Abstract-I detta papper beskriver vi utformningen och utvecklingen av ett flerskiktat innehållsbaserat bildsökningssystem (CBIR) för mikroskopiska bilder som använder en referensdatabas som innehåller bilder av mer än en sjukdom. Det föreslagna CBIR-systemet använder ett mångsidigt tillvägagångssätt för att klassificera och hämta mikroskopiska bilder som omfattar deras specifika subtyper, som oftast är svåra att diskriminera och klassificera. Detta system möjliggör både flerbildssökning och bildsökning på bildnivå för att skydda den semantiska konsistensen bland de återtagna bilderna. Nya viktningsbegrepp, inspirerade från informationssökningsteorin, definieras för sökning och hämtning av flera bilder. Systemets prestanda testades på ett dataset med 1666 avbildade högeffektfält utvunna från 57 follikulärt lymfom (FL) vävnadsrutschbanor med tre subtyper och 44 neuroblastom (NB) vävnadsrutschbanor med fyra subtyper. Varje rutschkana är semantiskt annoterad enligt sina undertyper av expertpatologer. Genom att använda testschemat leave-one-slide out uppnår algoritmen för flerbildssökning med den föreslagna viktningsstrategin ungefär 93 % och 86 % av den genomsnittliga klassificeringsnoggrannheten vid första rankhämtningen, vilket överträffar noggrannheten för hämtning på bildnivå med cirka 38 respektive 26 procentenheter för FL- och NB-sjukdomar. Index Terms-Content-based image hämtning (CBIR), information hämtning (IR), microscopy multi-image frågor, viktning poäng.
Forskare har också utvecklat ett flerskiktat CBIR-system baserat på WSI, som kan klassificera och hämta digitala bilder genom att använda både flerbildsfråga och bilder på bildnivå REF.
Content-Based Microscopic Image Retrieval System for Multi-Image Queries
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}