Segmentering av medicinska bilder är utmanande på grund av dålig bildkontrast och artefakter som resulterar i saknade eller diffusa organ / vävnader gränser. Följaktligen innebär denna uppgift att införliva så mycket tidigare information som möjligt (t.ex. struktur, form och plats för organ) i en enda ram. I detta papper presenterar vi en genetisk algoritm för att automatisera segmenteringen av prostatan på tvådimensionella skivor av bäcken datortomografi (CT) bilder. I detta tillvägagångssätt representeras segmenteringskurvan med hjälp av en nivåuppsättningsfunktion, som utvecklas med hjälp av en genetisk algoritm (GA). Form och textural priors härledd från manuellt segmenterade bilder används för att begränsa utvecklingen av segmenteringskurvan över på varandra följande generationer. Vi går igenom några av de befintliga medicinska bildsegmenteringstekniker. Vi jämför också resultaten av vår algoritm med resultaten från en enkel texturextraheringsalgoritm (lagarnas texturmätningar) samt med ett annat GA-baserat segmenteringsverktyg kallat GENIE. Våra preliminära tester på en liten population av segmenteringskonturer visar löfte genom att konvergera på prostataregionen. Vi förväntar oss att ytterligare förbättringar kan uppnås genom att integrera rumsliga relationer mellan anatomiska landmärken och utvidga metoden till tre dimensioner.
En genetisk algoritm för segmentering av medicinska bilder föreslogs av Ghosh et al. i REF................................................................................................
Segmentation of medical images using a genetic algorithm
{'venue': "GECCO '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}