Datorstödda program för bildsökning skulle kunna hjälpa radiologtolkningar genom att identifiera liknande bilder i stora arkiv som ett sätt att ge beslutsstöd. Det semantiska gapet mellan bildfunktioner på låg nivå och deras semantik på hög nivå kan dock försämra systemets prestanda. I själva verket kan det vara utmanande att på ett heltäckande sätt karakterisera bilderna med hjälp av låg nivå avbildningsfunktioner för att helt fånga det visuella utseendet av sjukdomar på bilder, och nyligen har användningen av semantiska termer förespråkats för att ge semantiska beskrivningar av det visuella innehållet i bilder. De flesta av de befintliga strategier för bildsökning tar dock inte hänsyn till de inneboende egenskaperna hos dessa termer under jämförelsen av bilder utöver att behandla dem som enkla binära (närvaro / frånvaro) funktioner. Vi föreslår ett nytt ramverk som inkluderar semantiska funktioner i bilder och som möjliggör hämtning av liknande bilder i stora databaser baserat på deras semantiska relationer. Det är baserat på två huvudsteg: 1) annotering av bilder med semantiska termer extraherade från en ontologi, och 2) utvärdering av likheten av bildpar genom att beräkna likheten mellan termerna med hjälp av Hierarkical Semantic-Based Distance (HSBD) kopplat till en ontological measure. Kombinationen av dessa två steg ger ett sätt att fånga de semantiska korrelationerna bland de termer som används för att karakterisera de bilder som kan betraktas som en möjlig lösning för att hantera det semantiska gapproblemet. Vi bekräftar detta tillvägagångssätt i samband med hämtning och klassificering av 2D-områden av intresse (ROI) extraherade från datoriserade tomografiska (CT) bilder av levern. Enligt detta ramverk, hämtning noggrannhet på mer än 0.96 erhölls på en 30-bilder datauppsättning med hjälp av Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG) index som är en standardteknik som används för att mäta effektiviteten av informationshämtning algoritmer när en separat referensstandard är tillgänglig. Mer än 95 % av klassificeringsresultaten erhölls på en 77-bilders datauppsättning. För jämförelseändamål, användningen av Earth Mover's Distance (EMD), som är ett alternativt avståndsmått som beaktar alla befintliga relationer mellan termerna, ledde till resultat hämtning noggrannhet 0,95 och klassificeringsresultat på 93% med en högre beräkningskostnad. Resultaten från det framlagda ramverket är konkurrenskraftiga med den senaste tekniken och betonar nyttan med den föreslagna metoden för hämtning och klassificering av röntgenbilder.
Nyligen har detta avstånd utökats till att jämföra bilder som beskrivs med högdimensionella vektorer av semantiska termer REF.
A hierarchical knowledge-based approach for retrieving similar medical images described with semantic annotations
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}