一种基于特征选择的医学图像检索方法

摘要

提出了一种基于特征选择的医学图像检索方法.考虑到医学图像的多类别特性,将分类与检索结合,采用AdaBoost方法对样本进行多次抽样,并将分类精度作为判据对特征进行选择,选取少量有利于分类的特征,同时将单特征弱分类器增强为强分类器.在检索阶段,本方法在选择后的特征子集以及类别子空间中进行检索.实验结果表明,与传统方法相比,本方法能达到较高的查准率,计算量也明显降低.