論文の概要: A Bag of Visual Words Model for Medical Image Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09464v1
• Date: Sat, 18 Jul 2020 16:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 06:00:01.372121
• Title: A Bag of Visual Words Model for Medical Image Retrieval
• Title（参考訳）: 医用画像検索のための視覚単語モデルバッグ
• Authors: Sowmya Kamath S and Karthik K
• Abstract要約: Bag of Visual Words (BoVW) は、ベクトル空間における固有画像の特徴を効果的に表現する技術である。 本稿では、コンテンツに基づく医用画像検索のためのBoVWモデルに基づくMedIRアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9137554315375919
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical Image Retrieval is a challenging field in Visual information retrieval, due to the multi-dimensional and multi-modal context of the underlying content. Traditional models often fail to take the intrinsic characteristics of data into consideration, and have thus achieved limited accuracy when applied to medical images. The Bag of Visual Words (BoVW) is a technique that can be used to effectively represent intrinsic image features in vector space, so that applications like image classification and similar-image search can be optimized. In this paper, we present a MedIR approach based on the BoVW model for content-based medical image retrieval. As medical images as multi-dimensional, they exhibit underlying cluster and manifold information which enhances semantic relevance and allows for label uniformity. Hence, the BoVW features extracted for each image are used to train a supervised machine learning classifier based on positive and negative training images, for extending content based image retrieval. During experimental validation, the proposed model performed very well, achieving a Mean Average Precision of 88.89% during top-3 image retrieval experiments.
• Abstract（参考訳）: 医用画像検索は、その基盤となるコンテンツの多次元的・多次元的コンテキストのため、視覚情報検索において困難な分野である。 従来のモデルは、データ固有の特性を考慮に入れず、医用画像に適用した場合に限られた精度を達成できた。 Bag of Visual Words (BoVW)は、ベクトル空間における固有画像の特徴を効果的に表現するために使用できる技法であり、画像分類や類似画像検索などの応用を最適化することができる。 本稿では、コンテンツに基づく医用画像検索のためのBoVWモデルに基づくMedIRアプローチを提案する。 多次元の医療画像として、意味的関連性を高め、ラベルの均一性を許容する基盤となるクラスタや多様体情報を示す。 これにより、各画像から抽出されたBoVW特徴を用いて、正及び負の訓練画像に基づいて教師付き機械学習分類器を訓練し、コンテンツベース画像検索を拡張する。 実験検証中,提案モデルは非常に良好に動作し,トップ3画像検索実験で平均88.89%の精度を得た。

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