基于OWL语义的医学图像检索系统的研究与实现

admin · 发表于 2023-10-13 09:20:11

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雅宝题库解析：
现代图像处理技术的发展使得近年来可供临床、教学和科研用的医学图像数量正在迅速膨胀，如何能够从海量的影像数据中查询和检索到所需要的相关医学影像图像成为亟待解决的题目。传统的基于关键字的医学图像检索机制，由于其对于用户检索的表达能力相对较弱，无法确切的注解和描述医学图像的视觉特征，因此无法满足用户对医学图像检索的需求。基于内容的医学图像检索使用颜色、纹理、形状及区域等视觉特征对医学图像进行检索，由于这些视觉特征是直接从图像中获得的信息，因此缺乏对医学图像的理解。为改进上述题目，通过对现有研究的对比分析，本文给出一种基于本体的医学图像检索机制，并实现基于语义的医学图像检索系统（OBMIR）。论文的具体研究内容如下：首先，针对“如何描述DICOM医学影像数据特征”的题目，给出基于本体的DICOM医学影像数据描述模型，以支持基于语义描述的医学图像检索。本论文利用对已有的数字解剖学本体和一体化医学语言系统的OWL本体库进行分析，在结合DICOM标准中的相关规范以及医学领域的本体的基础上，本论文建立基于语义的医学影像特征的描述模型OMMI。其次，针对“基于图像底层视觉特征的检索方式缺乏语义特征，检索准确率低”的题目，给出基于语义特征的医学图像检索算法，通过本体中语义信息的引入，利用本体中的专业领域术语解决检索条件二义性的题目，提高检索的查准率；利用本体中概念之间的语义关系，对查询内容进行关联扩展，提高检索的查全率。最后，针对Internet环境下，“如何使用户进行协同标注浏览”的题目，本论文给出基于Web的医学图像协同标注方法，通过本体规范注释的医学病理和解剖部位信息，实现多个客户端对医学图像的协同标注功能。

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