广东工业大学自动化学院 连伟烯



基于SAE的MRI图像检索系统

广东工业大学自动化学院 连伟烯

【摘要】提出了一种根据医学专有名词作为语义对具体人体组织进行检索的MRI图像检索方法。在构建图像检索系统的特征提取方法上，采用了稀疏自动编码器模型，并通过多个稀疏自动编码器的堆叠构建了深度学习网络，最后采用BP分类器构建了整个MRI图像检索系统。实验结果表明，层叠自动编码器对于MRI图像的高层特征具有很好的提取能力，同时避免人工选择特征提取方法上的主观性，具有较好的适应性。

【关键词】基于语义的图像检索；自动编码器；稀疏编码；层叠自动编码器

0　引言

在当前情况下，医院的影像科获取到的全部MRI图像主要是依靠人工方式进行分类保存。按照这个方式在检索图像时，在应用过程就会有很多困扰：（1）在一次MRI成像中，我们需要从中找到感兴趣区域，这就需要从这些断层图像中找到包含感兴趣区域的图像，再确定图像中感兴趣区域的位置。（2）随着MRI图像数据的膨胀，使得对MRI图像的管理和存储越来越困难。

基于语义的MRI图像检索系统是一种直观、便捷、灵活的工具。利用医学名词上的语义定义，可迅速从MRI图像中找到所属的感兴趣区域。首先，通过检索可从众多MRI图像中找到包含对应感兴趣区域的MRI图像。其次，从这些MRI图像中标注出该感兴趣区域。这些都有利于医生在诊断工作中减少相关工作量。本文提出一种基于层叠自动编码器（SAE，Stacked AutoEncoder）的MRI图像检索方法，该方法使用SAE作为图像的特征提取工具，再结合BP分类器完成语义上的分类检索工作，并进行相关的实验分析工作。……