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Fuzzy spatial relation ontology for image interpretation

机译：模糊空间关系本体用于图像解释

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The semantic interpretation of images can benefit from representations of useful concepts and the links between them as ontologies. In this paper, we propose an ontology of spatial relations, in order to guide image interpretation and the recognition of the structures it contains using structural information on the spatial arrangement of these structures. As an original theoretical contribution, this ontology is then enriched by fuzzy representations of concepts, which define their semantics, and allow establishing the link between these concepts (which are often expressed in linguistic terms) and the information that can be extracted from images. This contributes to reducing the semantic gap and it constitutes a new methodological approach to guide semantic image interpretation. This methodological approach is illustrated on a medical example, dealing with knowledge-based recognition of brain structures in 3D magnetic resonance images using the proposed fuzzy spatial relation ontology.
机译：图像的语义解释可以受益于有用概念的表示以及它们之间作为本体的链接。在本文中，我们提出了一种空间关系的本体，以便使用关于这些结构的空间排列的结构信息来指导图像解释和对其包含的结构的识别。作为最初的理论贡献，该本体随后被概念的模糊表示所丰富，这些模糊定义定义了它们的语义，并允许在这些概念（通常以语言术语表示）与可以从图像中提取的信息之间建立联系。这有助于减少语义鸿沟，并且构成了指导语义图像解释的新方法。在医学示例上说明了这种方法，该方法使用提出的模糊空间关系本体处理3D磁共振图像中基于知识的大脑结构识别。

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