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Cruz-Aceves，I。;Avina-Cervantes，J.G。;洛佩斯·埃尔南德斯，J.M。;Rostro-Gonzalez，H。;加西亚-卡普林，C.H。;托雷斯-西斯内罗斯，M。;古兹曼·卡布雷拉，R。

基于差分进化的多活动轮廓医学图像分割。 （英语） Zbl 1307.92165号

计算。数学。方法医学。 2013，文章ID 190304，第14页（2013）.
摘要：本文提出了一种新的基于差分进化引导的多活动轮廓的图像分割方法，称为MACDE。分割方法使用极坐标系上的差分进化来提高经典活动轮廓模型的勘探和开发能力。为了评估该方法的性能，引入了一组包含复杂目标、高斯噪声和深凹的合成图像。随后，将MACDE应用于序列CT和磁共振图像的数据集，其中分别包含人类心脏和人类左心室。最后，为了对医学图像分割与专家勾画的区域进行定量和定性评估，采用了一组距离和相似性度量。根据实验结果，MACDE在效率和获得最优控制点的鲁棒性，并实现高精度分割。

MSC公司：

92 C55 生物医学成像和信号处理
94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Cruz-Aceves}等人，计算。数学。方法Med.2013，文章ID 190304，14 p.（2013；Zbl 1307.92165）
全文： 内政部

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