50、医学图像分析与内容检索技术研究

医学图像分析与内容检索技术研究

在医学领域，准确的图像分析对于疾病的诊断和治疗至关重要。同时，随着数字图像的大量涌现，高效的图像检索技术也变得越来越重要。本文将介绍两种相关的技术：利用光谱聚类检测恶性前列腺的多模态图像分割方法，以及基于自编码器和迁移学习的内容检索系统。

光谱聚类检测恶性前列腺

在前列腺疾病的诊断中，多模态图像（如经直肠超声TRUS和磁共振成像MRI）的分割是关键步骤。传统的分割方法往往存在一定的局限性，而光谱聚类（SC）为前列腺分割提供了新的思路。

实验步骤

1. 图像预处理 ：对原始的TRUS和MRI图像应用局部中值滤波进行预处理。中值滤波在医学图像去噪中被广泛应用，许多研究都证明了其在TRUS和MRI前列腺数据中的有效性。
2. 光谱聚类分割
   • 将二维的TRUS和MRI图像转换为一维向量，并将其绘制为图像数据点。
   • 使用高斯相似性函数计算相似性图，其中缩放参数σ 启发式地选择为1。
   • 通过计算邻接矩阵得到度矩阵，并通过计算特征向量构建稀疏矩阵。
   • 应用光谱聚类后，数据点将形成两个不同的聚类，从而实现图像分割。

性能评估

使用五种性能指标对分割结果进行评估：
| 指标 | 公式 |
| ---- | ---- |
| 准确率 ($A_{C}$) | $(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)$