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      基于雙樹復(fù)數(shù)小波和最大似然規(guī)則的MR圖像檢索——王文輝 鄭小云
      資源大小:636.26 KB 資源類型:文檔
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      資源介紹
      基于雙樹復(fù)數(shù)小波和最大似然規(guī)則的MR圖像檢索
      王文輝① 鄭小云①
      ①中山大學(xué)附屬第六醫(yī)院,510655,廣州市天河區(qū)員村二橫路19 號
      摘 要 基于內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像檢索具有重要的臨床意義,本文基于最大似然規(guī)則,推導(dǎo)出基
      于概率密度和K-L 測度的圖像檢索方法,以此為指導(dǎo),采用雙樹復(fù)小波對圖像進(jìn)行二階分解,
      對所得的12 個子帶圖的小波系數(shù)的直方圖進(jìn)行廣義高斯密度模型的參數(shù)估計(jì),以得到的12
      組參數(shù)作為圖像的紋理特征,用K-L 距離作為相似性測度進(jìn)行圖像檢索。實(shí)驗(yàn)證明本文算法
      能較好的檢索出相似疾病的MR 圖像。
      關(guān)鍵詞 圖像檢索 雙樹復(fù)小波 最大似然規(guī)則 紋理特征 K-L距離
      1 引言
      醫(yī)學(xué)圖像如CT、MRI、SPECT、PET 等包含了豐富的信息,為臨床診斷提供
      了重要的依據(jù),是重要的診斷信息資源。在對未確診臨床圖像進(jìn)行診斷和在教學(xué)
      瀏覽研究中,若能通過檢索技術(shù)找出和該圖像內(nèi)容基本相同的各種模態(tài)已診斷圖
      像,將大大提高臨床診斷的可靠性。因?yàn)獒t(yī)生的診治知識源于臨床和教學(xué),對于
      一個新病例,如能及時提供過往其他同類病人的不同影像信息以佐診斷與治療,
      顯然意義深遠(yuǎn)。
      目前廣泛研究并部分應(yīng)用的醫(yī)學(xué)圖像歸檔與通信系統(tǒng)(PACS)已成為放射信
      息系統(tǒng)(RIS)和醫(yī)學(xué)信息系統(tǒng)(HIS)的核心部分。目前PACS 系統(tǒng)的功能主要集中
      在醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的存檔、傳輸、共享及壓縮方面,而PACS 的信息搜尋方式較為
      落后,基本上采用圖像加注關(guān)鍵字串的模式。這種搜尋方式在醫(yī)生的回溯診斷中,
      即醫(yī)生在患者治療一段時間后,需要找出患者治療前的同類影像資料以供分析
      時,應(yīng)是簡易可行的。雖然這部分關(guān)鍵字信息通常已經(jīng)包含在DICOM 文件頭中,
      并且現(xiàn)在很多設(shè)備已經(jīng)是遵從DICOM 標(biāo)準(zhǔn),但是仍然存在許多問題。DICOM 文件
      頭已經(jīng)證明會包含相當(dāng)高的錯誤率,以其解剖區(qū)域字段為例,據(jù)報(bào)道存在16%的
      錯誤率。
      因而,隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的迅猛發(fā)展和PACS 系統(tǒng)的普及,基于內(nèi)容的圖像
      檢索(CBIR)將作為PACS 系統(tǒng)的重要功能發(fā)展,勢必將成為從海量醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)
      庫中檢索圖像的一種重要手段。
      2 基于最大似然規(guī)則的圖像檢索
      在CBIR中,從具有M 個圖像的數(shù)據(jù)庫中選擇N ( N << M )個與查詢圖像最相
      近的圖像可表達(dá)為為一個多重假設(shè)問題。查詢圖像q I 在前處理(特征提。╇A段
      被表示為數(shù)據(jù)集1 2 ( , , ) L x = x x Lx , 在數(shù)據(jù)庫中的每一個候選圖像i I ,i =1,2LM ,
      被賦于一個可能相似的假設(shè)i H 。CBIR 的目標(biāo)就是從M 個可能的假設(shè)
      1 2 { , , , } M H H L H 中選擇N 個與x最相近的圖像。選擇N 個最相近的圖像,可采用
      遞歸法。即先從M 個假設(shè)中選擇最好的一個,再從剩下的(M -1)個假設(shè)中選擇
      最好的一個,如此遞歸N 次。最初每個圖像被賦于相同的先驗(yàn)概率,在每次遞
      歸中,以最小可能錯誤準(zhǔn)則,選擇具有最大似然估計(jì)的假設(shè)圖像。
      即最大似然選擇規(guī)則。表示為公式為:
      1 2
      ( | ) ( | ) ( | ) ( | ) ( 1,2 )
      k k kN i j p x H ³ p x H ³Lp x H ³ p x H      i ¹ k j = LN (1)
      然而,在M 個圖像中遞歸N 次如此大的計(jì)算代價使得該方法不切實(shí)際。則
      采用一種近似方法,用概率密度函數(shù)(PDF) ( | ) i p x q 來近似模型條件概率密度函數(shù)
      ( | ) i p x H , i
      q 表示模型參數(shù)。有了這樣的設(shè)置,被估計(jì)的模型參數(shù)ˆ
      i q
      即為圖像i I
      抽取的特征?紤]查詢數(shù)據(jù)1 2 ( , , ) L x = x x Lx 為獨(dú)立同分布(i.i.d)的。對于具有
      較大數(shù)量的圖像的數(shù)據(jù)庫,則最大似然查詢規(guī)則等價
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