Gabor barcodes for medical image retrieval
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, advances in medical imaging have led to the emergence of massive databases, containing images from a diverse range of modalities. This has significantly heightened the need for automated annotation of the images on one side, and fast and memory-efficient content-based image retrieval systems on the other side. Binary descriptors have recently gained more attention as a potential vehicle to achieve these goals. One of the recently introduced binary descriptors for tagging of medical images are Radon barcodes (RBCs) that are driven from Radon transform via local thresholding. Gabor transform is also a powerful transform to extract texture-based information. Gabor features have exhibited robustness against rotation, scale, and also photometric disturbances, such as illumination changes and image noise in many applications. This paper introduces Gabor Barcodes (GBCs), as a novel framework for the image annotation. To find the most discriminative GBC for a given query image, the effects of employing Gabor filters with different parameters, i.e., different sets of scales and orientations, are investigated, resulting in different barcode lengths and retrieval performances. The proposed method has been evaluated on the IRMA dataset with 193 classes comprising of 12,677 x-ray images for indexing, and 1,733 x-rays images for testing. A total error score as low as 351 (≈ 80% accuracy for the first hit) was achieved.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».