för textregionen för indatabilden I. I bilaga B (kompletterande filer) visar vi ett steg-för-steg-exempel på textregiondetektering med hjälp av vår iterative och pivoting textdetektionsalgoritm för en biomedicinsk bild. Tillägg C och D (kompletterande filer) innehåller ytterligare exempel på resultat av textdetektering efter tillämpning av vår iterativa PTD-algoritm på biomedicinska bilder. I detta avsnitt kommer vi först att diskutera skapandet av en gyllene standard biomedicinsk bildtext detektion corpus. Vi kommer sedan att diskutera vår utvärderingsstrategi för att mäta prestandan hos vår iterativa PTD-algoritm för att upptäcka textregioner i biomedicinska bilder. För att objektivt utvärdera prestandan hos vår algoritm, och kvantitativt jämföra prestandan hos vår metod med andra peer-metoder, skapade vi en guld standard corpus av biomedicinska bilder med manuell markering av textregioner. För att skapa denna corpus valde vi en tvåstegsstrategi. Det första steget gällde identifieringen av textregionerna i bilden. Vi sätter upp riktlinjer för manuell identifiering av textregioner (bildtext) i biomedicinska bilder, som listas i tabell 1. Riktlinjerna definierar karaktären av en bildtext region i en biomedicinsk bild, vad man ska göra om grekiska bokstäver och andra specialtecken, och strängar i super eller subscript. Efter att ha valt 161 slumpmässiga bilder från biomedicinska artiklar indexerade i PubMed Central använde vi riktlinjerna för att identifiera bildtextregionerna. I det andra steget identifierade vi en minsta rektangulär region (bounding box) för varje upptäckt textregion. En sådan avgränsande ruta definieras som den minsta rektangulära region som täcker alla teckenpixlar i textregionen. Dessa bild avgränsande rutor representerar guld standard bild text regioner. För att utvärdera prestandan hos vår PTD textdetektionsalgoritm, kan vi gå vidare enligt följande: Vi jämför den förutsagda textregionen avgränsande rutor med de avgränsande rutorna i guld standard corpus. I vår studie använder vi oss av två metoder för att mäta graden av överlappning mellan de förutsagda och guldstandardtextregionerna, där vi tittar på både pixelöverlappningen och andelen delade regioner. En metod för att mäta överlappningen av två textdetekteringsresultat är att mäta återkallande, precision och F-hastighet som bestäms av delade bildpunkter. Mer konkret definieras recall som den del av bildpunkter i guldstandardtextområdet som finns i den (algoritmiskt) detekterade textregionen. Precision definieras som fraktionen Resultat Vi börjar med en kvalitativ bedömning av prestandan hos vår textdetektionsalgoritm. För detta ändamål tillhandahåller vi exempelbilder tillsammans med automatiskt detekterade textregioner (Fig. 3 och 4). De blå rutorna beskriver de upptäckta textregionerna, medan de lila linjerna och områdena anger icke-textuella element. En kvalitativ bedömning av vår strategi är till hjälp för att identifiera styrkan och svagheterna i vår algoritm. Vi ser till exempel tillfredsställande textdetekteringsprestanda i bild. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Två strängar ''' och ''nummer'' i bildens nedre horisontella etikett upptäcks dock felaktigt som en enda textregion ''numret''. På bild. 4, Vi visar de mellanliggande text detektion resultaten av två rundor av PTD algoritmen, från vilken vi kan se att vår algoritm successivt förfinar dess text detektion resultat. För att utforska effektiviteten och fördelarna med vårt tillvägagångssätt jämför vi också prestandan hos vår algoritm med några toppmoderna textdetektionsalgoritmer. I detta syfte identifierade vi fyra nyligen publicerade algoritmer för textdetektering, inklusive den DCT-funktionsbaserade textdetekteringsmetod som föreslagits av Goto [21], den textpartikelbaserade fusionsmetoden för textdetektering som föreslagits av Xu et al. [22], den visuella och biologiskt inspirerade textdetektionsmetod som föreslagits av Fatma [23], och den snabba textdetektionsmetod som föreslagits av Li et al. [24]................................................................................................................ När vi utförde våra experiment för att kvantitativt jämföra vår algoritms prestanda med de fyra peer-metodernas, fick vi antingen källkoden eller det körbara programmet från motsvarande författare. Efter det arbetade vi direkt med författare av dessa papper för att köra sina algoritmer, se till att varje algoritm är korrekt konfigurerad och korrekt utförs under