基于图割与粗糙集的MRI脑部肿瘤图像检索方法
蒋世忠1
易法令2
汤浪平2
涂泳秋2
1.广东药学院信息工程学院,广东省广州市,510006;华南理工大学计算机科学与工程学院,广东省广州市,5106412.广东药学院信息工程学院,广东省广州市,510006
摘要：背景:基于内容的医学图像检索是一门涉及多领域的学科,由于各种医学图像的成像原理不同,产生的图像在颜色、纹理和形状等视觉特征方面存在差别,使得此方法的实现还存在许多需要解决的问题.目的:针对基于内容的医学图像检索中存在特征提取困难、检索时间长的问题,提出一种基于图割与粗糙集结合的相似图像检索方法.方法:为克服图割仅适用于较少象素的图像和倾向于小割集的缺陷,首先对图像进行聚类,然后构建图像的Gomory-Hu割树,按割值大小依次去掉值较小的边,提取出图像的特征子图并构建特征库.为实现快速检索,借助粗糙集对特征库中的特征进行约简,有效减少参与相似性比较的特征数量.并将此方法应用到MRI脑部肿瘤图像的检索.结果与结论:实验结果表明该方法能快速有效地检索出MRI脑部图像库中的肿瘤图像,检索的平均查准率为78.4%,平均查全率为62.9%.
关键词：图割粗糙集MRI脑部图像肿瘤检索
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：广东省医学科技术研究基金(A2009313)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 3085-3089 )
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