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Fast and effective retrieval of medical tumor shapes

机译：快速有效地检索医学肿瘤形状

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Investigates the problem of retrieving similar shapes from a large database; in particular, we focus on medical tumor shapes (finding tumors that are similar to a given pattern). We use a natural similarity function for shape matching, based on concepts from mathematical morphology, and we show how it can be lower-bounded by a set of shape features for safely pruning candidates, thus giving fast and correct output. These features can be organized in a spatial access method, leading to fast indexing for range queries and nearest-neighbor queries. In addition to the lower-bounding, our second contribution is the design of a fast algorithm for nearest-neighbor searching, achieving significant speedup while provably guaranteeing correctness. Our experiments demonstrate that roughly 90% of the candidates can be pruned using these techniques, resulting in up to 27 times better performance compared to sequential scanning.
机译：研究从大型数据库检索相似形状的问题；特别是，我们专注于医学肿瘤的形状（发现与给定模式相似的肿瘤）。我们根据数学形态学的概念，使用自然相似性函数进行形状匹配，并展示如何通过一组形状特征将其下限以安全修剪候选者，从而提供快速正确的输出。这些功能可以通过空间访问方法进行组织，从而为范围查询和最近邻居查询提供快速索引。除了更低的边界外，我们的第二个贡献是设计了一种用于最近邻居搜索的快速算法，该算法可显着提高速度，同时可证明地保证了正确性。我们的实验表明，使用这些技术可以修剪大约90％的候选对象，与顺序扫描相比，其性能提高了27倍。

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