Indexation d'images médicales par leur contenu : une caracterisation utilisant la quantification vectorielle - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2001

Indexation d'images médicales par leur contenu : une caracterisation utilisant la quantification vectorielle

Résumé

Les bases de données médicales iconographiques posent deux types de problème. Les données im age et vidéo sont d'abord volumineuses, d'où la nécessité de les compresser pou r leur archivage e t leur transmission. Les documents sont ensuite très nombreux, d'où la nécessité de mettre e n place des méthodes d'ind exation pour acc éder rapidement à l'infor mation. Nous nous intéressons à l'ind exation automatique de ces données par leur contenu numérique, la requête à la base étant un e image. Nous propo sons de ca ractériser les images par une représentation (signature) du contenu en textures des images, obten ue à partir d'une analyse de l'image par quantification vectorielle e t " q uadtree " . Les images qui ont des s ignatures voisines, au sens d'une métrique donn ée, sont les réponses à la requête. Le papier présente les résultats obtenus s ur des images monoch romes (256 niveaux d e gris) en échoendoscopie digestive et en ophtalmologie.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-02138285 , version 1 (23-05-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02138285 , version 1

Citer

John Richard Ordonez, John Puentes, Guy Cazuguel, Jean Michel Cauvin, Basel Solaiman, et al.. Indexation d'images médicales par leur contenu : une caracterisation utilisant la quantification vectorielle. CORESA 2001, Nov 2001, Dijon, France. ⟨hal-02138285⟩
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