[发明专利]基于医学图像模糊区域特征归类识别的相关反馈测度方法

摘要

本发明公开了一种基于医学图像模糊区域特征归类识别的相关反馈测度方法，它包括如下步骤：1)选取医学图像数据库中的所有医学图像进行分割；2)提取分割后的每个区域的硬特征；3)将硬特征转换成模糊特征，存入特征数据库中；4)选取一个待比较的医学图像并提取其模糊特征，获取待比较医学图像和特征数据库中的医学图像的模糊相似度，根据模糊相似度的大小，对特征数据库中的医学图像进行排序，由高到低输出M幅图像；5)将这M幅一次输出图像的模糊特征带入到基于模糊相似度的反馈测度中进行计算，重新计算待比较医学图像和特征数据库中所有医学图像的模糊相似度，由高到低的顺序再输出N幅图像。本反馈测度方法可有效分拣出所需的医学图像。

主权项

1、一种基于医学图像模糊区域特征归类识别的相关反馈测度方法，其特征在于包括如下步骤：1)选取医学图像数据库中的每个医学图像进行分割，将其分割成若干区域；2)提取分割后的每个区域的硬特征；3)将步骤2)提取的硬特征转换成模糊特征，存入特征数据库中；4)选取一个待比较的医学图像，采用上述步骤1)到3)相同的处理步骤来提取待比较医学图像的模糊特征，计算待比较医学图像的模糊特征和特征数据库中的每个医学图像的模糊特征的模糊相似度，根据模糊相似度的大小，对特征数据库中医学图像进行排序，按照模糊相似度由高到低的顺序输出M幅图像，这M幅图像称之为一次输出图像，其中模糊相似度按照从高到低前50％的图像称之为一次相关图像，后50％的图像称之为一次非相关图像；5)将这M幅一次输出图像的模糊特征带入到基于模糊相似度的反馈测度中进行计算，重新计算获取待比较医学图像和特征数据库中所有医学图像的模糊相似度，按照模糊相似度由高到低的顺序再输出N幅图像，这N幅图像称之为二次输出图像。