Oct, 2022

基于预训练图像特征的医学图像检索通过最近邻搜索实现

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TL;DR本文提出了一种名为 DenseLinkSearch 的高效率医学影像最近邻检索算法，并探讨了在医学影像检索任务中基于内容的特征表示技术，在 CLEF 2011 医学影像检索任务中基于转换器的特征表示技术的表现超过了现有的预训练转换器方法。
nearest neighbor searchmedical imagingalgorithmfeature representationcontent-based retrieval
发现论文，激发创造
  • 使用深度卷积神经网络进行医学图像检索

    提出了一种利用深度卷积神经网络的 CBMIR 系统，该系统在医疗图像分类任务中取得了平均 99.77％的分类准确度和 0.69 的平均平均精度，是用于检索多模态医学图像的最佳方法。

    Mar, 2017

  • 深度多视图增强哈希用于图像检索

    本文中提出了一种结合多视角和深度学习的、能够显著提高哈希检索性能的新型多视角哈希模型，该模型在 CIFAR-10、NUS-WIDE 和 MS-COCO 数据集上系统地评估，结果表明本方法明显优于现有的单视角和多视角哈希方法。

    Feb, 2020

  • 基于卷积神经网络和 Radon 变换的快速医学图像检索生成二进制标签

    本研究提出了一种采用卷积神经网络和 Radon 条形码的医学图像检索方法，结果表明其在医疗图像中检索方面的表现优于其他已发表的方法。

    Apr, 2016

  • 构建 RadiologyNET：大规模多模态医学数据库的无监督注释

    通过多模态数据源自动标注医学放射照片，利用机器学习技术进行医学诊断和治疗的自动化流程。

    Jul, 2023

  • 利用形态学图像分析高效检索具有不规则模式的图像：工业和医疗数据集的应用

    本文提出了一种基于形态学特征（DefChars）从图像中提取一组特征并搜索包含相似不规则图案的图像的图像检索框架，使用不同的特征提取方法和距离度量确定检索性能最高的参数，结果表明该框架在各个数据集上均表现出色，并且 DefChars 具有可靠的图像检索能力。

    Oct, 2023

  • 大规模放射学数据库上的文本 / 图像交错深度挖掘，用于自动图像解释

    提出了一种文本 / 图像深度学习系统，通过融合自然语言处理技术相互作用，在病人扫描图像中生成语义标签，预测辐射学水平中的语义主题并自动生成关键词。

    May, 2015

  • 图像检索的基于选择性深度卷积特征

    本文提出了一种新颖的框架用于图像检索，通过采用各种掩码方案从卷积特征中选择代表性的子集来解决爆炸性问题，并采用最新的嵌入和聚合方法进一步提高特征可区分性，从而达到了最先进的检索准确度。

    Jul, 2017

  • 基于选择性深度卷积特征的图像检索紧凑二进制表示

    该论文提出了一种新的计算量小、效果好的框架，其中采用了不同的掩码计算策略和最新的嵌入聚合方法来提高图像检索的准确性；同时还利用哈希模块生成非常紧凑的二进制图像表示，并在六个图像检索基准测试中取得了最好的检索性能。

    Feb, 2018

  • 深度卷积网络在文件图像分类和检索中的评估

    本文提出了一种利用深度卷积神经网络学习特征进行文档图像分类和检索的最新技术，证实与手工制作的替代方法相比，能够更好地学习抽象特征，且具有压缩鲁棒性和跨领域迁移性，并在新的 IIT-CDIP 数据集中提供了 400,000 个文档图像用于深度学习。

    Feb, 2015

  • 大规模结构化现实世界数据的研究：利用患者级监督的深度学习从临床文本中提取关键肿瘤信息

    本文介绍了使用自然语言处理技术和基于深度学习的方法处理医学记录中的实际数据，通过利用医学注册处重点患者信息的导向监督，并结合领域特定的预训练、递归神经网络和分层注意的方法，实现了在医疗系统中具有可伸缩性的实证研究。

    Mar, 2022