目前,医生在对疾病的临床诊断和治疗方法的研究中都离不开对医学图像信息的借鉴与运用。现在的医学图像成像技术的发展日新月异,与此同时医学图像成像设备也是种类繁多并且应用广泛,技术的更新和设备的广泛应用都使得医学图像的数量每时每刻都在以惊人的速度增长,也使的医学图像数据库的规模不断扩张,如何实现对医学图像数据库中所存储的医学图像信息的有效运用是当前医学领域面临的难题之一。实现对医学图像信息的有效运用离不开图像的检索,传统的基于文本的图像检索技术对图像的信息描述仅仅局限于有限的文本信息,这些文本信息包括图像的名称,人工注释等。但是人们对图像的认识是具有主观性的,有限的文本信息是不能描述人们对图像的认识,所以传统的基于文本的图像检索技术检索出来的结果越来越不能满足人们的要求,为了解决这个问题,人们提出了基于内容的图像检索技术。基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval)是根据图像的各种特征对图像的内容进行描述,比起有限的文本信息,根据图像的各种特征对图像内容所作的描述与人们对图像的主观认识和理解更加接近,图像的颜色,纹理,形状以及空间等特征都可用来对图像内容进行描述。所以基于内容的图像检索技术所得到的检索结果比传统方法更符合人们的要求。对于基于内容的图像检索技术的研究始于上世纪九十年代,该技术在出现后不久就因为其巨大的实用价值以及应用前景迅速成为图像检索领域的研究热点。目前,国内外都已经出现了一些成型的检索系统,其中一部分已经在实际应用中取得良好的效果。尽管对基于内容的图像检索技术的研究已经取得了很多的研究成果,但是该技术还是有许多不足之处,需要进一步的改进与研究。本文首先对基于内容的图像检索技术的研究背景,研究现状以及研究意义进行了阐述,并简要介绍了几个具有代表性的国内外检索系统,表明了本文对基于内容的图像检索技术进行研究的目的与意义,本文同时也介绍了医学图像的特点,医学图像所具有的这些特点对基于内容的图像检索技术在医学领域的应用造成了很大的困难,表明了研究应用于医学图像检索领域的检索技术的必要性。如何解决这些困难,促进基于内容的图像检索技术在医学领域的应用是本文的目的。基于内容的图像检索技术是由众多领域的技术融合而成,与其有关的相关技术很多,本文对这些相关技术进行了简要的介绍,其中包括图像分割,特征提取技术,相似度度量技术,数据库索引技术,图像匹配技术,检索结果评估标准,相关反馈技术等。特征提取是为了对图像的内容加以描述,是基于内容的图像检索技术的关键技术之一,因为只有对图像的内容进行准确的描述,才能使得检索系统明确的了解用户的查询要求,才能按照用户的要求进行检索。相似度度量技术关系到样本图像与医学图像数据库中图像的相似度度量,好的数据库索引技术可以使得检索的效率提高,本文提出的高维索引技术是一种改进的数据库索引技术,在数据库中有很好的应用。本文也对如何制定客观公正的检索结果评估标准进行了探讨。相关反馈技术是一种人机交互技术,它的使用可以使用户对检索的结果作出评价,并将评价结果返回给计算机,使得系统在对评价结果进行学习后对检索结果作出修正。图像分割作为图像处理的基础,将其与特征提取技术相结合可以做到对图像内容精确的描述,本文对图像分割的概念与分类做出了详细的描述,并且列举了几种比较适合于医学图像分割的分割算法。本文的创新点在于提出了一种改进的分水岭算法,并将其与图像检索技术结合起来应用于图像检索中,取得了良好的检索结果。最后,本文对全文的工作做了一次总结,并指出了今后的研究方向。