【摘 要】
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现有基于内容的医学图像检索(CBMIR)算法存在特征提取的不足,导致图像的语义信息表达不完善、图像检索性能较差,为此提出一种多尺度密集网络算法以提高检索精度。首先,将512&
【基金项目】
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山西省自然科学基金资助项目(2015011045)~~
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现有基于内容的医学图像检索(CBMIR)算法存在特征提取的不足,导致图像的语义信息表达不完善、图像检索性能较差,为此提出一种多尺度密集网络算法以提高检索精度。首先,将512×512的肺结节图像降维到64×64,同时加入密集模块以解决提取的低层特征和高层语义特征之间的差距;其次,由于网络的不同层提取的肺结节图像信息不同,为了提高检索精度和效率,采用多尺度方法结合图像的全局特征和结节局部特征生成检索哈希码。实验结果分析表明,与自适应比特位的检索(ABR)算法相比,提出的算法在64位哈希码编
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