Hyber-heuristical Particle Swarm Method for MR Images Segmentation

Samer El-Khatib, Yuri Skobtsov, Sergey Rodzin, and Viacheslav Zelentsov. Hyber-heuristical Particle Swarm Method for MR Images Segmentation // Artificial Intelligence and Algorithms in Intelligent Systems. Proceedings of 7th Computer Science On-line Conference 2018, Volume 2. P.256–264.


Аннотация

Важным фактором в распознавании магнитно-резонансных изображений является не только точность, но и скорость процедуры сегментации. В некоторых случаях скорость процедуры важнее точности, и выбор сделан в пользу менее точной, но более быстрой процедуры. Это означает, что метод сегментации должен быть полностью адаптирован к различным моделям изображений, что снижает его точность. Эти требования удовлетворяются разработанным методом гиперэвристического вращения частиц для сегментации изображений. Основная идея предлагаемого метода гиперэвристики – применение нескольких эвристик, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны, а затем их использование в зависимости от текущего состояния решения. Методика сегментации пучка гиперэвристических частиц – это система управления, в подчинении которой есть три биоиндустрируемых эвристики: PSO-K-средство, модифицированный экспоненциальный PSO, элитный экспоненциальный PSO. Разработанный гиперэвристический метод был протестирован с помощью теста Ossirix с магнитно-резонансными изображениями (МРИ) с различной природой и различным качеством. Результаты работы метода и сравнение с конкурирующими методами сегментации представлены в виде диаграммы точности и временной таблицы методов сегментации.