【摘 要】
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针对传统医学图像检索存储体量大、检索效率低等问题,提出一种基于加权深度特征的医学图像并行检索方法.利用基于部分语义加权的卷积神经网络进行图像深度特征提取,筛选深层网络中对图像信息有效表达的特征;建立图像分布式乘积量化哈希编码模型,实现对高维特征的分布式编码压缩;最后,结合Spark并行模型对查询的医学图像执行分布式并行检索.在医学图像数据集上的实验证明,所提出的方法与传统方法相比具有更好的检索精度和检索效率表现.
【机 构】
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徐州医科大学医学信息学院,江苏徐州221000
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针对传统医学图像检索存储体量大、检索效率低等问题,提出一种基于加权深度特征的医学图像并行检索方法.利用基于部分语义加权的卷积神经网络进行图像深度特征提取,筛选深层网络中对图像信息有效表达的特征;建立图像分布式乘积量化哈希编码模型,实现对高维特征的分布式编码压缩;最后,结合Spark并行模型对查询的医学图像执行分布式并行检索.在医学图像数据集上的实验证明,所提出的方法与传统方法相比具有更好的检索精度和检索效率表现.
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