● 摘要
基于内容的病理图像检索可以帮助医生在海量数据库中快速寻找具有类似病理特征并已确诊的医学图像，在辅助诊断、辅助教学和辅助科研等方面具有重要作用。其基本思想是对医学图像提取灰度、形状和纹理等底层特征，构成描述医学图像内容的特征向量，通过相似度匹配来实现较高层次上的医学图像检索。本文针对乳腺疾病亚种图像进行特征提取和检索。为便于观察和分析，病理组织常使用多重染色使细胞内不同物质或结构的着色不同。针对病理图像颜色鲜艳、纹理细节丰富和信息量大等特点，本文研究了其颜色特征（包括RGB颜色特征、HSV颜色特征和Lab颜色特征），纹理特征（统计学纹理特征、Gabor纹理和Gist纹理）提取方法；通过对测试图像集的实验，分析总结了不同特征的描述能力；根据病理图像染色成分分析，将多重染色图像中细胞核和细胞质进行分离，对病理图像分析和检索起到很大的帮助作用。本文将词袋模型应用于病理图像检索，介绍了使用该模型进行病理图像表示和检索的相关流程。结合病理图像特征提取方法和词袋模型，设计了基于乳腺病理图像库的检索方案；根据不同特征表现，实现了特征间融合，提高了图像检索查准率和结果稳定性。最终设计了病理图像特征提取和检索实验系统。综上所述，本文研究了病理图像特征提取和图像检索相关方法，设计实现了了病理图像初步检索方案和原型系统。对后续方法的深入研究和实用系统的开发实现，从技术积累到拓展思路上都具有重要的意义。