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Content Based Medical Image Retrieval System using SIFT and Hu-Moment for Hepatobiliary Images

机译:基于内容的医学图像检索系统,使用SIFT和HU-LOWER进行肝胆图像

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摘要

This study presents retrieval of hepatobiliary images based on content-based medical image retrieval technique. Hepatobiliary images are related to hepatobiliary diseases. Hepatobiliary diseases include a group of diseases related to liver and biliary system. For image retrieval, low-level feature is used. For feature extraction sift (scale invariant feature transform) and Hu-moments methods are used. Features extracted by these methods are combining to form a single feature vector. Feature extracted by query images and images which are stored in the database are compared using Euclidean distance method. Based on minimum distance images are retrieved. For performance measurement precision, recall and error rate are measured.
机译:本研究提出了基于基于内容的医学图像检索技术的肝胆图像检索。 肝胆图像与肝胆疾病有关。 肝胆疾病包括一组与肝脏和胆道系统相关的疾病。 对于图像检索,使用低级功能。 对于特征提取SIFT(SCALE不变功能变换)和HU-MOCENTS方法。 这些方法提取的特征是组合以形成单个特征向量。 使用欧几里德距离方法比较由查询图像和存储在数据库中的图像提取的特征。 基于检索最小距离图像。 为了测量性能测量精度,测量召回和错误率。

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