研究文章
一个交互式医学图像分割框架使用与卷积神经网络优化的群体智慧
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输入:EM⟶增强医学图像 |
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输出:BM和调频(ROI)⟶背景和前景 |
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开始杂交 |
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定义集群数量 |
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(行,上校)=大小(EM) |
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隔离/ /在哪里BM和对ROI |
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代表=N/ /定义为集群的迭代次数 |
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而代表≠N(直到最大迭代没有实现) |
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对于P=1⟶行 |
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对问=1⟶上校 |
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如果他们(P, Q)==G1 |
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BM (P,问)= EM (P,问) |
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其他如果他们(m, n)==G2 |
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投资回报率(P,问)= EM (P,问) |
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如果 |
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调整重心C使用他们的意思 |
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G=平均(BM ROI)使用给定的算法5 |
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—— |
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—— |
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端, |
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优化ROI,这里我们使用PSO算法,然后初始化使用以下参数,比如: |
| (我) |
迭代(T) |
| (2) |
人数规模方面(年代) |
| (3) |
下限(磅) |
| (iv) |
无风险(乌兰巴托) |
| (v) |
适应度函数 |
| (vi) |
数量的选择(N) |
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计算的大小T=行×坳。 |
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适应度函数使用算法4算法的参数优化 |
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对l=1⟶T |
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使用算法= 4 |
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—— |
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定义优化迭代,O-Rep =N |
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虽然O-Rep≠N(直到最大迭代没有实现) |
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用力推面具=二进制(ROI) |
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ROI边界=边界(面具) |
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k=1⟶D |
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投资回报率= EM×ROI的界限 |
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—— |
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端, |
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返回:BM和ROI作为提高医学图像的背景和前景 |
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End-Algorithm |
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