8、医学图像与文本分类技术的创新应用

医学图像与文本分类技术的创新应用

在医学和信息处理领域，图像检索和文本分类是两个重要的研究方向。下面将详细介绍基于语义内容的组织病理学图像检索方法以及基于径向基函数网络的文本分类模型。

组织病理学图像检索方法

组织病理学图像检索系统旨在辅助医生做出明智的决策，并进行基于案例的推理。其核心目标是融入特定领域的知识，以提升医学基于内容的图像检索（CBIR）系统的性能。

图像特点与数据准备

组织学中有四种基本组织类型：上皮组织、结缔组织、肌肉组织和神经组织。大多数器官都包含这四种组织的不同比例。组织学技术通常用少量颜色突出这些组织，组织病理学图像具有相对均匀的纹理或重复模式，这些特征可用于描述图像。本研究使用的组织病理学图像用于诊断基底细胞癌，共有近6000张与临床病例相关的图像。其中，1502张图像由病理学家进行注释，并按语义组进行组织。每个组代表一个组织病理学概念的图像样本集合，一张图像可能同时属于多个组。

特征提取

特征提取过程包括将低级别特征转换为语义特征。
- 低级别特征提取 ：采用统计框架，将图像建模为随机变量，使用以下直方图特征：
- 灰度直方图：256级亮度强度。
- 颜色直方图：RGB颜色模型，分区空间为8×8×8。
- 局部二值分区：用于确定邻域主导强度的局部纹理分析。
- 田村纹理直方图：由对比度、方向性和粗糙度组成。
- 索贝尔直方图：边缘检测。
- 不变特征直方图：局部不变变换，如旋转和平移。

从每个直方图的信息中计算一组元特征，包括均值、偏差、偏度、峰度和熵。每张图