【摘 要】
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医学图像模态的自动标注是建立检索词和医学图像间准确关联，实现医学图像检索的基础。当前医学图像的模态特征表达多采用基于单一表达模型的方法，没有充分运用不同表达模型的互
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医学图像模态的自动标注是建立检索词和医学图像间准确关联，实现医学图像检索的基础。当前医学图像的模态特征表达多采用基于单一表达模型的方法，没有充分运用不同表达模型的互补优势，医学图像的语义描述框架与医学图像检索需求不匹配。针对这些不足，本文在介绍医学图像模态分类框架和标准数据集的基础上，分析了文本特征和视觉特征对医学图像模态自动标注的影响，对比了向量空间模型（VSM）、潜在语义索引（LSI）、视觉词袋模型（BOW）、卷积神经网络模型（CNN）等多种特征表达模型在医学图像模态自动标注上的效果，研究发现文本特征
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