对多模态医学影像信息进行有效检索已成为临床疾病诊治与科研的迫切需要。近十多年来,一项有望解决此问题的新技术-基于内容的图像检索(content-based image retrieval, CBIR)技术一直是研究的热门。而医学CBIR的研究在近三年也逐渐形成热点。但当前国外研究工作的内容相对单一,且技术较为落后。本项目将通过与临床专家紧密结合,分别针对各个解剖部位及各类不同疾病在不同模态影像中的结构表达进行正确的诊断描述,并构成大型训练样本库;然后,由信息处理专家完成CBIR的基础与应用技术研究,并提出有效的关联反馈优化搜索策略和模糊内容检索策略;最后,经过临床上的反复实验应用与修改,形成一个功能较为完备的医用CBIR系统。本项目的研究既具知识创新与知识产权,而在此基础上形成的多模态医学CBIR系统,将不仅可满足临床诊治与科研的需要,而且商机巨大,并还可以为同类型研究提供强大的技术支持。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
多能耦合三相不平衡主动配电网与输电网交互随机模糊潮流方法
针对弱边缘信息的左心室图像分割算法
基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法
信息熵-保真度联合度量函数的单幅图像去雾方法
基于直觉模糊二元语义交互式群决策的技术创新项目选择
基于内容的医学图像检索理论与算法研究
基于语义和内容的医学图像检索理论的研究
基于医学图像的三维模型检索关键技术研究
跨媒体语义医学图像检索中关键技术研究