Rapid Retrieval of Lung Nodule CT Images Based on Hashing and Pruning Methods
المؤلفون المشاركون
Pan, Ling
Qiang, Yan
Yuan, Jie
Wu, Lidong
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The similarity-based retrieval of lung nodule computed tomography (CT) images is an important task in the computer-aided diagnosis of lung lesions.
It can provide similar clinical cases for physicians and help them make reliable clinical diagnostic decisions.
However, when handling large-scale lung images with a general-purpose computer, traditional image retrieval methods may not be efficient.
In this paper, a new retrieval framework based on a hashing method for lung nodule CT images is proposed.
This method can translate high-dimensional image features into a compact hash code, so the retrieval time and required memory space can be reduced greatly.
Moreover, a pruning algorithm is presented to further improve the retrieval speed, and a pruning-based decision rule is presented to improve the retrieval precision.
Finally, the proposed retrieval method is validated on 2,450 lung nodule CT images selected from the public Lung Image Database Consortium (LIDC) database.
The experimental results show that the proposed pruning algorithm effectively reduces the retrieval time of lung nodule CT images and improves the retrieval precision.
In addition, the retrieval framework is evaluated by differentiating benign and malignant nodules, and the classification accuracy can reach 86.62%, outperforming other commonly used classification methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pan, Ling& Qiang, Yan& Yuan, Jie& Wu, Lidong. 2016. Rapid Retrieval of Lung Nodule CT Images Based on Hashing and Pruning Methods. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097240
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pan, Ling…[et al.]. Rapid Retrieval of Lung Nodule CT Images Based on Hashing and Pruning Methods. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097240
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pan, Ling& Qiang, Yan& Yuan, Jie& Wu, Lidong. Rapid Retrieval of Lung Nodule CT Images Based on Hashing and Pruning Methods. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1097240
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1097240
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر