探析医学影像数据库的图像检索技术的应用

吴春霞

摘要：在二十一世纪通过将生物工程技术和计算机技术结合而应用到生命科学领域是主要的研究方法，通过计算机技术和信息技术的结合形成了现代的医疗方式，开发了包括图像采集、显示、存储、传输、数字化的医学处理系统。该系统包含了病人的医学影像，医生可以利用该系统对病人的诊断效果、手术等情况进行跟踪，及时的了解病人的病情。但是由于该系统庞大的数据导致在管理和效率问题上抑制是个亟需解决的难题，所以，本文针对如何高效的管理大量的医学信息进行研究，结合图像检索技术、计算机技术、数据库等技术形成了医学影像检索技术。

关键词：医学影像 数据库 图像检索技术 应用

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）06-0236-01

随着科学技术的发展，数字化医学影像取得了进一步的发展，在过去，我国大部分医院由于资金问题和技术问题所引进的大批影像设备，虽然提高了以往技术上的诊断，提高了医院的管理，但是由于技术的限制大多数的设备不具有对图像进行采集、传输、存储等功能。医生在诊断过程中是依靠肉眼观察屏幕的图像或者胶片中的影像。其中由于个人因素和外界因素极大地影响了最终的结果，为了提高最终的诊断效果摆脱主观成分，因此，我们对医学影像进行数字化处理，实现在采集、显示、存储、交换等过程的高效处理，医生可以借助计算机技术代替以往的肉眼观察，提高了以往的诊断效果。

1 研究背景

计算机技术和通信技术的迅猛发展引起了人们对如何提利用信息技术进行全方位的医疗保健已经成为备受瞩目的课题，现代医院中存在的信息主要包括一维数据和二维及以上的数据，其中一维数据主要包括文字性的对信息的描述，而二维以上的数据主要包括利用图像进行描述，相比下二维数据比一维数据表现的更加直接明了、并且信息量丰富，所以，医学影像技术在医疗中占有重要的地位，在临床上发挥着重要的作用。随着科学技术的进步，人们正在追求更高质量的医学影像。

设计这种医学影像数据库所面临的最重要的问题就是如何高效的处理存储、管理、检索有效数据。医学影像技术就是针对这样问题提出来的 ，利用现代计算机技术和通信技术，对大量的医学影像进行管理建立一个集成图像管理及通信的信息系统。

2 研究目的

本文的研究目的是根据现在所存在的医学图像检索成果，提出最适合医学上应用的检索方式。在研究过程中借鉴国际上存在的先进的标准，并且考虑到我国目前医学上存在的问题，研究开发适合我国医学上数据检索系统。

3 医学影像数据库简介

在医学影像的管理系统中，医学影像作为一种重要的信息，在表达中有其自身的特点和结构。这对于高效准确的管理来说具有较高的难度，医学影像属于二维以上的数据信息有别于其他的信息。比方说，医学影像所表现出器官的结构、生理特征及相关的知识等。建立医学影像数据库，主要依靠计算机技术和通信技术为基础，充分考虑到图像数据库的相关问题。数据库的建立是远程诊疗、跟踪治疗的基础，在医学上有着重要的意义。现在医学上的数据库既不同于传统意义上的也不同于一般意义上的数据库，它是集数据的存储、传输、检索、管理为一体的技术。

4 医学影像数据库检索的流程

4.1 图像入库

在对病人的病情进行诊断结束后需要将病人的有关信息输入到信息数据库中，其中包括病人的一些文字类的一维数据信息，还有关于图像的二维数据信息，首先应当对其进行特征的描述，根据其具体的文字描述从而确定应当把相关的特征放在数据库的那一部分，缩小了在检索过程中的范围，其次，把相关的图像的颜色和信息存放到数据库的襄相应位置，最后，将文字、图像、病人的特征信息联系起来。

4.2 图像检索查询

在医生数据库进行查询时可以利用简单的图像描述进行查询，这样使得医生在查询过程中的操作方法更为简便。因为医学上的图像大多具有常识性的描述。在进行检索时，首先输入相应的文字，来确定我们要检索的是哪一部分，缩小搜索的范围，然后，根据输入的文字描述与相应的图像的颜色进行匹配，从而找到相似的图像，最后，在找到的相似的图像中进行第二次的检索，从而确定出要查询的图像，进而反馈给用户。

4.3 检索过程中的主要的步骤

（1）提取相应的文字描述，在图像检索系统的文字框内输入相应的文字描述，从而被系统识别，确定要查询的颜色。（2）特征颜色的提取，通过对图像颜色的区分，系统根据输入的文字查询出与之相对应的一类图像。（3）提取形状特征，物体的形状是识别过程中的重要的特征，主要是提取图像的数字特征，首先对其进行小波变换，然后对其边缘极值化，最后用修正的矩形进行描述。

4.4 检索效果分析

通过对检索结果的比较，主要分析是否对符合要求的全部图像进行检索出来，有无漏掉、错检的图像。通过对本次试验所采用的方法进行分析，其结果提高了检索的准确性，减少了旋转、平移等带来的误差，经过分析，忽略其他的外界因素，对于相似度极高的图像在检索时难免会被系统漏掉，可以接受其漏检，这一点应值得肯定。

5 结语

对医学技术上改革，提高人类的治疗效果一直是医学工作者不断努力改革创新的动力，在医学影像数据的管理上使用检索方式促进了计算机技术和管理系统的发展，是将来医学上研究的重要领域。而当前的图像检索系统是基于底层的视觉特征，在人对图像的认知程度还是有一定的距离。由于机器和人眼的差距在选择图像上难免有一定的差距，所以提高图像检索的精度也是一项重要的工作，在以后的工作中应当针对图像检索系统出现的问题进一步的研究各种理论和技术提高图像检索技术。

参考文献

[1]Smith J R.color for image retrieval. In Image Databases-search and Retrieval of Digital Imagery[J]. Gastelli V， Bergman L D，eds. John Wiley & Sons， Inc.Ch.2002（11）：285-311.

[2]J.R.Smith and S.F.Chang，“Visual SEEk：a fully automated content-based image query system，”ACM Multimedia 96，Boston， MA，Nov.1996.

[3]李向阳.颜色不变量的自适应聚类网络量化方法[J].中国图像图形学报，7A 2002（02）：120-124.

[4]王文惠.利用不变量进行基于内容的图像检索[J].电子学报，2002，30（7）：945-948.

[5]靳济芳.Visual C++小波变换技术与工程实践[J].北京人民邮电出版社，2004（1）：417.

[6]章毓晋.图像工程（上册）图像处理和分析[J].北京清华大学出版社，1999：291.