重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2020, Vol. 34 ›› Issue (8): 134-142.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.08.020

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基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索

崔少国,熊舒羽,刘 畅,陈默语   

  1. 重庆理工大学计算机科学与工程学院，重庆　４０００５４
  • 收稿日期:2019-02-28 发布日期:2020-09-13
  • 作者简介:崔少国，男，博士，教授，主要从事医学图像处理、机器视觉等研究，Ｅ-ｍａｉｌ：ｃｕｉｓｈａｏｇｕｏ２００２＠１６３．ｃｏｍ；通讯作者熊舒羽，女，硕士，主要从事医学图像检索研究，Ｅ-ｍａｉｌ：１０９６４２９０４２＠ｑｑ．ｃｏｍ。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目（６１５０２０６５）；重庆市教委人文社科研究重点项目（１６ＳＫＧＨ１３３）；重庆市科委基础研究与前沿探索一般项目（ｃｓｔｃ２０１６ｊｃｙｊＡ０３８３；ｃｓｔｃ２０１８ｊｃｙｊＡＸ０３２４）；重庆市科委重点项目（ｃｓｔｃ２０１５ｊｃｙｊＢＸ０１２７）

  • Received:2019-02-28 Published:2020-09-13

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摘要： 医学图像为临床诊断提供了重要的影像学信息，如何从海量图像库中快速准确检索到病人影像信息是一项重要研究课题。提出一种基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索方法，通过建立深度哈希编码神经网络，以成对柯西交叉熵损失函数为优化目标，采用迁移学习方法实现了医学图像的实时精确检索。以ＩｍａｇｅＣＬＥＦ（Ｍｅｄ）数据集为实验对象，实验证实新提出的方法是可行、高效的，对于大规模医学图像，基于深度哈希卷积神经网络的医学图像检索方法，明显提高了图像检索性能。当采用４８维哈希编码时，平均检索准确率为９１．９％，平均检索时间为０．０３７ｓ，结果优于当前基于深度学习的图像检索方法。

关键词: 深度哈希；卷积神经网络；医学图像检索；特征提取

中图分类号: 

  • TP391