一种基于非的最佳多级值选择技术,用于COVID-19X射线图像,使用基于机会的鸟类智能
Gyanesh Das1, Monorama Swain2, Rutuparna Panda1
1Department of Electronics and TCE, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha 768018 India.
概括
一种新的基于非的图像值方法改善了COVID-19的X射线细分. 这种方法利用了新的健身功能和基于机会的鸟类.
科学领域:
- 医学图像分析 医学图像分析
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 基于的图像值方法与医疗图像中灰色值分布不均而斗争.
- 准确细分COVID-19X射线图像对于研究和诊断至关重要.
- 现有的方法在处理复杂的图像特征方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发一种高效的,非以为基础的值方法,用于细分COVID-19X射线图像.
- 引入一个新的健身功能 (细分分数),以尽量减少细分错误.
- 增强优化技术,以提高细分精度.
主要方法:
- 提出了一种基于非的新值方法.
- 引入了一个新的健身功能,分段分数 (SS),以减少分段错误.
- 使用基于机会的鸟类智能优化器的软计算方法被用于最大限度地提高健身值.
- 该方法在基准函数上得到了验证,并应用于Kaggle放射数据库中的COVID-19X射线图像的多类细分.
主要成果:
- 拟议的基于机会的鸟类智能优化器在与海/雀优化相比显示出更高的性能.
- 使用弗里德曼平均等级测试的统计分析将拟议的方法在比较技术中排名第一.
- 在峰值信号与噪声比率 (PSNR),特征相似性指数 (FSIM) 和结构相似性指数 (SSIM) 中观察到显著改善,平均PSNR增加约11%.
结论:
- 新的非基值方法为细分COVID-19X射线图像提供了显著的改进.
- 提出的基于机会的鸟类智能优化器对于图像分割任务是有效的.
- 这种方法对推进医学图像分析和COVID-19诊断具有前景.


