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由于从病例库中进行病例的相似性检索关系到能否提供给医生充分且正确的候选病例，因此如何高效、准确地实现影像病例的相似性检索是学术界和医学界的研究热点之一．迄今为止，很多文献提出了用于提高查询精度的检索策略，但涉及检索效率的文章还为之甚少．基于此，提出了一种融多种度量空间相似性计算于一体的M^2＋-树高维索引技术．该索引将病例中的文本和影像合成一个高维多特征向量，该向量在度量空间上将数据空间划分成若干子空间，并借助关键向量对划分后的数据子空间再进行向量空间上的二次划分．关键向量的无重叠划分和三角不等式过滤原理