テクスチャ特徴に基づく自己組織化マップを用いた医療画像の検索

デジタル画像の情報をキャプチャし、転送し、共有するプロセスは、先進技術の使用により容易になりました。これらの巨大な画像データベースから望ましい画像を検索することは、人気のある研究分野の1つであり、さまざまな分野に応用されています。画像セットは、異なる色、形、方向、サイズのオブジェクトを含む画像で構成されています。画像内のオブジェクトの表面テクスチャは、異なる画像の別のオブジェクトとは異なる場合があります。これらの要因は、画像検索プロセスを困難にしています。本論文では、自己組織化マップをローカルテクスチャ特徴に適用し、脳磁気共鳴画像を類似性に応じて整理します。最も類似した画像を入力クエリ画像から取得するために、ピクセル間の相関が考慮されます。得られた実験結果は、医療画像に対する提案された方法の有効性を証明します。