• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 美国卫生研究院文献>SpringerPlus >An object localization optimization technique in medical images using plant growth simulation algorithm
【2h】

An object localization optimization technique in medical images using plant growth simulation algorithm

机译：利用植物生长模拟算法的医学图像目标定位优化技术

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The analysis of leukocyte images has drawn interest from fields of both medicine and computer vision for quite some time where different techniques have been applied to automate the process of manual analysis and classification of such images. Manual analysis of blood samples to identify leukocytes is time-consuming and susceptible to error due to the different morphological features of the cells. In this article, the nature-inspired plant growth simulation algorithm has been applied to optimize the image processing technique of object localization of medical images of leukocytes. This paper presents a random bionic algorithm for the automated detection of white blood cells embedded in cluttered smear and stained images of blood samples that uses a fitness function that matches the resemblances of the generated candidate solution to an actual leukocyte. The set of candidate solutions evolves via successive iterations as the proposed algorithm proceeds, guaranteeing their fit with the actual leukocytes outlined in the edge map of the image. The higher precision and sensitivity of the proposed scheme from the existing methods is validated with the experimental results of blood cell images. The proposed method reduces the feasible sets of growth points in each iteration, thereby reducing the required run time of load flow, objective function evaluation, thus reaching the goal state in minimum time and within the desired constraints.
机译：在相当长的一段时间内，白细胞图像的分析已经引起医学和计算机视觉领域的关注，其中已经应用了不同的技术来使这些图像的手动分析和分类过程自动化。手动分析血样以鉴定白细胞是费时的，并且由于细胞的不同形态特征而容易出错。在本文中，以自然为灵感的植物生长模拟算法已被用于优化白细胞医学图像对象定位的图像处理技术。本文提出了一种随机仿生算法，用于自动检测嵌入到凌乱的血迹涂片和染色图像中的白细胞，该算法使用适合度函数，该函数将生成的候选溶液的相似性与实际白细胞相匹配。随着提议算法的进行，候选解决方案的集合将通过连续迭代进行演化，从而确保它们与图像边缘图中概述的实际白细胞相吻合。血细胞图像的实验结果验证了该方法在现有方法中具有较高的精度和灵敏度。所提出的方法减少了每次迭代中可行的增长点集，从而减少了所需的潮流运行时间，目标函数评估，从而在最短时间内并在所需约束内达到目标状态。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号