基于统计学习的多层医学图像语义建模方法

摘要

提出一种在小样本的情况下,基于多层贝叶斯网络的医学图像语义建模方法.该方法采用支持向量机实现从低层视觉特征到对象语义的映射,使用贝叶斯网络融合对象语义,提取高级语义,从而建立一个多层医学图像语义模型,可支持多层次的医学图像语义自动标注及其检索.将该方法用于星形细胞瘤恶性程度的语义提取,并建立一个多层语义模型.实验表明,该模型与使用K近邻分类器或高斯混合模型取代SVM的语义模型相比,查全率有明显的提高.