本文介绍了一种创新的肺结节CT图像检索方法，该方法基于医学征象和卷积神经网络（CNN），旨在解决传统方法中手工设计特征表达力不足以及哈希码检索效果差的问题。论文作者包括杨晓兰、强彦、赵涓涓等，发表在《智能系统学报》2017年第6期。
在肺结节图像检索中，关键问题在于如何准确地表征肺结节的特征并生成高效的哈希码。为了解决这个问题，研究者首先根据肺结节的9种医学征象（具体征象未在摘要中详述）来构建训练集，生成更准确的哈希码。这些征象可能包括结节的大小、形状、边缘特征、内部结构等，它们对于识别和区分不同类型的肺结节至关重要。
接下来，研究团队采用了卷积神经网络（CNN）这一深度学习工具，结合主成分分析（PCA）来提取肺结节的语义特征。CNN在图像处理领域表现出色，能够自动学习和抽取图像的多层次特征，而PCA则用于降维，保留最重要的信息，减少计算复杂性。通过这两种方法的结合，可以提取出肺结节图像中最具代表性和区分性的特征。
然后，利用训练集中的准确哈希码，研究者反向求解哈希函数。这一过程使得哈希码能够更好地反映肺结节的特征，从而提高检索的精确度。哈希函数的优化是关键，它将高维特征映射到低维哈希码，使得相似的肺结节图像能够被映射到相近的哈希值，便于快速检索。
文章提出了基于自适应比特位的检索策略。这种策略可能考虑到了不同比特位的重要性差异，通过动态调整比特位的权重或阈值，进一步提升检索效率和准确性。这使得系统能够在保持快速检索的同时，降低误检和漏检的可能性。
通过在数据集上的实验，该方法在肺结节图像检索中展示了较高的准确率和检索精度，验证了其有效性。这种方法不仅有助于医生快速定位和分析肺结节，还可能为临床诊断和治疗决策提供支持。这项研究为医学图像检索提供了新的思路，尤其是在肺部疾病诊断方面，具有重要的实际应用价值。
