综述：基于深度神经哈希的医学图像内容检索研究进展

这篇综述系统梳理了深度神经哈希（DNH）在基于内容的医学图像检索（CBMIR）中的应用，探讨了DNH网络设计、学习策略（点对/对间/三元组损失）、评估指标等关键技术，并指出其在提升诊断精度（CAD）、循证医学（EBM）及医学影像存储系统（PACS）中的潜力，为未来智慧医疗生态构建提供理论支撑。

　　

Abstract

数字医疗生态的快速发展催生了海量医学影像数据，基于内容的医学图像检索（CBMIR）通过深度神经哈希（DNH）技术实现高效语义搜索，成为辅助诊断（CAD）、循证治疗（EBM）和影像管理（PACS）的核心工具。DNH将深度神经网络（DNN）特征映射为紧凑二进制码，显著降低存储与计算复杂度，同时保持图像间的语义关联性。

Introduction

现代医疗中，数字成像技术生成的多模态数据（如CT、MRI）亟需智能检索系统支持。CBMIR通过比对患者影像与数据库病例，实现精准诊断、远程会诊（Telemedicine）及实时疾病监控。然而，医学图像的语义鸿沟（同一病理在不同影像中的表现差异）和局部特征稀疏性（如微小病灶仅占少数像素）仍是技术难点。DNH通过融合深度学习的特征提取能力与哈希算法的高效性，成为突破检索瓶颈的新范式。

Process of CBMIR using DNH

典型DNH流程包含三阶段：

1. 特征学习：采用卷积神经网络（CNN）提取多层次视觉特征；
2. 哈希编码：通过全连接层生成固定长度二进制码，如64位哈希；
3. 相似性度量：利用汉明距离（HD）快速计算图像间相似度。
   关键挑战在于设计损失函数以保持原始空间与哈希空间的语义一致性，现有方法可分为：

• 点对学习：最小化单样本哈希码与标签的误差；
• 对间学习：约束相似/不相似样本对的哈希码距离；
• 三元组学习：通过锚点-正例-负例组合优化相对排序。

Existing Methods

点对学习：如DSH-CXR方法针对胸部X光片，采用交叉熵损失直接优化哈希码与疾病标签的对应关系；
对间学习：CMH-Lung通过对抗学习缩小CT图像与病理报告的模态差异，使用成对相似性损失增强跨模态检索；
三元组学习：TriH-EMR结合电子病历（EMR）数据，设计加权三元组损失聚焦疑难病例的细微差异。

Open Issues

未来研究方向包括：

• 可解释性：结合注意力机制定位哈希码对应的病理区域；
• 动态更新：开发增量学习框架适应医院每日新增数据；
• 多模态融合：整合基因组数据提升检索的生物学相关性。

Conclusions

DNH在CBMIR中展现出压缩存储与加速检索的双重优势，但医疗数据的隐私性、标注成本及小样本学习仍是落地障碍。下一代系统需平衡算法效率与临床实用性，推动智慧医疗从理论到床旁的转化。