Abstrato

Combinação de algoritmos evolutivos e regras métricas de sobreposição média para segmentação de imagens médicas

MA Abdallah, Ashraf Afifi, EA Zanaty

Neste artigo, exploramos um novo algoritmo baseado em algoritmos evolutivos e conceitos de fusão para melhorar a segmentação de imagens médicas. A abordagem proposta começa por encontrar sementes que cobrem a imagem usando algoritmo genético (AG). Esta partição inicial é utilizada como semente para um método de crescimento de regiões computacionalmente eficiente para produzir as regiões fechadas. A métrica de sobreposição média (AOM) é utilizada para classificar estas regiões em grupos com base no critério de similaridade. Os módulos de fusão são aplicados a cada grupo para encontrar os pontos que rotulam os valores de adesão ao conjunto. As diferentes regras de fusão serão aplicadas a estes grupos para produzir um conjunto de cromossomas para selecionar os melhores dados em cada cromossoma para representar o segmento final. Para provar a eficiência do algoritmo proposto, o algoritmo proposto será aplicado a aplicações desafiantes: conjuntos de dados de ressonância magnética, ressonâncias magnéticas simuladas em 3D e substância cinzenta/substância branca de segmentações cerebrais.