Medical image segmentation method based on the improved artificial bee colony algorithm

LF Li; MR Qi

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Medical image segmentation method based on the improved artificial bee colony algorithm

机译：基于改进人工蜂群算法的医学图像分割方法

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Objectives: The aim is to study the application of artificial bee colony (ABC) algorithm in medical image threshold segmentation. Methods: A new image segmentation method based on the improved ABC and thresholding medical image threshold segmentation method is proposed, which is variable coefficient ABC (VCABC) optimization algorithm, which is used to determine n-1 optimal n level threshold on a given image. The proposed method is compared with the Particle Swarm Optimization fractional image threshold segmentation method and the ABC fractional medical image threshold segmentation method. Results: When considering a variety of conditions, the performance of this method is better than that of other methods. Conclusions: The improved method of combining ABC and fractional medical image threshold segmentation method is effective.

机译：目的：研究人工蜂群算法在医学图像阈值分割中的应用。方法：提出一种基于改进的ABC和阈值医学图像阈值分割方法的图像分割新方法，即可变系数ABC（VCABC）优化算法，用于确定给定图像的n-1个最佳n级阈值。将该方法与粒子群优化分数阶图像阈值分割方法和ABC分数阶医学图像阈值分割方法进行了比较。结果：在考虑多种条件时，该方法的性能优于其他方法。结论：改进的结合ABC和分数医学图像阈值分割方法的方法是有效的。

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来源
《Matrix Science Pharma》 |2019年第1期|共4页
作者
LF Li; MR Qi;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类药学;
关键词
Artificial bee colony algorithmParticle swarm optimization fractionalthreshold segmentation;

机译：人工蜂群算法粒子群算法分数阈值分割;

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