论文摘要
针对传统图像特征提取方法提取图像特征不够细致以及矢量量化检索的时间和内存消耗大等问题,结合B型心脏超声图像的先验知识,提出了基于深度哈希检索网络的心脏超声图像检索系统。首先,通过深度神经网络提取图像特征,生成哈希特征编码;然后,通过预先标注好的心脏超声图像利用坐标下降法直接对编码进行离散优化,对网络权重进行训练调整;最后,将现有的超声图像通过训练好的检索网络生成超声图像哈希编码数据库,对之后新采集的超声图像比较检索网络生成的哈希编码与数据库中的编码的汉明距离以找到以往类似的超声图像和病例,实现辅助诊疗的功能。在大规模真实采集的数据集上,对不同模型实验和测试表明,该方法相比传统检索方法有更高的准确率,检索精度可以达到0.996 6,比尺度不变特征变换(SIFT)等方法可提高50%以上。该基于深度哈希的心脏超声图像检索能较好地应用于多种场景下的心脏超声图像检索,实现高精度的心脏超声辅助诊疗。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张凯,姚宇,伍岳庆,陈哲彬
关键词: 图像检索,医疗图像处理,心脏超声图像,深度哈希,深度学习
来源: 计算机应用 2019年S2期
年度: 2019
分类: 信息科技,医药卫生科技
专业: 临床医学,心血管系统疾病,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
分类号: TP391.41;TP18;R541;R445.1
页码: 75-80
总页数: 6
文件大小: 784K
下载量: 177
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