基于医学图像多特征的蚁群聚类检索技术研究

摘要：

针对医学图像检索中单一特征无法有效表达复杂特征、易陷入局部最优的问题,提出一种将医学图像形状特征和纹理特征相结合的成对约束特征选择蚁群聚类算法.通过结合纹理特征灰度共生矩阵和形状特征Hu不变矩,建立多特征医学图像数据库集;用成对约束降维算法对医学图像数据集进行特征选择,形成最优特征集,对最优特征集进行动态加权,对加权最优特征集进行蚁群聚类;通过加权马氏距离相似性度量算法形成有规则的簇.基于改进的蚁群聚类医学图像检索算法相比传统的蚁群聚类检索算法,减少了专业人员对先验值的依赖,区分出了重要特征并按照重要的程度给予动态加权,该研究算法提高检索分类性能和稳定性,使检索查全率和查准率进一步优化,检索医学图像效果达到预期目标.

关键词：多特征、医学图像检索、蚁群聚类算法、Hu不变矩、灰度共生矩阵

所属期刊栏目：35

分类号：TP311.5(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61179019;内蒙古科技大学创新基金项目2012NCL018

在线出版日期：2014-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2078-2083