万艳丽 雷行云 王 岩 胡红濮

(中国医学科学院医学信息研究所 北京 100020)



•医学信息研究•

基于层次化深度学习的海量医学影像组织与检索研究

万艳丽 雷行云 王 岩 胡红濮

(中国医学科学院医学信息研究所 北京 100020)

针对国内外关于医学影像组织和检索方法中的难点问题，提出一种基于层次化深度学习的海量医学影像组织和检索方法，以提高检索效率和精度，在一定程度上解决医学影像检索中存在的语义鸿沟问题。

1 引言

随着医学影像技术的快速发展，医院信息系统应用范围的不断扩大，存储在医院数据库中的影像数据呈几何级增长[1]。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，而且对应了不同的人体组织器官，如颅脑、胸、肺、肝等，同时每个组织器官所患的病症也存在很多种可能，如肝部可能有肝硬化、肿瘤、肝内胆管结石等。庞大的数据量、种类繁多的成像设备，再加上不同的患病部位以及不同的疾病种类，给医学影像数据的高效组织管理和精确检索带来了极大的挑战。

2 医学影像数据组织和检索现状

2.1 研究现状

数据量的急剧膨胀使现有的医学影像数据管理方法远远达不到高效组织管理和有效检索利用的目的。目前，医疗机构大多采用影像存储与传输系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)，实现数字化医学影像的获取、诊断和归档管理。PACS的基础是现代化的数……