Este artículo describe los métodos y conjuntos de datos utilizados para construir un benchmark de recuperación de imágenes por contenido CBIR en el ámbito de la imagen médica, con énfasis en prácticas reproducibles y métricas de evaluación para entornos reales.
La búsqueda por similitud a gran escala requiere bases de datos vectoriales capaces de almacenar y consultar representaciones numéricas de imágenes. Los principales retos son la dimensionalidad de los embeddings, el equilibrio entre exactitud y latencia, el uso de memoria frente a almacenamiento persistente y la capacidad de actualizar índices sin degradar el rendimiento.
Entre las técnicas de indexación evaluadas están la búsqueda plana o exhaustive search, que ofrece máxima precisión pero escala mal en volumen y latencia; Locality Sensitive Hashing LSH, que reduce dimensionalidad y acelera consultas con pérdida controlada de precisión; y Hierarchical Navigable Small World HNSW, que combina alta velocidad con buena calidad de recuperación gracias a una estructura de grafos jerárquicos optimizados.
Para implementar búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos ANN se empleó la librería FAISS de Facebook AI, que facilita índices eficientes en CPU y GPU, con opciones para compresión cuantizada, clustering y búsquedas HNSW. FAISS permite ajustar trade offs entre recall, tiempo de respuesta y uso de memoria, lo que lo convierte en una opción práctica para benchmarks reproducibles y despliegues productivos.
Como caso de estudio se usó el dataset TotalSegmentator, compuesto por más de 1 200 volúmenes CT. Las imágenes se procesaron slice por slice extrayendo embeddings representativos de cada corte, lo que permitió construir un índice con más de 290 000 embeddings de imagen. Este enfoque de indexing sin metadatos facilita la recuperación rápida basada únicamente en contenido visual, útil para casos de uso como apoyo a diagnóstico, búsqueda de casos similares, validación de modelos y educación médica.
La metodología del benchmark incluye normalización y reducción dimensional cuando procede, selección de métricas como precision at K, recall y mAP, medición de latencia por consulta y pruebas de carga para evaluar comportamiento en escenarios de producción. También se consideran estrategias de shard y persistencia en disco para garantizar escalabilidad y tolerancia a fallos.
Los resultados muestran que combinaciones de HNSW con parámetros ajustados en FAISS ofrecen un excelente compromiso entre velocidad y calidad en colecciones del tamaño del experimento TotalSegmentator, mientras que LSH puede ser atractivo cuando la memoria es crítica y se acepta mayor pérdida de recall. La búsqueda plana sigue siendo referencia para medir recall máximo en evaluaciones controladas.
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