一种基于内容相似度和Softmax分类器的医学图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于内容相似度和Softmax分类器的医学图像检索方法，包括以下步骤：步骤S1：使用大规模医学图像数据集训练Softmax模型；步骤S2：使用经过训练的Softmax模型对输入图像进行预测和检索。与现有技术相比较，本发明采用Softmax分类器对医学图像建立了分类模型，缩小了相似度比较范围，提高了分类和检索性能，使得医学图像检索的效率更高，改善了现有的基于内容的医学图像检索技术高计算复杂度的缺点；另外本发明还采用了改进的相似度计算算法，有助于提高医学图像类别预测的准确性和检索的精确性，改善了现有的基于内容的医学图像检索技术对海量数据检索分类准确性差的缺点。