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首页> 外文会议>International Conference on Artificial Intelligence and Evolutionary Algorithms in Engineering Systems >Segmentation of Nuclei from Breast Histopathology Images Using PSO-based Otsu’s Multilevel Thresholding
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Segmentation of Nuclei from Breast Histopathology Images Using PSO-based Otsu’s Multilevel Thresholding

机译：基于PSO的OTSU的多级阈值阈值乳腺组织病理学图像中核的分割

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Automated histopathology image analysis involves segmentation of nuclei from the surrounding tissue structures to develop a computer-aided diagnosis(CAD) system. In this paper, we propose the use of particle swarm optimization(PSO)-based Otsu’s multilevel thresholding technique to automatically segment the nuclei from hematoxylin and eosin (H&E)-stained breast histopathology images. Otsu’s threshold selection problem is modeled as an optimization problem by designating the discriminant criterion as the objective or fitness function that has to be maximized. PSO is used to compute the optimal threshold value that maximizes the objective function. This paper studies the effectiveness of the proposed technique to segment nuclei from breast histopathology images.
机译：自动组织病理学图像分析涉及从周围组织结构中核的分割，以开发一种计算机辅助诊断（CAD）系统。在本文中，我们提出了使用粒子群优化（PSO）的多级阈值阈值阈值阈值，以自动分段从苏木精和曙红（H＆E） - 乳房组织病理学图像中核。通过将判别标准指定为必须最大化的目标或适应性函数来建模OTSU的阈值选择问题作为优化问题。 PSO用于计算最大化目标函数的最佳阈值。本文研究了所提出的技术从乳腺组织病理学图像分段核的有效性。

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