结合实值与二值 Gabor-Radon 特征用于医学图像档案的分类与检索
计算机视觉与模式识别
2017-09-29 v1
摘要
在大型数据集中，当给定查询图像时，通过基于内容的图像检索（CBIR）从医学图像中识别相似图像，对于提高临床专家的诊断决策以及在教育场景中非常有用。本文采用两阶段分类与检索方法来检索相似图像。首先，将 Gabor 滤波器应用于 Radon 变换后的图像以提取特征，并训练多类 SVM。然后，基于分类结果并使用提取的 Gabor 条形码，检索相似图像。所提方法在包含超过 14,000 张图像的 IRMA 数据集上进行了测试。实验结果表明，与其他基于 Gabor-Radon 的方法相比，本文方法在检索相似图像方面具有有效性。
引用
@article{arxiv.1709.09754,
title = {Combining Real-Valued and Binary Gabor-Radon Features for Classification and Search in Medical Imaging Archives},
author = {Hamed Erfankhah and Mehran Yazdi and H. R. Tizhoosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09754},
year = {2017}
}
备注
To appear in proceedings of The IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2017), Honolulu, Hawaii, USA, Nov. 27 -- Dec 1, 2017