我正在尝试使用局部敏感度散列算法，我想用它来查找计算机断层扫描 (CT) 图像中的患者相似性。我已经建立了一个深度神经网络提取特征。现在我想拍摄一位新患者的图像，提取特征并通过 LSH 算法将它们与所有其他（训练）患者特征一起发送，以找到最相似的特征。
由于这些特征是高维的，我认为 LSH 将是一个不错的选择。
现在我想知道我应该如何为这样的任务设置算法的超参数。每个病人都应该得到自己的桶。例如 100 名患者，100 个水桶，还是我应该只有一个水桶并将所有患者放入其中以获得最近的一个？
所有 CT 图像都包含相同的解剖结构。
感谢您的任何建议，
亲切的问候，
迈克尔