کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
503987 | 864257 | 2015 | 12 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Biomedical image segmentation using geometric deformable models and metaheuristics
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم تصویری بیومدیکال با استفاده از مدل های ناپایدار هندسی و فراشناخت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم بندی تصویر، مدل های قابل انطباق، ثبت نام قابل تنظیم الگوریتم ژنتیک، جستجوی پراکنده
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
This paper describes a hybrid level set approach for medical image segmentation. This new geometric deformable model combines region- and edge-based information with the prior shape knowledge introduced using deformable registration. Our proposal consists of two phases: training and test. The former implies the learning of the level set parameters by means of a Genetic Algorithm, while the latter is the proper segmentation, where another metaheuristic, in this case Scatter Search, derives the shape prior. In an experimental comparison, this approach has shown a better performance than a number of state-of-the-art methods when segmenting anatomical structures from different biomedical image modalities.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 43, July 2015, Pages 167–178
Journal: Computerized Medical Imaging and Graphics - Volume 43, July 2015, Pages 167–178
نویسندگان
Pablo Mesejo, Andrea Valsecchi, Linda Marrakchi-Kacem, Stefano Cagnoni, Sergio Damas,