Hướng phát triển của đề tài

Một phần của tài liệu Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh (Trang 99 - 102)

Kết quả của luận văn này có thể làm cơ sở cho việc xây dựng một hệ thống tra cứu ảnh đa chức năng như: nhận dạng khuôn mặt, vân tay, nhận dạng bằng ảnh màu… kết hợp tìm kiếm trên Internet. Hay cũng có thể được sử dụng để phát triển hệ thống chẩn đoán đa chức năng, hệ thống chẩn đốn trực tuyến,…

Để có thể lựa chọn được hướng phát triển phù hợp cho đề tài, người sử dụng, nhà nghiên cứu có thể tập trung vào các hệ số trong q trình tính tốn trích xuất các đặc trưng để có các giá trị đối sánh phù hợp đối với từng loại ảnh và lĩnh vực nghiên cứu. Hoặc kết hợp thêm với những phương pháp phân tích ảnh khác, sử dụng những độ đo khác nhau nhằm nâng cao hơn nữa độ chính xác của hệ thống truy vấn và xây dựng CSDL đủ lớn để có thể thương mại hóa ứng dụng

PHỤ LỤC

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TÀI LIỆU TIẾNG ANH:

[1] Ritika Agarwal, Ankit Shankhadhar, and Raj Kumar Sagar. Detection of Lung Cancer Using Content Based Medical Image Retrieval. 2015 Fifth International

Conference on Advanced Computing & Communication Technologies (ACCT) (Feb. 21, 2015 to Feb. 22, 2015).

[2] A. Grace Selvarani and Dr. S. Annadurai. Content Based Image Retrieval For Medical Images Using Generic Fourier Descriptor. Journal of Computational Intelligence in Bioinformatics. ISSN: 0973-385X Volume 1 Number 1 (2008) pp. 65–72 © Research India Publications.

[3] A. Grace Selvarani and Dr. S. Annadurai. Medical Image Retrieval By Combining

Low Level Features And DICOM Features. International Conference on

Computational Intelligence and Multimedia Applications, © 2007 IEEE DOI 10.1109/ICCIMA.2007.336.

[4] Hsin-Chih Lin, Chih-Yi Chiu, and Shi-Nine Yang, Finding textures by textual descriptions, visual examples, and relevance feedbacks. Pattern Recognition Letters 24 (2003) 2255–2267, National Tsing Hua University, Hsinchu 300, Taiwan

[5] Hideyuki Tamura (IEEE member), Shunji Mori, và Takashi Yamawaki. Textural

Features Corresponding to Visual Perception. 0018-9472/78/0600-0460$00.75 ©

IEEE 1978.

TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT

[6] TS. Nguyễn Thanh Hải. Xử Lý Ảnh (Giáo trình dành cho sinh viên ngành Điện –

PHỤ LỤC

[7] TS. Nguyễn Thanh Hải, ThS. NGô Quốc Cường. Xử Lý Ảnh Y Sinh (Ngành Kỹ thuật y sinh). Nhà xuất bản Đại Học Quốc Gia Tp. HCM.

[8] TS. Nguyễn Đức Hoàng. Truy vấn ảnh theo nội dung sử dụng trích đặc trưng trên

nền wavelets. Luận án Tiến sĩ, Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí

Minh, 2014.

[9] TS. Nguyễn Hữu Quỳnh. Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp tra cứu ảnh sử

dụng đặc trưng ảnh. Luận án Tiến sĩ, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà

Nội, 2010.

[10] Kết hợp đặc trưng thị giác và ngữ nghĩa trong truy vấn thông tin thị giác dựa vào nội dung, Kỷ yếu Hội thảo Quốc Gia lần thứ IX năm 2006 về một số vấn đề chọn

lọc của công nghệ thông tin và truyền thông, Dalat, Vietnam. Nhà xuất bản Khoa Học và Kỹ Thuật Hà Nội, tr. 110-120.

[11] Trần Sơn Hải, Nghiên cứu phương pháp kết hợp các đặc trưng màu sắc hình dạng

và vị trí để truy vấn ảnh, Luận văn Thạc sĩ, Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học

Quốc gia TP. Hồ Chí Minh, 2007

[12] Nguyễn Thị Hồn, Phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh trong thuật tốn học

máy tính tìm kiếm ảnh áp dụng vào bài tốn tìm kiếm sản phẩm, Luận văn

Thạc sĩ, Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, 2010.

[13] Nguyễn Huy Hoàng, Nghiên cứu phương pháp tra cứu ảnh dựa trên nội dung và xây dựng hệ thống tra cứu cây thuốc, Luận văn Thạc sĩ, Học Viện Công Nghệ Bưu

Một phần của tài liệu Tra cứu ảnh y khoa dựa vào mô tả nội dung cấu trúc ảnh (Trang 99 - 102)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(102 trang)