基于CCQPSO算法的医学图像分割研究

• 作者: 段宁贵
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 量子行为粒子群优化 协同方法 上下文向量 图像分割
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 15-21,27
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.2
• 字数: 4246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.02.004

摘要

文中提出了一种动态上下文协同量子行为的粒子群优化(CCQPSO)算法,该算法在上下文向量与多个测量样本中的每个样本之间依次进行协同,每次协同后上下文向量完成自身更新,进而提高了粒子搜索能力和优化性能.将CCQPSO算法应用于人体胃腔CT的医学图像分割实验中,将医学图像像素划分为多个类别的大津算法(OTSU)分割参数.通过在基准数据集上的综合实验测试结果,验证了CCQPSO算法显著优于其他三种方法,并加快了收敛速度,降低了最终误差.在医学图像分割实例中演示了该方法,数值结果表明,CCQPSO在医学图像分割方面优于其他方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段宁贵		13	29	4.0	4.0