Abstract-En ny innehållsbaserad heterogen informationssökning ram, särskilt väl lämpad för att bläddra i medicinska databaser och stödja ny generation datorstödd diagnos (CADx) system, presenteras i detta dokument. Den var utformad för att hämta eventuellt ofullständiga dokument, bestående av flera bilder och semantisk information, från en databas; mer komplexa datatyper såsom videor kan också ingå i ramen. Den föreslagna hämtningsmetoden bygger på bildbehandling, för att karakterisera varje enskild bild i ett dokument genom sitt digitala innehåll, och informationsfusion. När de tillgängliga bilderna i ett frågedokument karakteriseras, definieras en grad av matchning, mellan frågedokumentet och varje referensdokument som lagras i databasen, för varje attribut (en bildfunktion eller en metadata). Ett Bayesianskt nätverk används för att återfinna information som saknas vid behov. Slutligen föreslås två nya metoder för informationsfusion för att kombinera dessa grad av matchning, för att rangordna referensdokumenten genom att minska relevansen för frågan. I den första metoden, är graden av matchning smält av Bayesian nätverket själv. I den andra metoden sammansmältes de av Dezert-Smarandache teorin: den andra metoden låter oss modellera vårt förtroende för varje källa av information (dvs. varje attribut) och ta hänsyn till det i fusionsprocessen för en bättre hämtning prestanda. De föreslagna metoderna tillämpades på två heterogena medicinska databaser, en databas med diabetesretinopati och en databas för mammografiscreening, för datorstödd diagnos. Precisioner på fem av 0,809 0,158 respektive 0,821 0,177 erhölls för dessa två databaser, vilket är mycket lovande.
Quellec m.fl. I REF infördes en innehållsbaserad, heterogen ram för informationssökning.
Case Retrieval in Medical Databases by Fusing Heterogeneous Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}