[发明专利]基于医学图像特征权重调整的眼底造影图像检索方法

摘要

本发明公开了一种本发明基于医学图像特征权重调整的眼底造影检索方法，分别对眼底造影图像样本和待检索的眼底造影图像提取4个特征矩阵，根据预设的权重计算加权特征矩阵，然后计算待检索的眼底造影图像的加权特征矩阵和每张眼底造影图像样本的加权特征矩阵的相似度，选取相似度最大的K张眼底造影图像样本作为检索结果输出，如果对检索结果不满意，检索人员根据其检索偏好从检索结果中选取D张眼底造影图像样本，对特征矩阵的权重进行调整，重新计算待检索的眼底造影图像的加权特征矩阵，再次进行检索，如果检索结果还不满意，则继续调整权重，直至检索人员对检索结果满意为止。采用本发明可以使检索结果更符合用户的需求，提高检索性能。

主权项

1.一种基于医学图像特征权重调整的眼底造影图像检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取M张眼底造影图像样本，将每张图像样本归一化至预设尺寸；分别对每张眼底造影图像样本提取得到4个特征矩阵，包括灰度共生矩阵fm,1、Gabor特征矩阵fm,2、LBP特征矩阵fm,3和SIFT特征矩阵fm,4，m＝1,2,…,M；根据预设的权重λi计算每张眼底造影图像样本的加权特征矩阵Fm，计算公式如下：从而构成眼底造影图像样本特征库；S2：将待检索的眼底造影图像归一化至预设尺寸，提取得到灰度共生矩阵灰度共生矩阵f1′、Gabor特征矩阵f2′、LBP特征矩阵f3′和SIFT特征矩阵f′4；将权重λi作为初始权重，计算待检索的眼底造影图像的加权特征矩阵F′，计算公式如下：S3：然后计算待检索的眼底造影图像的加权特征矩阵F′和每张眼底造影图像样本的加权特征矩阵Fm的相似度，将眼底造影图像样本按相似度从大到小进行排序，将前K张眼底造影图像样本作为检索结果输出；S4：检索人员判断检索结果是否满意，如果不满意，进入步骤S5，如果满意则检索结束；S5：检索人员根据其检索偏好从检索结果中选取D张眼底造影图像样本；S6：对于待检索的眼底造影图像和D张眼底造影图像样本，分别计算每个特征矩阵的方差，计算方法为：计算出特征矩阵每一维中元素的方差，将特征矩阵中所有维的方差进行平均得到特征矩阵的方差；记待检索的眼底造影图像每个特征矩阵的方差为Vi′，D张眼底造影图像样本每个特征矩阵的方差为Vd,i。根据以下公式计算待检索的眼底造影图像和D张眼底造影图像样本的每个特征矩阵方差之间的相似度值Si：按照以下公式对4个相似度值S_i进行归一化，得到归一化值其中，Smax和Smin分别为4个相似度值Si中的最大值和最小值。令调整后的权重S7：根据调整后的权重重新计算待检索的眼底造影图像的加权特征矩阵F′，计算公式如下：返回步骤S3。