10、生物医学扫描图像检索与土壤类别分类技术解析

生物医学扫描图像检索与土壤类别分类技术解析

生物医学扫描图像检索

在癌症的管理和诊断中，生物医学图像起着至关重要的作用。各种类型医学图像的发展有助于在早期识别和分类癌症，但图像的多种模态也使分析和诊断变得日益具有挑战性。医生主要可获取的医学图像模态包括超声、X射线、磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）等。由于使用这些医学图像能显著提高诊断准确性，放射科会要求患者获取多模态医学图像以进行病理决策，这导致医院每年积累大量医学图像。因此，需要基于内容的自动检索方法来从这些存储库中比较相似图像并检索具有相似特征的图像。

生物医学图像处理是对数字化图像的分析和操作，旨在显著提高图像质量。这些图像用于诊断和治疗目的，还包括增强和显示通过X射线、CT和MRI技术捕获的图像。医生会将一名患者的生物医学图像与其他患者或同一患者的图像进行比较，以获取有关疾病进展的更多信息，这对治疗决策非常有用。如果图像的病理特征相似，患者很可能患有相同的疾病。为实现这一点，应从图像存储库中自动检索相似的生物医学图像，因为手动比较检索耗时。图像还应进行结构化以实现高效检索，并由具有自动诊断和决策支持功能的专家系统提供支持。基于内容的生物医学图像索引和检索基于从生物医学图像中提取的视觉特征（如颜色、纹理、形状、结构、面部等）来解决这些问题。通过检索相关参考报告和这些图像，还可以分析患者出现的疾病。

基于内容的图像和报告检索的效率和准确性在很大程度上取决于从图像中提取的特征，这些特征也称为视觉描述符，每个图像用一个向量表示，用于图像的索引和检索。这种基于内容的图像检索（CBIR）的有效性取决于所采用的特征提取方法。现有生物医学图像检索系统有多种，图像纹理描述符广泛用于捕捉图像中的重复模式，更适合生物医学图像检索和