utvärderingsexperimentet. När vi nådde de slutliga jämförelseresultaten delade vi våra mellanliggande och slutliga utvärderingsresultat med författarna. Gotos metod [21] tillämpar Fishers diskriminanta analys för att undersöka frekvensberoendet hos DCT-baserade funktioner för att identifiera det optimala frekvensbandet för textdetekteringstillämpningar. Genom sina experiment upptäckte de empiriskt att en blandning av högfrekventa och lägre mittfrekvensband är mest effektiv för textdetektering från scenbilder. Baserat på detta resultat omdefinierade de en DCT-baserad funktion för att mer exakt upptäcka textregioner från naturliga scenbilder. Med hjälp av sin nydefinierade DCT-baserade textdetekteringsfunktion använder de sig så småningom av en oövervakad tröskelbaserad mekanism för att skilja textregioner från bakgrundsbildsregioner. Eftersom deras metod är inriktad på att upptäcka text från naturliga scenbilder, deras algoritm inte ägna särskild uppmärksamhet åt effekten av att ha sofistikerad textlayout i en bild. Faktum är att när text arrangeras efter en distribuerad och bofast struktur, vilket ofta är sant i biomedicinska bilder, kommer de övergripande rumsliga frekvensfunktioner som visas i bildregionen att påverkas mycket. Under sådana omständigheter tenderar det att vara otillförlitligt att bestämma textregioner utifrån en regions totala rumsliga frekvens. Detta faktum begränsar algoritmprestandan på biomedicinska bilder, vilket framgår av våra utvärderingsresultat, som visas nedan. I motsats till den citerade DCT-baserade funktionsmetoden, introducerar vår algoritm ett pivoterande och iterativt förfarande, som gradvis delar upp en bildregion i underregioner. För varje resulterande bilddelregion sammanställer vi de lokala bildegenskaperna i form av vertikala och horisontella histogram för att på ett anpassningsbart sätt analysera om ett bildområde innehåller text. Genom denna aktiva deldivisionsbaserade sökprocess kan vår metod mer grundligt bryta ner och fånga de lokala bildfunktionerna för att återställa spridda och inbäddade bildtext, som ses i bilder i biomedicinska publikationer. Xu och al. 's metod [22] syftar till att upptäcka text från bilder med svag kontrast och låg text-bakgrund varians. För att uppnå sitt mål analyserar de först en ingångsbild med hjälp av YUV-färgrymden via Haar-vågsomvandlingen. Med tanke på de härledda våget koefficienter, de introducera textpartiklar, enligt de lokala binära mönster som demonstreras av vågen koefficienter, som är kända som lokala Haar Binary mönster. När begreppet textpartiklar har definierats tillämpar deras metod ytterligare ett densitetsbaserat fusionsförfarande för att generera det slutliga textdetekteringsresultatet. Den främsta fördelen med deras tillvägagångssätt för textdetektering är att deras metod på ett robust sätt kan detektera textregioner oavsett bildstorlek, färg, rotationer, belysningar och textbakgrundskontraster. Deras metod förutsätter dock att en indatabild inte uppvisar en sofistikerad textlayout och använder en enda pass analys. Deras antagande gäller i allmänhet gatubilder av skyltar och skyltar. Men för bilder i biomedicinska publikationer, som visar distribuerad och bonad text, samma antagande inte hålla. Även om vår histogrambaserade analyss textdiskrimineringsförmåga ligger under metoden [22], påverkas inte vår övergripande förmåga att upptäcka text i någon större utsträckning. Denna observation kan intuitivt förstås genom att bilder som bärs i biomedicinska publikationer är tabell 1 Riktlinjer för manuell identifiering av bildtextregioner. 1. Vad är det för fel på dig? Bildtexter som bildar en sammanhållen enhet som ''bcl-xl (+)', ''p < 0:01'' och 'S.E. RECOVERSOLUTION (i, j, k)" betraktas som enskilda textregioner 2. Symboler som är fästa vid ett ord, t.ex. parenteser, främre snedstreck och bindestreck, t.ex. ''MMC-transgen' och ''vif(+) vanligtvis noggrant förberedda så att de uppvisar en bra kontrast och en skarp text bakgrund. Därför kanske styrkan i deras kraftfullare textpartikelbaserade fusionsstrategi för flera band inte är fördelaktig inom det biomedicinska området. Fatmas algoritm [23] behandlar problemet med textdetektering som en strukturklassificeringsuppgift, där uppgiften att lokalisera textregioner är formulerad som att hitta regioner vars struktur klassificeras som textstruktur, snarare än bakgrundsbildstruktur. Fatma valde metoden Support Vector Classification för att implementera sin texturklassning. Den viktigaste nyheten i hennes arbete är införandet