Content-based retrieval of medical images: landmarking, indexing, and relevance feedback
Basado en el contenido de la imagen de recuperación (CBIR) es el proceso de recuperación de imágenes desde una base de datos que son similares imagen una consulta para, mediante medidas derivadas de las propias imágenes, en lugar de confiar en el texto adjunto o anotación. Para lograr CBIR, el conte...
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| Language: | Spanish English |
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| 264 | |a Connecticut |b Morgan yClaypool |c 2013 | ||
| 300 | |a 119 páginas: |b dia |c 23.5 cm | ||
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| 505 | 0 | |a Imagen basada en contenido Introducción a Recuperación / Mamografía y CAD de cáncer de mama / Segmentación y landmarking de mamografías / extracción de características e indexación de mamografías / Recuperación basada en el contenido de mamografías / Integración de CBIR y CAD en Radiológica Workflow | |
| 520 | 3 | |a Basado en el contenido de la imagen de recuperación (CBIR) es el proceso de recuperación de imágenes desde una base de datos que son similares imagen una consulta para, mediante medidas derivadas de las propias imágenes, en lugar de confiar en el texto adjunto o anotación. Para lograr CBIR, el contenido de las imágenes deben ser caracterizado por rasgos cuantitativos; las características de la imagen de búsqueda se comparan con las características de cada imagen en la base de datos y las imágenes que tienen una alta similitud con respecto a la imagen de búsqueda se recuperan y se muestra. CBIR de imágenes médicas es una herramienta útil y podría proporcionar a los radiólogos con la asistencia en la forma de una exhibición de casos pasados y#8203;y#8203;pertinentes. Uno de los aspectos difíciles de la CBIR es extraer características de las imágenes para representar a su visual, de diagnóstico o de contenido de información específica de la aplicación. En este libro, se presentan métodos para el preprocesamiento, segmentación, landmarking, extracción de características, y la indexación de las mamografías para CBIR. Los pasos de preprocesamiento incluyen difusión anisotrópica y el filtro de Wiener para eliminar el ruido y llevar a cabo la mejora de imagen. Las técnicas se describen para la segmentación de la mama y el disco fibroglandular, incluyendo la entropía máxima, un método de preservación de momento, y el método de Otsu. Técnicas de procesamiento de imagen se describen para la detección automática de la boquilla y el borde del músculo pectoral a través de análisis en el dominio de Radon. Al utilizar el pezón y el músculo pectoral como puntos de referencia, las mamografías se dividen en sus partes internas, externas, superiores, e inferiores para su posterior análisis. Los métodos se presentan para la extracción de características utilizando el análisis de la textura, el análisis de la forma, el análisis granulométrico, momentos, y medidas estadísticas. El sistema CBIR presentado proporciona opciones para la recuperación utilizando el mapa de auto-organización de Kohonen y el método k-vecino más cercano. Se describen procedimientos para la inclusión de los conocimientos de expertos para reducir la brecha semántica en CBIR, incluyendo el método de movimiento de punto de consulta para la retroalimentación relevancia (RFB). Análisis de rendimiento se describe en términos de precisión, recordar y precisión relevancia ponderada de recuperación. Resultados de la aplicación a una base de datos clínicos de las mamografías se presentan, incluyendo la entrada de radiólogos expertos en los procesos CBIR y RFB. Los modelos se presentan para la integración de CBIR y el diagnóstico asistido por ordenador (CAD) con un sistema de archivo y comunicación de imágenes (PACS) para el flujo de trabajo eficiente en un hospital. | |
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