基于层次化深度学习的海量医学影像组织与检索研究.pdf

"基于层次化深度学习的海量医学影像组织与检索研究" 本文聚焦于基于层次化深度学习的海量医学影像组织与检索研究，旨在解决医学影像检索中存在的语义鸿沟问题。通过对基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法的研究，我们可以提高检索效率和精度，从而解决医学影像检索中存在的语义鸿沟问题。 第一，医学影像技术的快速发展，使得医院信息系统的应用范围不断扩大，存储在医院数据库中的影像数据呈几何级增长。这些数量庞大的医学影像数据来源于各种医学成像设备，如超声、x射线计算机断层摄影（CT）、核磁共振（MRI）、数字血管剪影（DSA）、正电子断层摄影（PET）等，而每个组织器官所患的病症也存在很多种可能。 第二，传统的基于文本的医学影像检索方法无法取代医学影像本身所蕴涵的丰富信息。基于内容的影像检索技术的发展，基于内容的影像检索方法可以更好地描述医学影像的特征，从而提高检索效率和精度。 第三，基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法可以分为三个步骤：第一步，通过数据预处理和特征提取，提取医学影像的特征；第二步，通过层次化深度学习模型，学习医学影像的特征表示；第三步，通过检索算法，检索相似医学影像。 第四，本文还讨论了基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法在医学影像检索中的应用前景。基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法可以广泛应用于医学影像检索、辅助诊断、教学和远程医疗等领域，从而提高医学影像的应用效率和精度。 本文的研究结果表明，基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法可以有效地解决医学影像检索中存在的语义鸿沟问题，提高检索效率和精度，并广泛应用于医学影像检索、辅助诊断、教学和远程医疗等领域。 关键词：深度学习、数据分析、数据研究、专业指导、层次化深度学习、海量医学影像组织、检索方法、医学影像检索、语义鸿沟问题。