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基于特征融合的医学图像检索的中期报告 1. 研究背景 医学图像检索技术在临床实践中具有重要应用价值，可以提高医疗人员工作效率和诊断准确性。传统的医学图像检索方法主要基于文本信息或手工提取的特征，存在检索效果不理想的问题。近年来，深度学习技术的发展为医学图像检索带来了新的机遇，但单一特征的性能仍然受限。因此，采用多个特征进行融合是提高医学图像检索效果的一种有效手段。 2. 研究内容 本文的研究内容是基于特征融合的医学图像检索。具体研究内容包括以下几个方面： （1）构建数据集：从公开的医学图像数据库中收集数据，包括X光片、CT图像、MRI图像等多种类型。 （2）提取特征：选择多种传统特征（如颜色直方图、纹理特征等）和深度特征（如卷积神经网络的全连接层特征、卷积层特征等）进行特征提取。 （3）特征融合：采用加权平均的方法将多个特征进行融合，得到综合特征。 （4）模型训练：利用综合特征训练医学图像检索模型，采用对比损失函数进行训练。 （5）实验评估：利用测试集对模型进行评估，统计检索结果的准确率、召回率、平均准确率等指标。 3. 研究意义 本研究在传统特征和深度特征的基础上，提出了一种基于特征融合的医学图像检索方法，为医疗实践提供了新思路和解决方案。同时，研究结果还可以应用于医学图像自动分析、图像识别等领域，具有一定的技术应用和推广价值。 4. 下一步工作 下一步，我们将进一步完善实验设计和算法优化，并探索更多的特征融合方法，以提高医学图像检索效果。同时，我们还计划结合医学图像分割和分类技术，进一步深入研究医学图像应用领域。