用于医学图像检索的条形码注释：初步研究
计算机视觉与模式识别
2016-11-15 v1
摘要
本文提出生成并使用条形码来注释医学图像及其感兴趣区域，如器官、肿瘤和组织类型。已经存在大量高效的基于特征的图像检索方法，可以将查询图像分配到特定的图像类别。如果与现有的基于特征的分类范式相结合，视觉注释可能有助于提高检索精度。虽然注释通常指文本描述，但本文提出了条形码注释。特别地，引入了Radon条形码（RBC）。同时，局部二值模式（LBP）和局部Radon二值模式（LRBP）也被实现为条形码。使用包含12,677张训练图像和1,733张测试图像的IRMA X射线数据集来验证条形码如何促进图像检索。
引用
@article{arxiv.1505.05212,
title = {Barcode Annotations for Medical Image Retrieval: A Preliminary Investigation},
author = {Hamid R. Tizhoosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05212},
year = {2016}
}
备注
To be published in proceedings of The IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2015), September 27-30, 2015, Quebec City, Canada