[发明专利]一种随机森林哈希的医学CT图像存储与检索方法

摘要

本发明请求保护一种随机森林哈希学习的医学CT图像高效存储与检索的方法，具体是通过在医学CT图像集上训练得到随机森林哈希模型，保存模型及图像库对应的哈希码库。当用户输入一张需要检索的新的图像时，首先，模型将该图像映射为哈希码；然后在哈希码库中检索与之最近的K个哈希码；最后，将这个K个哈希码利用树的决策路径所定义的最大相容规则解码重构为图像并返回给用户。该方法的实现，有效地提高了图像检索的速度，并且极大地节省了图像的存储空间，有助于医生的医学诊断，减少医生的工作量，提高工作效率，提升医院存储设备的利用率。

主权项

1.一种随机森林哈希的医学CT图像存储与检索方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取若干医学CT图像并作为训练集，计算所有医学CT图像的标签相似度和流形相似度，标签相似度直接根据图像的标签构建标签相似矩阵，流形相似度根据图像之间的欧氏距离定义相似度；2)根据求得的标签相似矩阵，将所有图像分块，标签一致的图像分在一个块中；3)对于每一个块中的图像，利用流形相似度作为边的权值构建图，使用图分割算法为块中的所有图像初始化一位哈希码；4)将初始化的哈希码作为标签训练随机森林模型，模型的结果更新初始的哈希码；5)重复3)和4)直到达到预设的哈希码位数；6)保存所有随机森林模型，并将图像库中的图像映射为哈希码，得到与之对应的哈希码库；7)当用户输入一张待检索的图像时，随机森林模型将该图像映射为哈希码，在哈希码库中检索与之最近的K个哈希码，将这K个哈希码利用树的决策路径所定义的最大相容规则解码重构为图像返回给用户。