Det är ofta svårt att komma fram till ett välgrundat tillvägagångssätt för valet av lågnivåfunktioner för att karakterisera bilder för innehållsbaserad hämtning. Detta gäller särskilt för medicinska bilder, där bruttokarakteriseringar på grundval av färg och andra globala egenskaper inte fungerar. Ett alternativ för medicinska bilder består av den "scattershot" metod som först extraherar ett stort antal funktioner från en bild och sedan minskar dimensionaliteten i funktionen utrymme genom att tillämpa en funktion val algoritm såsom Sequential Forward Selection metod. Detta bidrag utgör ett bättre alternativ till inledande funktionsextraktion för medicinska bilder. Den föreslagna nya metoden består av (i) att framkalla från domänexperterna (fysiker, i vårt fall) de perceptuella kategorier de använder för att känna igen sjukdomar i bilder, (ii) att tillämpa en svit av operatörer på bilderna för att upptäcka förekomsten eller frånvaron av dessa perceptuella kategorier, (iii) att fastställa den diskriminerande kraften hos de perceptuella kategorierna genom statistiska tester, och slutligen, (iv) att utarbeta en hämtningsalgoritm med hjälp av de perceptuella kategorierna. I detta dokument kommer vi att presentera vår föreslagna strategi för området för högupplösta datortomografibilder (HRCT) av lungorna. Vår empiriska utvärdering visar att funktionsextraktion baserad på läkares perceptuella kategorier uppnår betydligt högre hämtningsprecision än den traditionella scattershot-metoden. Dessutom ger användningen av perceptuellt baserade funktioner systemet möjlighet att ge en förklaring till sina beslut hämtning, vilket ingjuter mer förtroende för sina användare.
Shyu m.fl. utvärderade den diskriminerande effekten av låg nivå beräkningsfunktioner (dvs. grå nivå intensitet) för att förutsäga mänskliga perceptuella kategorier i HRCT i REF.
Using Human Perceptual Categories for Content-Based Retrieval from a Medical Image Database
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}