本课题是院重点部署项目“医学影像信息大数据若干关键科学问题研究”的子课题（批准号：KGZD-EW-T03-2）， 起止时间是 2014 年 5 月至2017 年 4 月。旨在通过对医学影像信息大数据的可计算性关键科学问题的深入研究，突破制约影像信息大数据在临床诊治应用、医疗资源共享及医疗新技术发展方面的底层高效计算框架、并行存储关键技术和快速访问技术瓶颈，为医学影像大数据技术的发展提供高效存储与计算框架的支撑。课题在大数据并行处理框架上持续开展基于内容的医学影像检索应用研究。

基于内容的医学影像检索（Content-Based Mdeical Image Retrieval，CBMIR），本年度从影像内容表达和相似性计算两个维度进行了算法优化，包括多模态的影像视觉特征组合，多条件的并行化向量检索技术。在影像索引构建方面，融合传统的灰度分布、纹理、形状和拓扑等底层特征以及Sift、Surf描绘子特征，基于位置敏感哈希构建高维索引，基于多字段、分布式策略，支持加入医学影像 DICOM 的属性参数，进而得到多模态、高维度的影像索引。在影像检索方面，支持多条件、并行检索，引入影像相似度计算模块，进一步提高了检索的效率。该应用可以实现影像内容的索引化存储，支持“在线”索引、“离线”检索，能快速有效地进行大规模医学影像的接入和搜索，可以广泛应用于医学辅助诊断系统。