基于Bayesian的相关反馈在医学图像检索中的应用

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1、1582008，44(17)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用O图形、图像、模式识别◎基于Bayesian的相关反馈在医学图像检索中的应用张泉，邰晓英ZHANGQuan，TAIXiao-ying宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波315211’DepartmentofComputerScience，NinsboUniversity，Ningbo，Zhejiang315211，ChinaE-mail：zhangquan0823@163．comZHANGQuan。TAIXiao-ying．Applicationofr

2、elevancefeedbackbasedonBayesiantheoryinmedicalimageretrieval．ComputerEngineeringandApplications，2008．44(17)：158-16L．Abstract：Thepreliminaryresearchindicatesthatthegraylevelco-occurrencematrixdisplaythebetterretrievaleffectinthesternumimageretrievalandrelevancefeedbackrealizingnlanmac

3、hineinteractiveretrievalcaneffectivelyenhancetheefficiency．Inthispapertwofeedbackmethodswithmovinginquiryhavefurthercompared．First，retrievalwiththepiecemealtexture，thenre--trievalwithRocchiofeedbackmethodandbasedonminimalBayesianerrorratefeedbackmethod．Experimentprovesthatbasedonmini

4、malBayesianerrorratefeedbackmethodcanreduce“themeaninggap”。enhancetheretrievalefficiency．Keywords：graylevelco-occurrencematrix；relevancefeedback；motioninquire；minimalBayesianerrorrate摘要：前期的研究表明，代表纹理特征的灰度共生矩阵在胸片图像检索中发挥了比较好的检索效果，相关反馈能够很好地实现人机交互，有效地提高检索效率。进一步研究了两种移动查询点的反馈方法在提高检索效率的特点，首先

5、基于分块的纹理进行检索，然后利用Rocchio方法和基于贝叶斯最小错误率的反馈方法进行多次反馈检索。实验证明，基于贝叶斯最小错误率理论的反馈方法能更好地缩小“语意鸿沟”。提高检索效率。关键词：灰度共生矩阵；相关反馈；移动查询点；贝叶斯最小错误卒DOI：10．3778／j．issn．．1002—8331．．2008．17．047文章编号：1002-一833l(2008)17-0158-04文献标识码：A中图分类号：TP391随着CBIR(ContentBasedfimageRetrieval)研究的深入，一些图像检索系统被相继推出，如IBM的QBIC(QueryB

6、yImageContent)．MIT多媒体实验室开发的Photobook，哥伦比亚大学的VisualSEEK等，但这些系统的检索过程都是以汁算机为中心，而图像检索是查找所需要的图像，人的主观性在图像检索中具有重要的指导作用，因此把人的作用放到图像检索过程中，使计算机从人的反馈中学习以提高检索精度就显得非常重要。基于这一点，相关反馈被引入基于内容的图像检索中，并发挥了重要作用。相关反馈的实质是“指导性学习分类”，每次检索的结果由用户指出哪些符合自己的期望结果，哪些不符合，据此检索系统调整检索参数，使下次检索结果更符合用户的要求。近些年来将用户模型嵌入到图像检索系统

7、的研究也取得了不少成果，1998年，Rui等形式化地提出了图像检索中的相关反馈体系结构

8、lI．随后在美国麻省理工学院口Zl，伊利诺斯大学㈣，荷兰阿姆斯特丹大学p等也相继开展了相关反馈技术应用的研究。传统的反馈技术大致分为两类：一类是移动奄询点闱，不断的对查询向量进行优化，使查询向量接近好的样本点而远离坏的样本点。另一类就是修正查询向量的判别标准蚓，即不断地调整特征向量的权值进行多次检索以得到用户满意的效果。近几年，人工智能的发展使基于模式分类的相关反馈方法在图像检索中得到了应用，AdaBoost、sVMfl等分类技术都能成功地应用于图像检索。根据当代医学发展的需

9、要，医学图像的检索又成了