【摘 要】
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针对计算机辅助诊断中的相似病例查找,提出一种基于多图半监督学习模型的多模态信息检索算法.首先将医学影像和文本视为互为补偿的不同模态的信息,根据2种信息分别构建图模型
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与工程学院,南京工业大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273251);江苏省“青蓝工程”(D040201)
论文部分内容阅读
针对计算机辅助诊断中的相似病例查找,提出一种基于多图半监督学习模型的多模态信息检索算法.首先将医学影像和文本视为互为补偿的不同模态的信息,根据2种信息分别构建图模型,并定义多图融合的半监督学习框架;然后在融合图上进行流形排序,得到最终的病例检索结果.在乳腺X线影像数据库和肺部CT影像数据库上的实验结果表明,该算法能够有效地利用影像和文本信息进行病例检索,具有更好的检索性能.
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