基于自定义的LIRe和HBase的海量医学图像检索  

Massive medical image retrieval based on customized LIRe and HBase

作　　者：郝娟[1] 吕晓琪[1] 赵瑛[1] 任国印[1] 张明[1] 

机构地区：[1]内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010

出　　处：《电视技术》2016年第5期116-120,135,共6页Video Engineering

基　　金：国家自然科学基金项目(61179019;61261028);内蒙古自治区自然基金项目(2014MS0828);内蒙古科技大学创新基金项目(2014QDL045)

摘　　要：为了解决海量医学图像检索效率低的问题,提出一种自定义的LIRe和HBase相结合的方案。首先,将医学图像上传到HDFS;然后,通过自定义LIRe框架分别提取海量医学图像的形状以及纹理特征并将特征向量及图像的绝对路径存储到HBase中。最后,利用MapReduce模型以及图像特征索引工具LIRe方便地对医学图像特征建立索引进行特征匹配实现检索。实验结果证明,自定义的LIRe提高了检索准确性,相比将医学图像以及特征向量均存储在HDFS中,也提高了检索效率。In order to solve the problem of the low retrieval efficiency of massive medical images, a method combining customized LIRe and HBase is proposed. Firstly, upload the medical images to the Hadoop distributed file system. Afterwards, extract images ＂shape and texture features by customized LIRe framework then store the feature vectors and the absolute path of image in HBase. Finally, use MapReduce parallel programming model and image feature index tools LIRe to bulid index and implement retrieval. The experimental results show that customized LIRe improve the retrieval accuracy and the massive medical image retrieval efficiency is higher than that medical images and feature vectors stored in HDFS.

关 键 词：LIRe HDFS MAPREDUCE HBASE 医学图像检索 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]