【摘 要】
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每例胶囊内镜检查产生几万幅图像序列数据，给临床医学诊断带来极大困难，因此，研究胶囊内镜图像的相似度评估方法，筛查序列中冗余图像，对提高临床医生的阅片效率具有重要的意义。本研究提出基于空间约束的PatchMatch算法以实现胶囊内镜图像相似度评估。通过增加图像块偏移位置约束，限制图像块的初始化匹配区域，以及为待匹配的图像块提供不同的匹配搜索区域，对经典的PatchMatch算法进行改进，实现了局部图
【基金项目】
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国家自然科学基金（61773409,62076257）； 武汉市应用基础前沿项目（2020020601012239）；
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每例胶囊内镜检查产生几万幅图像序列数据，给临床医学诊断带来极大困难，因此，研究胶囊内镜图像的相似度评估方法，筛查序列中冗余图像，对提高临床医生的阅片效率具有重要的意义。本研究提出基于空间约束的PatchMatch算法以实现胶囊内镜图像相似度评估。通过增加图像块偏移位置约束，限制图像块的初始化匹配区域，以及为待匹配的图像块提供不同的匹配搜索区域，对经典的PatchMatch算法进行改进，实现了局部图像块的匹配；然后，结合匹配图像块的位置和纹理特征信息生成图像等级的集成描述器，并通过集成描述器间的联合概率评估图像间的相似度。综合不同描述器算子（SIFT,HOG）对10例含5000幅以上胶囊内镜图像序列进行冗余筛查实验。结果显示，筛查的准确率、召回率和F-measure分别为93.73%、95.44%和94.77%。所提出的方法可有效地进行胶囊内镜图像的相似度评估。
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