CBIR

更新时间:2023-06-29 09:35

Center for Bio-Medical Imaging Research ---- 生物医学影像研究中心,主要是为了推动医学影像研究在中国的发展。

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生物医学影像研究中心是清华大学在985资金重点支持下建设的多模态医学影像中心。本中心的研究团队包括多名在国际磁共振影像领域著名的科学家和多位有国际著名大学、研究机构留学经历的青年骨干。影像中心将以医学影像研究,尤其是磁共振成像为核心研究内容,推动其在中国的发展,并在科技创新、产业结合方面提供多学科全球化的科研、教学和临床服务,同时影像中心的建设还将催化与拓展清华大学生物医学工程、分子生物学、生理学、心理学、物理学、电子学、信息学等多学科领域与医学影像学的交叉研究,从而全面提升清华大学在国际生物医学领域的研究水平。

影像中心与国际上大型医疗设备主要供应商建立了战略合作关系,并引进一台当前世界最先进的Philips Achieva 3.0T TX多源磁共振扫描仪,在此基础上飞利浦还提供了配套的成像技术、软硬件开发平台、图像数据处理工具以及临床图像处理软件等。3.0T磁共振系统已经成为医学影像技术研究和临床应用领域的主要技术平台,在成像技术开发、基础医学、临床医学、影像教学和技术培训方面发挥着重要的作用。此外影像中心还同期引进了包括三维超声扫描仪在内的多种先进医学影像设备,加速多模态成像中心的建设。影像中心也将进一步拓展与产业界各公司的合作。著名大公司和学术界领先大学的结合必将加速地推进中国医学影像领域的发展。

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Content Based Image Retrieval---- 基于内容的图像检索

是指直接采用图像内容进行图像信息查询的检索,即在图像数据库中检索与用户所提交样本图像在内容上一致或相似的图像集合的过程,通过对图像底层特征的比较来实现检索。主要研究技术包括特征抽取、相似度量、图像匹配、用户反馈。CBIR技术和方法的研究虽然已有不少算法,但总体效果还是不尽如人意。仅基于色彩特征的检索方法是CBIR的主要方法之一,它所抽取的特征向量是颜色直方图,虽然能够较好地反映图像中各种颜色的频率分布,而且对图像中对象的旋转以及观察位置的变化不敏感,但无法保留各像素。CBIR技术可追溯到1992年。这项技术是为了解决报刊等媒体集团大量图片检索的难题而衍生出来的。

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