av en beräkningsmodell av mänsklig visuell uppmärksamhet för textdetektion, som undersöker bildegenskaper på olika rumsliga skalor och modaliteter på ett nedifrån-och-upp-sätt. Som Xu et al.'s metod [22], Fatmas algoritm antar också att det inte finns någon inbäddad text placering. När textplaceringen är distribuerad och inbäddad, är det mer sannolikt att bilddelregioner blir felaktigt igenkända som att bära bildstruktur, snarare än textstruktur. Mer i grunden, eftersom Fatmas algoritm arbetar med texturfunktioner i en bildregion, är hennes algoritm inte direkt intresserad av hur textsträngar är placerade i en region; det viktiga för hennes algoritm är den övergripande struktur som visas av en region, oavsett om den är sammansatt av flera textsträngar, av bakgrundsbildelement, eller av en blandning av båda. I själva verket, om vissa distribuerade och nästlade text råkar visa en struktur som ser ut som en rimlig bildmönster, hennes algoritm skulle lätt känna igen regionen som en bakgrund bild region. Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. införde ett strokefilterbaserat tillvägagångssätt för textdetektering [24]. Deras algoritm använder slagfilter för att undersöka textnärvaron längs de horisontella, vertikala, vänsterdiagonala och högerdiagonala riktningarna. Deras arbete fokuserar på att upptäcka text från TV-bilder eller videonyckelramar där nästan all text placeras enligt de fyra huvudsakliga riktningarna (vertikal, horisontell, vänster-diagonal och höger-diagonal riktningar). Detta beror förmodligen på att TV - eller videoramar är utformade för att snabbt tolkas av publiken. Följaktligen är dessa ramar, som normalt bara har en mycket begränsad mängd text, organiserade med hjälp av ganska enkla och intuitiva textlayouter för att underlätta tittarens snabba läsning eller skanning. I jämförelse är det meningen att bilder i biomedicinska publikationer ska läsas mycket noggrannare, med bildtext som ofta distribueras och häckas. Som ett resultat, Li et al.'s fyra riktningsslag filter baserad metod verkar inte tillräcklig för att hantera alla subtiliteter av extrahera text från biomedicinska bilder. Vi implementerade också två förenklade versioner av vår algoritm för att studera de olika komponenterna i vår procedur. För att skilja mellan dessa olika versioner av vår algoritm kallar vi den iterativa textdetektionsmetoden som införs i Avsnitt 2.4 multistegsmetoden, som betecknas som ''flersteg''. Vi studerar också hur vår metod fungerar när antalet iterationer är begränsat till en omgång. Vi kallar denna ändring av vår algoritm en steg iteration version, betecknad som ''ett steg''. Slutligen genomförde vi också den klassiska histogrambaserade analysen utan att svänga där det vertikala histogrammet härleds för hela bilden snarare än för segmenten från det horisontella histogrammet (se avsnitt 2.2). Vi kallar denna naiva version "naiv". Resultaten av dessa utvärderingar visas i tabell 2. Vi observerar följande: Den naiva metoden överträffar de andra kamratmetoderna när det gäller F-rate och MAO. Pivoting proceduren förbättras på den naiva versionen, med en prestandaökning på 0,045 F-rate och.051 MAO. Det iterativa förfarandet förbättras ytterligare på den svängande resultatet, både i form av F-rate och MAO. Det finns ingen prestandaökning när du utför mer än 2 iterationer av vår algoritm. Diskussion Vår utvärdering visade att den iterativa PTD algoritmen presterar bra på guldstandard textdetektion corpus ( Tabell 2 ). Den naiva (klassiska) versionen överträffas av den svängande algoritmen, som utför det vertikala histogrammet på varje bildtextsegment som bestäms av det horisontella histogrammet (avsnitt 2.3 och bild). 2).................................................................. Den svängande algoritmen delar upp bildtextregionerna i delkomponenter i stället för att identifiera stora textblock som i det naiva eller klassiska tillvägagångssättet. Denna delindelning i mindre enheter tycks klara bättre av den biomedicinska bildtextens fördelning. Den iterativa tillämpningen av vår algoritm resulterar i ytterligare resultatvinster. Som diskuterats säkerställer iterationen upptäckten av bebodda bildområden. Som kan ses i tabell 2, prestanda verkar stabiliseras efter en iteration. Detta kan förstås enligt följande: Biomedicinska bilder verkar innehålla (i genomsnitt) en nivå av text häckning, som kan återvinnas genom en iteration av vår PTD algoritm. Vi gjorde en omfattande jämförelse med befintliga textdetektionsalgoritmer. Ingen