利用潜在语义的词袋模型进行医学图像自动标注

本文提出了一种医学图像自动标注的新方法，该方法采用“词袋”(bag-of-words) 方法来表示医学图像的视觉内容，并结合基于 tf.idf 的文本描述符，通过潜在语义分析提取术语与视觉术语之间的共现关系。医学报告由描述医学图像的文本组成。首先，我们致力于对文本进行索引，并利用包含 MeSH 医学概念的词库提取所有相关术语。在第二阶段，对医学图像进行索引，同时恢复对尺度、光照和倾斜变化具有不变性的感兴趣区域。为了标注新的医学图像，我们使用“词袋”方法恢复特征向量。具体而言，我们利用向量空间模型从训练数据库中检索相似的医学图像。图像与查询图像的相关性值计算基于余弦函数。最后，通过对五种放射成像类型进行的实验评估了我们医学标注系统的性能。结果表明，我们的方法在处理更多颅骨放射影像时效果更好。