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林利增

作品数：1 被引量：3H指数：1
供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇度量空间
  • 1篇多度
  • 1篇医学影像
  • 1篇索引
  • 1篇向量
  • 1篇向量空间
  • 1篇M

机构

  • 1篇东北大学

作者

  • 1篇李淼
  • 1篇于亚新
  • 1篇林利增
  • 1篇王国仁
  • 1篇朱歆华

传媒

  • 1篇计算机研究与...

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
M^(2+)-树:一种支持医学病例多度量空间检索的高效索引被引量：3
2010年
由于从病例库中进行病例的相似性检索关系到能否提供给医生充分且正确的候选病例,因此如何高效、准确地实现影像病例的相似性检索是学术界和医学界的研究热点之一.迄今为止,很多文献提出了用于提高查询精度的检索策略,但涉及检索效率的文章还为之甚少.基于此,提出了一种融多种度量空间相似性计算于一体的M2+-树高维索引技术.该索引将病例中的文本和影像合成一个高维多特征向量,该向量在度量空间上将数据空间划分成若干子空间,并借助关键向量对划分后的数据子空间再进行向量空间上的二次划分.关键向量的无重叠划分和三角不等式过滤原理可以加快病例的检索速度.总之,在度量和向量空间上的两次数据划分使得M2+-索引树大大减少了待查询病例与数据库病例间的不必要相似性计算的次数,从而加快了相似性病例的检索速度.实验结果表明,M2+-树的性能优于典型的度量空间多特征索引代表M2-树的性能.
于亚新王国仁林利增李淼朱歆华
关键词：医学影像度量空间向量空间
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