7、生物医学图像分类与检索技术综述

生物医学图像分类与检索技术综述

1. 引言

如今，物联网（IoT）在医疗保健行业中发挥着至关重要的作用，它能够收集、可视化和传输数据，为决策、诊断和治疗提供支持。借助人工智能、机器学习和深度学习方法，可以有效收集和处理物联网设备捕获的数据。而实现这些技术通常需要强大的计算能力和服务，云技术为此提供了便利。

医疗图像分析对于医学专家来说是一项复杂的任务，因为人体器官的视觉数据结构复杂。医学专家可以通过分析过去的相关案例，为严重的医疗问题做出更好的决策和治疗方案。然而，随着医学领域多种图像模态的出现，每天都会产生大量的医疗视觉记录，处理这些大数据并检索相关信息成为了一项极具挑战性和耗时的工作。为了有效解决这一问题，可以融合物联网、人工智能和云计算技术。

互联网医疗设备和架构、基于内容的医学图像检索（CBMIR）系统以及计算机医学图像检索系统（MIRS），能够帮助医学专家从海量数据中检索与特定病症相似的案例。基于内容的图像检索（CBIR）和图像分类是图像处理和计算机视觉领域的重要研究方向。CBIR 是一种基于图像内容特征的搜索和检索技术，而图像分类则是开发更优医学图像检索系统的关键挑战。机器学习和深度学习算法能够为医学图像提供更好的分类和更高的检索性能。

深度学习在医学图像分析中具有重要影响，在一般的 CBIR 方法中表现出色。深度学习模型在糖尿病视网膜病变、脑肿瘤检测、视网膜眼底图像分析、脑部 MRI 以及心脏病和癌症检测等方面都有显著贡献。尽管医学成像技术发展迅速，但基于内容的图像检索任务仍处于发展阶段。

2. 技术发展现状

研究人员提出了许多改进生物医学图像分类和检索的方法，这些方法可分为单模态和多模态两类。