在乳腺X线图像肿块检测中存在较高的假阳性率，通过基于内容的肿块检索，将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析，可有效降低假阳性率。本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法。针对传统锚点图哈希在相似度定义中没有考虑病理相关性的问题，引入病理类别至锚点图哈希图像相似度计算，提出了可区分锚点图哈希以重新表示图像。利用线性近邻传递作为相关反馈技术，基于图像底层特征表达与图像高层语义间的学习机制，实现交互式肿块图像检索。采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像作为实验数据，实验结果表明，引入病理类别的可区分锚点图哈希图像表达在肿块相似性分析上优于传统锚点图哈希。相比于现有方法，本文提出的方法在肿块检索性能上得到明显提高。
乳腺X线图像 肿块检索 相关反馈 哈希理论