Det är nu erkänt på många områden att innehållsbaserad bildsökning (CBIR) från en databas av bilder inte kan utföras genom att använda helt automatiserade metoder. En sådan domän är medicinsk radiologi för vilken den kliniskt användbara informationen i en bild vanligtvis består av grå nivåvariationer i mycket lokaliserade regioner av bilden. För närvarande är det inte möjligt att extrahera dessa regioner genom automatisk bildsegmenteringsteknik. För att ta itu med detta problem har vi genomfört en human-in-the-loop (en läkare-in-the-loop, mer specifik kally) metod där människan avgränsar de patologiska bäring regioner (PBR) och en uppsättning anatomiska landmärken i bilden när bilden matas in i databasen. Från de regioner som därmed markeras, vår strategi tillämpar låg nivå datorseende och bildbehandling algoritmer för att extrahera attribut relaterade till variationer i grå skala, textur, form, etc. Dessutom registrerar systemet attribut som fångar relationsinformation såsom positionen för en PBR med avseende på vissa anatomiska landmärken. Ett övergripande flerdimensionellt index tilldelas varje bild baserat på dessa attributvärden.
Shyu m.fl. REF beskriver en human-in-the-loop-strategi där den mänskliga notatorn avgränsar området av intresse och anatomiska landmärken i bilderna, följt av klassificering av bildattribut relaterade till variationer i intensitet, textur, formdeskriptorer och så vidare.
ASSERT: A Physician-in-the-loop Content-Based Retrieval System for HRCT Image Databases
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}