Abstract-Content-based Medical Image Retrieval (CBMIR) är ett viktigt forskningsområde i samband med medicinsk datahantering. I detta dokument föreslår vi ett nytt CBMIR-system för automatisk hämtning av radiografiska bilder. Vår strategi använder en Convolutional Neural Network (CNN) för att få hög nivå bildrepresentationer som möjliggör en grov hämtning av bilder som är i korrespondens med en frågebild. Den återtagna uppsättningen bilder förfinas genom en icke-parametrisk uppskattning av putativa klasser för frågebilden, som används för att filtrera bort potentiella avvikelser till förmån för mer relevanta bilder som tillhör dessa klasser. Den förfinade uppsättningen bilder är slutligen omrankad med Edge Histogram Descriptor, dvs.. En kantbaserad bilddeskriptor på låg nivå som gör det möjligt att fånga finare likheter mellan den återvunna uppsättningen bilder och frågebilden. För att förbättra systemets beräkningseffektivitet använder vi dimensionalitetsreduktion via Principal Component Analysis (PCA). Experiment genomfördes för att utvärdera effektiviteten hos det föreslagna systemet för medicinska data från referensdatabasen "Immage Retrieval in Medical Applications" (IRMA). De erhållna resultaten visar hur effektivt det föreslagna CBMIR-systemet är på området medicinsk bildsökning.
Som den enda modalitetsbaserade metoden presenteras ett tvåstegs CBMIR-ramverk för automatisk hämtning av radiografiska bilder REF.
An efficient radiographic Image Retrieval system using Convolutional Neural Network
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}