基于非张量积小波的肝脏CT图像检索提升诊断准确性

本篇论文研究深入探讨了非张量积小波在肝脏CT图像检索中的应用，针对医学领域中计算机辅助诊断（CAD）的需求，提出了创新的图像检索方法。传统的基于文本的数据库管理方式已难以满足大规模医学图像数据的高效检索，因此基于内容的图像检索（CBIR）技术成为了研究的焦点。 论文首先阐述了医学成像技术的发展以及PACS系统的普及背景下，CBIR技术的重要性。它有助于医生在大量图像库中快速找到具有相似病理特征的已确诊病例，从而提升诊断精度。然而，当前的CBIR方法主要依赖于灰度、纹理和形状等低级特征，虽然这些特征对于图像表征有一定效果，但并不能完全捕捉到医学图像的复杂视觉信息，特别是对于像肝血管瘤和肝癌这样难以区分的丰富血供肿瘤。 作者指出，传统的张量积小波在处理多方向纹理信息上存在局限性，因为它们只能获取少数方向的信息。为了改进这一问题，研究者引入了非张量积小波，这种方法能够更全面地捕捉图像的纹理信息，这对于肝脏图像的特征提取至关重要，尤其是在鉴别肝癌和血管瘤这类具有相似影像表现的疾病时。 论文详细介绍了肝脏感兴趣区域的半自动分离过程，通过局部纹理共生矩阵特征和灰度特征的提取，进一步利用改进的非张量积小波滤波器组提取全局特征。这种方法旨在提高病灶检出率，特别是在复杂图像分析中，如对血管瘤和肝癌的区分。 实验结果显示，非张量积小波在肝脏CT图像检索中的应用显著提升了病灶的检出效率，并且在鉴别肝血管瘤和肝癌方面取得了良好效果。这种方法不仅考虑了图像的局部和全局特征，还结合了医学专业知识，有助于减少医生受主观因素影响导致的诊断误差，从而推动了医学图像处理技术在临床实践中的应用。 这篇论文为医学图像检索领域提供了一种新的有效方法，通过非张量积小波技术处理肝脏CT图像，有望改善医生的工作效率和疾病诊断的准确性，特别是在识别和区分相似病变方面具有实际价值。