Discriminative cue integration for medical image annotation

Automatic annotation of medical images is an increasingly important tool for physicians in their daily activity. Hospitals nowadays produce an increasing amount of data. Manual annotation is very costly and prone to human mistakes. This paper proposes a multi-cue approach to automatic medical image annotation. We represent images using global and local features. These cues are then combined using three alternative approaches, all based on the Support Vector Machine algorithm. We tested our methods on the IRMA database, and with two of the three approaches proposed here we participated in the 2007 ImageCLEFmed benchmark evaluation, in the medical image annotation track. These algorithms ranked first and fifth respectively among all submission. Experiments using the third approach also confirm the power of cue integration for this task

Sistema de clasificación automática de imágenes médicas basado en el contenido

El objetivo del proyecto es el análisis, diseño e implementación de un sistema de anotación automática de imágenes médicas mediante un código estándarizado, el código IRMA, que aporta información técnica e información anatómica acerca de la parte del cuerpo humano analizada y del sistema biológico al que se refiere la imagen. Al igual que todos los sistemas de análisis de imágenes por contenido (CBIR), este sistema de clasificación de imágenes se basa en dos módulos, uno de extracción de características y otro de clasificación. El módulo de extracción de características obtiene la información de cada imagen y el módulo de clasificación permite, a partir de las características de la imagen obtenidas en el módulo anterior, colocar la imagen dentro de una clase, proporcionándole una codificación. Para esta implementación se realiza un estudio de diferentes características que se pueden obtener de las imágenes y de un algoritmo de aprendizaje que permita clasificarlas después de obtener su contenido. El desarrollo de este tipo de sistemas tiene dos fases, una de entrenamiento con imágenes previamente clasificadas que se usan para dar “inteligencia” al sistema, y otra de test con imágenes cuya clasificación se desconoce para evaluar la eficacia de clasificación del mismo.Ingeniería de Telecomunicació

Efficient Decision Support Systems

This series is directed to diverse managerial professionals who are leading the transformation of individual domains by using expert information and domain knowledge to drive decision support systems (DSSs). The series offers a broad range of subjects addressed in specific areas such as health care, business management, banking, agriculture, environmental improvement, natural resource and spatial management, aviation administration, and hybrid applications of information technology aimed to interdisciplinary issues. This book series is composed of three volumes: Volume 1 consists of general concepts and methodology of DSSs; Volume 2 consists of applications of DSSs in the biomedical domain; Volume 3 consists of hybrid applications of DSSs in multidisciplinary domains. The book is shaped decision support strategies in the new infrastructure that assists the readers in full use of the creative technology to manipulate input data and to transform information into useful decisions for decision makers