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基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索
引用本文:支力佳,张少敏,赵大哲,赵宏.基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索[J].东北大学学报(自然科学版),2010,31(3):358.
作者姓名:支力佳  张少敏  赵大哲  赵宏
作者单位:东北大学,信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004;东北大学,医学影像计算教育部重点实验室,辽宁,沈阳,110004
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60671050);;辽宁省重大科技计划项目(2008402001);;沈阳市重点技术创新计划项目(2008-9)
摘    要:结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中.

关 键 词:基于内容图像检索  灰度共生矩阵  梯度相位匹配  梯度相位互信息  

Medical Image Retrieval Based on Gray Level Co-occurrence Matrix and Gradient Phase Mutual Information
ZHI Li-jia,ZHANG Shao-min,ZHAO Da-zhe,ZHAO Hong.Medical Image Retrieval Based on Gray Level Co-occurrence Matrix and Gradient Phase Mutual Information[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2010,31(3):358.
Authors:ZHI Li-jia    ZHANG Shao-min  ZHAO Da-zhe  ZHAO Hong
Institution:1.School of Information Science & Engineering;Northeastern University;Shenyang 110004;China;2.The Key Laboratory of Medical Image Computing;China
Abstract:A new two-step medical image retrieval algorithm for clinical practice was proposed combining the gray level co-occurrence matrix with gradient phase mutual information.Based on the good classification performance of gray level co-occurrence matrix,the algorithm refines the retrieved process to improve its precision and the integral robustness of the retrieval algorithm.With the algorithm applied to 6 different anatomical positions of CT images,the testing results showed that the algorithm can provide high ...
Keywords:content-based image retrieval  gray level co-occurrence matrix  gradient phase match  gradient phase mutual information  
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