TY -的A2丁Baiyuan盟——Kaushal Chetna盟——伊斯兰教,打消Md哈卢·AU - Althubiti,萨拉·A . AU - Alenezi Fayadh AU -曼苏尔,吉普赛人f . PY - 2022 DA - 2022/08/24 TI -一个交互式医学图像分割框架使用优化的群体智慧卷积神经网络SP - 7935346六世- 2022 AB -最近的改进现有技术有显著影响广泛的图像处理应用程序,包括医学影像。分类、检测和分割都是医学成像技术的重要方面。一个巨大的需要存在诊断图像的分割,可应用于各种各样的医学研究应用。重要的是要开发一个有效的分割技术,基于深度学习算法优化识别感兴趣的地区和快速分割。管道来弥补这个缺口,图像分割使用传统卷积神经网络(CNN)以及引入群体智慧(SI)提出了最优的识别所需的区域。模糊c均值(FCM), k - means,即兴创作的FCM粒子群优化(PSO),即兴创作的k - means算法,FCM与CNN的即兴创作和即兴创作的 K——与CNN的六个模块检查和评估。实验是进行各种类型的图像如大脑的磁共振成像(MRI)的数据分析,dermoscopic皮肤,血液白血病微观,计算机断层扫描(CT)扫描图像的肺。结合后的所有数据集,我们构建了五个数据的子集,每一种都有不同数量的图片:50,100,500,1000,2000。每个模型的执行和培训所选的数据集的子集。从实验分析,观察到k - means与CNN的性能比其他细分精度,取得了96.45%的平均时间9.09秒。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/7935346 - 10.1155 / 2022/7935346摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER