University of Freiburg at ImageCLEF06- Radiograph Annotation Using Local Relational Features

This paper provides details of the experiments performed by the LMB group at the University of Freiburg, Germany, for the medical automatic annotation task in the ImageCLEF 2006. We use local features calculated around interest points, which have recently recieved excellent results for various image recognition and classification tasks. We propose the use of relational features, which are highly robust to illumination changes, and thus quite suitable for X-Ray images. Results with various feature and classifier settings are reported. A significant improvement in results is seen when the relative positions of the interest points are also taken into account during matching. For the given test set, our best run had a classification error rate of 16.7 %, just 0.5 % higher than the best overall submission, and therewith was ranked second in the medical automatic annotation task at the ImageCLEF 2006

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