DSpace Repository

Fusion and combination methods for multimodal content based medical image retrieval

Show simple item record

dc.contributor.author HOSSEİNZADEH VAHİD, Ali
dc.date.accessioned 2015-11-20T12:48:37Z NULL
dc.date.available 2015-11-20T12:48:37Z NULL
dc.date.issued 2012
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12397/7756 NULL
dc.description.abstract Bu çalışma, değişik modalitelerin farklibirleştirme yöntemlerinin etkilsiniİçerik tabanlı Görüntü Erişme Sistemlerinin performansını iyileştirmesinde araştırıyor. Bu amaç için, ilk düşük seviyeli görüntü özelliklerininuygun olanını belirlemek için performanslarını değerlendirildi. Sonra farklı mesafefonksiyonlarının etkisini belirlemek için bir karşılaştırma sağlandı. Daha sonra farklı kombinasyon yöntemleri hakkında detaylı bir özgeçmiş sunuldu. Bunun için , modalitelerin birleşiminin, bir bütün olarak sistem performansını nasıl iyileştirebilmesi gösterildi. Ayrıca, bu iyileşmeği daha da artırmak için entegre birleşim yöntemi önerildi ve değerlendirilmesi için, ImageCLEF 2011 tıbbi görüntüler veri seti kullanarak bir dizi deney kuruldu.Sonuçlar bizim onerdiğimiz kombinasyonubugüne kadar önerilen tüm birleşim yöntemlerinden daha iyi çalıştığını ve Görüntü Erişme Sistemlerinin performansını daha fazla artırdığını gösterir In this study, weinvestigate the impact of different fusion methods of modalities for performance improvement of Content-based Image Retrieval (CBIR) systems. We first evaluated the performance of low-level features to determine the suitable one. Then we provided a comparison on effect of different distance functions such as Euclidean distance and Cosine distance on multimodal content based medical image retrieval. Then we presented an in depth investigation on different combination methods for Multimodal CBIR systems. In this way, we show how overall system performance can be improved with combination of multimodality approach and how modalities should be combined in this manner. Furthermore, we suggest a new combination approach which is based on integrating multimodal retrieval and outperforms any other fusion techniques. For evaluation, we set up a series of experiments using ImageCLEF 2011 medical image retrieval track dataset. The results show that our combination approach improves the effectiveness of whole system ever and clearly outperforms over fusion techniques for performance of multimodal CBIR systems. en_US
dc.language.iso en en_US
dc.publisher DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü en_US
dc.subject Bilgi erişim = Information retrieval en_US
dc.title Fusion and combination methods for multimodal content based medical image retrieval en_US
dc.title.alternative İçerik tabanlı tıbbi görüntü erişme sistemlerinde modalitelerin birleşim yöntemleri en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account