Abstract Medical Imageing är grundläggande för modern sjukvård, och dess utbredda användning har resulterat i skapandet av bilddatabaser, samt bildarkivering och kommunikationssystem. Dessa arkiv innehåller nu bilder från ett brett spektrum av modaliteter, flerdimensionella (tredimensionella eller tidsvarierande) bilder, samt samanpassade multimodala bilder. Dessa bildsamlingar ger möjlighet till evidensbaserad diagnos, undervisning och forskning; för dessa tillämpningar finns det ett krav på lämpliga metoder för att söka i samlingarna efter bilder som har egenskaper som liknar fallet/fallen av intresse. Innehållsbaserad bildsökning (CBIR) är en bildsökningsteknik som kompletterar den konventionella textbaserade hämtningen av bilder genom att använda visuella funktioner, såsom färg, textur och form, som sökkriterier. Medical CBIR är ett etablerat studieområde som börjar förverkliga löftet när det tillämpas på multidimensionella och multimodala medicinska data. I detta dokument presenterar vi en översyn av de senaste medicinska CBIR-metoderna i fem huvudkategorier: tvådimensionell bildsökning, hämtning av bilder med tre eller fler dimensioner, användning av icke-bilddata för att förbättra hämtning, multimodal bildhämtning och hämtning från olika datauppsättningar. Vi använder dessa kategorier som en ram för att diskutera den senaste tekniken, med fokus på egenskaperna och formerna för den information som används vid medicinsk bildsökning.
Kumar m.fl. REF undersökte hämtningen av 2D-bilder med flera dimensioner och multimodalitetsbilder från källor, inklusive en mångfald av medicinska data.
Content-Based Medical Image Retrieval: A Survey of Applications to Multidimensional and Multimodality Data
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}