En ny genetisk algoritm (GA) presenteras här som utför nivå inställd kurva evolution med hjälp av textur och form information för att automatiskt segmentera prostatan på bäcken bilder i datortomografi och magnetisk resonans avbilda modaliteter. Här representeras segmenteringskonturen som en nivåuppsättningsfunktion. Konturerna i en typisk nivåuppsättning evolution deformeras genom att minimera en energifunktion med hjälp av lutning nedstigningsmetoden. I dessa metoder ökar datorderivatens beräkningskomplexitet i takt med att antalet termer (behövs för kurvutveckling) i energifunktionen ökar. En genetisk algoritm optimerar däremot den nivåinställda funktionen utan att behöva beräkna derivat, vilket gör införandet av nya kurvautvecklingstermer okomplicerat. GA utvecklas här använder texturen i prostatakörteln och dess form härrör från manuella segmenteringar för att utföra kurvutveckling. Genom att använda dessa högnivåfunktioner möjliggörs automatisk segmentering.
I REF används en GA för att utföra nivåuppsättningskurvans utveckling med hjälp av struktur- och forminformation för att automatiskt segmentera prostatan i CT- och MRT-bäckenbilder.
A Genetic Algorithm-based based Level Set et Curve Evolution for Prostate Segmentation on Pelvic CT and MRI Images
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}