【摘 要】
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近年来,随着图像技术和计算机应用技术的不断更新发展,计算机图像技术在医学领域的应用也更加广泛。现如今医学图像处理技术已成为临床诊断中的重要手段,医学图像技术中最重
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近年来,随着图像技术和计算机应用技术的不断更新发展,计算机图像技术在医学领域的应用也更加广泛。现如今医学图像处理技术已成为临床诊断中的重要手段,医学图像技术中最重要的处理步骤就是医学图像分割。因此,怎样有效的将医学图像进行快速的分割已经成为当今国内外研究的重点。本文提出一种改进的医学图像分割技术,利用群智能混合优化算法对医学图像中正常组织和病变组织进行分割。群智能优化算法利用群体性策略进行搜索,多点同时进行,使得搜索范围更加广泛,增强了群体的全局搜索能力。群智能混合算法是将改进人工鱼群算法和粒子群算法进行融合,改进的算法解决了人工鱼群到后期收敛变慢和粒子群极易陷入局部极值的问题,将混合算法应用到脑部医学图像分割中,使用最大类间方差公式作为目标函数,从而快速、准确的找到分割阈值对病理区进行分割。本文所做的主要工作如下:1)系统介绍了国内外在医学图像领域的研究现状和目前研究所显现的问题,并且概述了医学图像的基本特点和进行医学图像分割的基本方法。2)介绍了人工鱼群和粒子群的基本算法,并对它们的特点进行分析。对于人工鱼群算法后期收敛减慢的问题,提出了在迭代中引入可变步长的方法进行改进,并且做了相关实验进行验证。3)提出了混合优化算法对脑部医学图像进行分割,定义为IAFS-PSO算法,将改进后人工鱼群算法与粒子群算法进行融合,使用最大类间方差(Ostu)作为适应度函数,利用混合优化算法进行优化得到分割阈值,然后进行医学图像的分割。仿真实验通过对脑部医学图像的单阈值、双阈值和三阈值的分割,表明混合算法能够快速的找到最佳阈值,并且获得了较好的图像分割效果。
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