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医学图像集索引:使用KD树的基于形状的检索。

Medical image collection indexing: shape-based retrieval using KD-trees.

作者信息

Robinson G P, Tagare H D, Duncan J S, Jaffe C C

机构信息

Department of Diagnostic Radiology, Yale University, New Haven, CT 06520, USA.

出版信息

Comput Med Imaging Graph. 1996 Jul-Aug;20(4):209-17. doi: 10.1016/s0895-6111(96)00014-6.

DOI:10.1016/s0895-6111(96)00014-6
PMID:8954229
Abstract

The capacity to retrieve images containing objects with shapes similar to a query shape is desirable in medical image databases. We propose a similarity measure and an indexing mechanism for non-rigid comparison of shape which adds this capability to image databases. The (dis-)similarity measure is based on the observations that: (1) the geometry of the same organ in different subjects is not related by a strictly rigid transformation; and (2) the orientation of the organ plays a key role in comparing shape. We propose a similarity measure that computes a non-rigid mapping between curves and uses this mapping to compare oriented shape. We also show how KD-trees can index curves so that retrieval with our similarity measure is efficient. Experiments with real-world data from a database of magnetic resonance images are provided.

摘要

在医学图像数据库中,检索包含形状与查询形状相似的对象的图像的能力是很有必要的。我们提出了一种相似度度量方法和一种用于形状非刚性比较的索引机制,为图像数据库增添了此项功能。该(非)相似度度量方法基于以下观察结果:(1)不同受试者中同一器官的几何形状并非通过严格的刚性变换相关联;(2)器官的方向在形状比较中起着关键作用。我们提出了一种相似度度量方法,该方法计算曲线之间的非刚性映射,并使用此映射来比较定向形状。我们还展示了KD树如何对曲线进行索引,以便使用我们的相似度度量方法进行高效检索。文中提供了来自磁共振图像数据库的真实数据实验。

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