av de testade algoritmerna kunde överträffa den histogrambaserade metoden för att upptäcka text. Det bör noteras att dessa algoritmer är optimerade för en viss textdetektion uppgift, som kan skilja sig från den som påträffas i biomedicinska bilder. Följaktligen är prestandan för dessa algoritmer som presenteras i litteraturen högre än de tal som presenteras i tabell 2. Våra resultat visar att det är svårt att använda dessa algoritmer på biomedicinska bilder utan ändringar. För jämförelse går vi snabbt igenom de testade algoritmernas prestanda på andra bilduppsättningar. Under [21] rapporterar författaren algoritmprestanda för två typiska inställningar av sin algoritm-ett lågfrekvensläge och ett högfrekvensläge. Utvärderingen görs på ICDAR-uppsättningen, som är från de testdata som används i ICDAR 2003 Robust Reading Competition, se [25]. För lågfrekvensläget är den genomsnittliga precisionen, recall och F-hastigheten för hans algoritm 32,6%, 91,9% respektive 43,4%. För högfrekvensläget är den genomsnittliga precisionen, recall och F-rate 35,6 %, 88,6 % respektive 45,1 %. Det bör noteras att algoritmen [21] presterar bra på våra guldstandardkorpus när det gäller återkallande. Precisionen är dock låg, vilket tyder på att många faller positiva samtal. [22] utvärderade deras metod på platsdetektionsdatabasen för ICDAR 2003 Robust Reading Competition Dataset, se [25]. Precisionen, recall och F-rate på datasetet är 60%, 81%, 69%, respektive. Slutligen, [24] rapporterade prestandan av deras algoritm på en bilduppsättning som består av 308 bilder från webben, inspelade Den allmänna kategorin av målbilder som lämpar sig för vår algoritm bearbetning inkluderar bilder med distribuerad och bonad text användning, som typiskt sett ses i biomedicinska bilder. Vår biomedicinska textdetektionsalgoritm kan gynna ett antal tillämpningar inom området biomedicinsk informationsbehandling och hantering. Nedan listar vi några omedelbara tillämpningar: En första fördel är förbättring av biomedicinsk OCR prestanda. Med korrekt text region upptäckt, kan vi belysa platserna för bildtext när hämta biomedicinska bilder. Med denna funktionalitet kan användarna enkelt se positionerna för sin frågetext. Denna ansökan finns redan tillgänglig i EverNote (www.evernote.com). När textregioner i biomedicinska bilder upptäcks kan vi mer effektivt komprimera dessa bildregioner genom att först känna igen textens innehåll och sedan representera dessa textområden genom vektorgrafik. Med tanke på detektionsresultatet för textregionen kan vi bygga ett program där en användare svävar sin mus över en textterm i en bild, för att avslöja fler detaljer relaterade till texttermen. Att på ett tillförlitligt sätt upptäcka bildtextregioner skulle möjliggöra en korrekt analys av dokumentlayouten. Detta kommer att möjliggöra automatisk hämtning av bilder eller dokument enligt deras layout. Ett tillförlitligt resultat av analys av bild/dokumentlayout ger många värdefulla funktioner för bild/dokumentklustring och kategorisering. Med tanke på detektionsresultatet för textregionen kan vi designa högupplösta bildinnehållsförståelsealgoritmer. Vi kan till exempel analysera de rumsliga sambanden mellan texttermer som förekommer i en bild. Detta skulle ge ledtrådar för att tolka de grafiska meddelanden inbäddade i bilderna, vilket leder till mer avancerade biomedicinsk bildsökning och rekommendation resultat. Biomedicinsk bildsökning och gruvdrift blir ett allt viktigare ämne inom biomedicinsk informatik. Tillgången till biomedicinsk litteratur via bildinnehåll kompletterar textbaserad sökning och hämtning. Ett viktigt inslag i att låsa upp biomedicinskt bildinnehåll är att upptäcka och extrahera (via OCR) text från biomedicinska bilder, och göra texten tillgänglig för bildsökning. I detta dokument handlar det om att upptäcka text, dvs. hitta de exakta områdena för bildtextelement. Vi föreslår en ny textdetektionsalgoritm som är idealisk för detta ändamål. Nyckeln i vår algoritm är att den söker efter textregioner på ett pivoterande och iterativt sätt. Pivoteringsproceduren möjliggör återvinning av distribuerad bildtext, och den iterativa proceduren avslöjar inbäddad bildinformation. Vi anser att dessa två algoritmfunktioner är avgörande för att upptäcka text i biomedicinska bilder.
En textdetektionsalgoritm för biomedicinska bilder föreslogs av Xu och Krauthammer REF
A new pivoting and iterative text detection algorithm for biomedical images
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}