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针对日益增长的超声图像,传统的基于文本的超声图像检索已经无法满足现有的需求,提出了基于内容的Gist-Hash算法超声图像检索方法。该方法首先选取了优势较为明显的全局特征Gist,充分利用了超声图像的特征,同时选取Hash算法对图像Gist特征进行优化,将其转化为Hash编码,提高了检索速度。通过Linux平台对该检索方法进行了验证,实验结果表明,基于Gist特征和Hash算法的超声图像检索方法,相比传统的Gist特征和欧氏距离的检索方法,大幅提高了检索的速度,使得医生在实际操作中能够更快地获取到比