تعد أنظمة استرجاع الصور الطبية اعتماداً على المحتوى من التقنيات الحديثة التي يسعى الباحثون إلى تكاملها مع أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب. تقوم هذه الأنظمة أساساً بإيجاد صور في قاعدة بيانات تضم مجموعة كبيرة من الصور ذات محتوى مشابه لصورة استعلام معينة. يجري الاستعلام عن طريق استخلاص الخصائص البصرية للصورة المعينة و صياغتها في متجه خصائص تَُقارن مكوناته بمتجهات الخصائص للصور الموجودة في قاعدة البيانات و يقاس التشابه، و من ثم تسَترجع الصور التي لها محتوى مشابه لصورة الاستعلام. تقدم هذه الورقة تقييماً للوضع الراهن لأنظمة استرجاع الصور الطبية اعتماداً على المحتوى بناء على دراسة تحليلية للبحوث الحديثة المنشورة، و تخلص إلى استنتاج اتجاهات بحثية محددة في هذا المجال.
Content Based Medical Image Retrieval (CBMIR) systems are a new technique which researchers aim to integrate with Computer Aided Diagnosis systems. These systems usually find and retrieve images from a large image-database which have a similar content to a query image. Retrieval is done by extracting the visual features from the query image, formulating them in a features vector, comparing features vector components with those of the images in the database, and then, similarity measures are computed. Based on the similarity measures, images which have a similar content to the query image are retrieved. The introduced analysis study surveys and analyzes the current status of the CBMIR systems, evaluates our findings from this survey, and concludes some specific research directions in this field.
References used
Müller H, Michoux N, Bandon D, Geissbuhler A. (2004) "A review of content-based image retrieval systems in medical applications-clinical benefits and future directions", International Journal of Medical Informatics, vol. 73, pp.1-23
Pinhas, A T, Greenspan H. (2007) "Medical Image Categorization and Retrieval for PACS Using the GMM-KL Framework" Information Technology in Biomedicine, IEEE Transactions on, vol. 11, no. 2, pp. 190-202
Akgül C B, Rubin D L, Napel S, Beaulieu Ch F, Greenspan H, Acar B. (2011) "Content-based image retrieval in radiology: current status and future directions" Journal of digital imaging, vol. 24, no. 2, pp. 208-222