3D-MIR：放射学中三维医学图像检索的基准与实证研究
计算机视觉与模式识别
2023-11-27 v1 人工智能
摘要
医疗影像在临床环境中的日益广泛使用给放射科医生带来了日益增长的工作负担这一重大挑战，但如果能有效利用，也为改善医疗结果提供了机遇。三维图像检索有潜力通过使临床医生能够高效搜索诊断相似或其他相关病例来减轻放射科医生的工作负担，从而实现更快速、更精确的诊断。然而，三维医学图像检索领域仍处于起步阶段，缺乏成熟的评估基准、全面的数据集和深入的研究。本文试图通过引入一个涵盖计算机断层扫描成像的四种不同解剖结构的三维医学图像检索（3D-MIR）新基准来弥合这一差距。利用该基准，我们探索了一系列不同的搜索策略，这些策略使用聚合的二维切片、三维体数据以及来自流行多模态基础模型的多模态嵌入作为查询。我们对每种方法进行了定量与定性评估，并辅以深入讨论，为未来研究提供见解。为促进该领域的发展，我们的基准、数据集和代码均已公开可用。
引用
@article{arxiv.2311.13752,
title = {3D-MIR: A Benchmark and Empirical Study on 3D Medical Image Retrieval in Radiology},
author = {Asma Ben Abacha and Alberto Santamaria-Pang and Ho Hin Lee and Jameson Merkow and Qin Cai and Surya Teja Devarakonda and Abdullah Islam and Julia Gong and Matthew P. Lungren and Thomas Lin and Noel C Codella and Ivan Tarapov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13752},
year = {2023}
}