Innehållsbaserad medicinsk bildsökning (CBMIR) är ett aktivt forskningsområde för sjukdomsdiagnostik och behandling, men det kan vara problematiskt med tanke på de små visuella variationerna mellan anatomiska strukturer. Vi föreslår en hämtningsmetod baserad på en påse-ofvisual-words (BoVW) för att identifiera diskriminerande egenskaper mellan olika medicinska bilder med Pruned Dictionary baserat på Latent Semantic Topic beskrivning. Vi kallar detta PD-LST hämtning. Vår metod har två huvudkomponenter. Först beräknar vi ett ämne-ord signifikans värde för varje visuellt ord givet ett visst latent ämne för att utvärdera hur ordet är kopplat till detta latenta ämne. De latenta ämnena är inlärda, baserat på relationen mellan bilder och ord, och används för att överbrygga klyftan mellan visuella funktioner på låg nivå och semantik på hög nivå. Dessa latenta ämnen beskriver bilder och ord semantiskt och kan därmed underlätta mer meningsfulla jämförelser mellan orden. För det andra beräknar vi ett totalords signifikansvärde för att utvärdera betydelsen av ett visuellt ord inom hela ordboken. Vi utformade en iterativ rankningsmetod för att mäta betydelsen av övergripande ord genom att beakta förhållandet mellan alla latenta ämnen och ord. Orden med högre värden anses vara meningsfulla med mer betydande diskriminativ kraft i att skilja medicinska bilder. Vi utvärderade vår metod på två offentliga medicinska bilddata och det visade förbättrad hämtning noggrannhet och eektivitet.
För uppgiften medicinsk bildsökning, Zhang et al. REF föreslog en ny medicinsk bildsökningsmetod som heter PD-LST hämtning, som bygger på BoVW för att identifiera diskriminerande egenskaper mellan olika medicinska bilder med Pruned Dictionary genom att använda Latent Semantic Topic beskrivning.
Dictionary pruning with visual word significance for medical image retrieval
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}