一种医学图像检索方法
【技术领域】
[0001] 该发明专利属于计算机视觉、数字图像处理、计算机应用等领域。
【背景技术】
[0002] 基于内容的图像检索技术能够根据当前图像的内容对图像进行检索，与依赖于关 键字检索不同，基于内容的图像检索能够根据图像自身的特点进行检索。基于内容的检索 依赖提取当前图像的低层特征进行相似性检索。
[0003] 在基于内容的图像检索系统内，其低层特征主要包括：颜色、纹理、形状。颜色特征 往往和图像内的物体或者场景高度相关，另外颜色对于图像的尺寸、方向、视角、平移、旋转 等具有高度的鲁棒性。在颜色特征的提取时，首先进行色彩空间的转换，将传统的RGB色彩 空间转换到YCbCr色彩空间。在新的颜色空间内，计算图像的颜色直方图、累计直方图、颜 色矩、颜色熵等多种特征值，并将上述特种值与特定的权值进行相乘后求和作为最终的颜 色特征。纹理是一种与颜色和亮度不相关的视觉特征，其表现了物体表面共有的内在特征。 纹理还体现了物体表面的组织结构排列及与周围环境的关系。在处理纹理信息时，主要使 用统计法、结构法、模型法和频谱法等方法。
[0004] 医学图像具有其自身的主要特点，主要包括：
[0005] ?医学图像主要是灰色的。
[0006] ?图像整体大小固定，图像的感兴趣区（ROI，region of interest)大小基本一 致。
[0007] ?背景单一。
[0008] ?相似图像具有相似的纹理信息。
[0009] 目前，基于内容的图像检索技术已经有了很大进步，但是，针对医学图像的基于内 容检索技术尚不成熟。
【发明内容】
[0010] 本发明是一种医学图像检索方法，该方法采用多级分类方式实现对图像的检索。
[0011] 首先，采用图像的描述对图像进行索引。在图像的描述内，会概述当前的病灶位置 及信息等，通过该描述能够大概判断当前图像所描述的病灶位置等信息。将图像索引完成 后，提取图像的纹理特征，根据该特征进行分类。在划分后的小类内，继续提取图像的颜色 等特征信息，完成对图像的最终检索。
【具体实施方式】
[0012] 1语义特征
[0013] 语义特征的提取需要依靠当前图像的报告完成。在报告内一般都会对当前的图像 进行基本的描述。例如：
[0014] 左肺舌叶下段可见一牧结节样密度增高影，直径2CM，平扫CT值29HU，增强后病 灶可见强化，CT值55HU，边缘毛糙，似见轻度分叶样改变，邻近胸膜略增厚。褚支气管开口 未见明显异常。纵隔肺门未见增大淋巴结影。未见明显胸水。
[0015] 语义特征的提取分为两种情况：
[0016] ?当前待检索图像
[0017] ?入库图像
[0018] 针对存入数据库的图像，首先提取其报告内的关键字，将关键字在关键字数据库 进行索引，在需要时可以在该库内检索所需图像。
[0019] 当需要对某图像进行检索时，首先将当前图像内的关键字在关键字数据库内进行 检索，查找相关图像，完成初步筛选。
[0020] 2纹理特征
[0021] 普通的图像中，颜色空间可以进行首次筛选，完成粗糙分类。针对医学图像的特 点，首先使用其纹理信息完成初筛。
[0022] 灰度共生矩阵按照图像灰度值的空间关系描述像素点对之间的空间结构特征及 其相关性。该矩阵表示（Λ X，Ay)的两个灰度像素同时出现的联合分布概率，他们的值分 别由像素的间距S和方向Θ来决定。关系如下：
[0023] Ax= δ cos Θ
[0024] Δ y = δ sin Θ
[0025] 此方法能够较好地表达纹理特征。
[0026] 假设当前要处理的图像为I (x，y)，对于图像内的任意一个区域R，定义P为区域内 具有特定空间联系的像素对的集合，那么，灰度共生矩阵为：
[0027] m(dj a, (i, j) = card{[(x1, Y1), (x2, y2) ] e S|f (X1, Y1) = i&f (x2, y2) = j}
[0028] 式中，x2 = x^dcos Θ，y2 = yi+dsin Θ，Card(P)表示的是集合 P 中对 m(d, θ) (i, j) 有贡献的元素的个数。
[0029] 对上述公式进行归一化，为：
[0030]
【主权项】
1. 一种医学图像检索方法，其特征是采用多级分类方式实现对图像的检索。
2. 根据权利要求1所属的方法，其特征是采用图像的描述对图像进行索引。图像的描 述概述了当前的病灶位置及信息等，通过提取该描述信息，来大概判断当前图像所描述的 病灶位置等信息。
3. 根据权利要求1所属的方法，其特征是将图像索引完成后，提取图像的纹理特征，根 据该特征进行分类。
4. 根据权利要求1所属的方法，其特征是在划分后的小类内，继续提取图像的颜色等 特征信息，完成对图像的最终检索。
【专利摘要】本发明的名称为一种医学图像检索方法。该发明专利属于计算机视觉、数字图像处理、计算机应用等领域。本发明是一种医学图像检索方法，该方法采用多级分类方式实现对图像的检索。首先，采用图像的描述对图像进行索引。在图像的描述内，会概述当前的病灶位置及信息等，通过该描述能够大概判断当前图像所描述的病灶位置等信息。将图像索引完成后，提取图像的纹理特征，根据该特征进行分类。在划分后的小类内，继续提取图像的颜色等特征信息，完成对图像的最终检索。
【IPC分类】G06F17-30
【公开号】CN104731825
【申请号】CN201310720095
【发明人】李立宗
【申请人】天津职业技术师范大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2013年12月19日