[发明专利]标识用于评估图像相似性的图像特征集

说明书

技术领域

本发明涉及一种标识用于评估图像相似性的图像特征集的方法。

本发明还涉及一种标识用于评估图像相似性的图像特征集的系统。

本发明还涉及一种包括所述系统的图像获取装置。

本发明还涉及一种包括所述系统的工作站。

本发明还涉及一种包括指令的计算机程序产品，这些指令用于在计算机上运行所述程序产品时执行所述方法。

背景技术

在US 20040247166中描述了一种用于评估图像相似性的方法的实现。这一方法利用已知诊断从包括损伤图像的数据库中标识与在给定图像中存在的损伤相似的图像。然而，所述方法使用的图像特征是由例如放射人员的用户从诸如骨刺、形状、边缘锐度、纹理等多个预定损伤特征中选择的，或者是由该方法预先确定的。

Boroczky L、Zhao L和Lee K P在2005年6月的IEEE Symposium onComputer-based Medical Systems中的论文“Feature subset selection forimproving the performance of false positive reduction in Lung Nodule CAD”中描述了一种选择图像特征集的方法的实现，该论文在下文中称之为参考文献1。该论文公开了一种选择特征子集的方法，用于在将例如支持矢量机(SVM)的分类器用于肺结核计算机辅助检测时，通过减少检测出假肺结核的可能性来提高所述分类器的性能。该方法使用遗传算法从特征池中自动确定最优特征子集。然后，将所确定的最优特征子集用来训练SVM，以将所检测的结构分类为真结核或假结核。然而，这一方法不能用来选择用于标识以下图像的图像特征，这些图像描绘了诸如相似损伤、相似结核和/或相似血管等相似对象。在下文中，术语“图像”也可以解释为图像数据、图像数据集和根据图像数据呈现的图像。短语“描绘对象的图像”、“示出对象的图像”和类似短语也可以解释为“包括代表对象的数据的图像数据”、“包括代表对象的数据子集的图像数据集”、“在根据图像数据呈现的图像中描绘对象”。类似地，短语“在图像中存在的对象”和类似短语也可以解释为“在根据图像数据呈现的图像中描绘的对象”。

发明内容

本发明的目的在于提供一种标识图像特征集的改进方法，所述图像特征集用于标识描绘相似对象的图像。

本发明的这一目的是通过一种基于训练图像集从图像特征池中标识用于评估图像相似性的图像特征集的方法来实现的，该方法包括：

选择步骤，用于从图像特征池中选择图像特征子集；

获得步骤，用于获得测试图像；

计算步骤，用于使用图像特征子集，基于在来自训练图像集的至少一个图像与测试图像之间的相似性，来计算所述至少一个图像的机器评级；

接收步骤，用于基于在所述至少一个图像与测试图像之间的相似性来接收所述至少一个图像的用户评级；

评价步骤，用于基于所述至少一个图像的用户评级和机器评级来获得图像特征子集的评价；

修改步骤，用于基于评价来修改图像特征子集；以及

接受步骤，用于基于评价来接受图像特征子集作为图像特征集，由此标识图像特征集。