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Mutual Information Based Feature Selection for Medical Image Retrieval

机译：基于互信息的医学图像检索特征选择

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In this paper, authors propose a mutual information based method for lung CT image retrieval. This method is designed to adapt to different datasets and different retrieval task. For practical applying consideration, this method avoids using a large amount of training data. Instead, with a well-designed training process and robust fundamental features and measurements, the method in this paper can get promising performance and maintain economic training computation. Experimental results show that the method has potential practical values for clinical routine application.
机译：在本文中，作者提出了一种基于互信息的肺部CT图像检索方法。该方法旨在适应不同的数据集和不同的检索任务。为了实际应用考虑，该方法避免使用大量的训练数据。取而代之的是，通过精心设计的训练过程以及强大的基本特征和度量，本文中的方法可以获得有希望的性能并保持经济的训练计算。实验结果表明，该方法对临床常规应用具有潜在的实用价值。

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