M2+-树:一种支持医学病例多度量空间检索的高效索引

摘要：

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M2+-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可以加快病例的检索速度.总之,在度量和向量空间上的两次数据划分使得M2+-索引树大大减少了待查询病例与数据库病例间的不必要相似性计算的次数,从而加快了相似性病例的检索速度.实验结果表明,M2+-树的性能优于典型的度量空间多特征索引代表M2-树的性能.

关键词：多特征索引、医学病例检索、诊断报告、医学影像、度量空间、向量空间、关键向量

所属期刊栏目：47

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60773219;国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目2007AA01Z192

在线出版日期：2010-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：671-678