VisMed: A Visual Vocabulary Approach for Medical Image Indexing and Retrieval

Joo-Hwee Lim 1, 2 Jean-Pierre Chevallet 3
3 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]
LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble, Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique
Abstract : Voluminous medical images are generated daily. They are critical assets for medical diagnosis, research, and teaching. To facilitate automatic indexing and retrieval of large medical image databases, we propose a structured framework for designing and learning vocabularies of meaningful medical terms associated with visual appearance from image samples. These VisMed terms span a new feature space to represent medical image contents. After a multi-scale detection process, a medical image is indexed as compact spatial distributions of VisMed terms. A flexible tiling (FlexiTile) matching scheme is proposed to compare the similarity between two medical images of arbitrary aspect ratios.
Type de document :
Communication dans un congrès
Asia Information Retrieval Symposium AIRS2005, Information Retrieval Technology, LNCS 3689, 2005, Jeju Island, Korea, pp.84--96, 2005
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Contributeur : Marie-Christine Fauvet <>
Soumis le : vendredi 28 février 2014 - 16:05:50
Dernière modification le : mercredi 7 novembre 2018 - 13:32:03
Document(s) archivé(s) le : mercredi 28 mai 2014 - 17:00:17

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Joo-Hwee Lim, Jean-Pierre Chevallet. VisMed: A Visual Vocabulary Approach for Medical Image Indexing and Retrieval. Asia Information Retrieval Symposium AIRS2005, Information Retrieval Technology, LNCS 3689, 2005, Jeju Island, Korea, pp.84--96, 2005. 〈hal-00953909〉

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