चिकित्सीय छवियों के लिए आनुवंशिक सांपों का सेग्मेंटेशन

इस पत्र में चिकित्सा छवियों के सेग्मेंटेशन के लिए एक दृष्टिकोण का वर्णन किया गया है। हम सक्रिय आकृति मॉडल का उपयोग करते हैं, जिसे सांपों के रूप में जाना जाता है, और हम आनुवंशिक एल्गोरिदम (GA) पर आधारित ऊर्जा न्यूनतमकरण प्रक्रिया का प्रस्ताव करते हैं। परिवर्तनीय मॉडलों की व्यापक रूप से स्वीकार की जाने वाली शक्ति उनकी क्षमता से आती है कि वे छवि डेटा से निकाले गए बाधाओं के साथ-साथ इन संरचनाओं के स्थान, आकार और आकृति के बारे में पूर्व ज्ञान का उपयोग करके शारीरिक संरचना को सेगमेंट कर सकें। रुचि के क्षेत्र को निकालने के लिए सांपों का आवेदन, हालांकि, सीमाओं के बिना नहीं है। जैसा कि अच्छी तरह से जाना जाता है, इस दृष्टिकोण से संबंधित कई समस्याएं हो सकती हैं जैसे आरंभिककरण, कई न्यूनतम का अस्तित्व, और लोचता मानकों का चयन। हम इन सीमाओं को पार करने के लिए GA के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं। GA एक वैश्विक खोज प्रक्रिया प्रदान करते हैं जिसने कई कार्यों में अपनी मजबूती को दर्शाया है, और वे लक्ष्य फ़ंक्शन के व्युत्पन्नों जैसे प्रतिबंधात्मक धारणाओं द्वारा सीमित नहीं हैं। GA मानकों के कोडिंग पर कार्य करते हैं (सांप की स्थितियाँ) और उनका फिटनेस फ़ंक्शन कुल सांप ऊर्जा है। हम छवि ऊर्जा का एक संशोधित संस्करण उपयोग करते हैं जो ग्रेडिएंट और गॉसियन के लैप्लेशियन की मात्रा और दिशा दोनों पर विचार करता है। चिकित्सा छवियों पर प्रयोगात्मक परिणाम रिपोर्ट किए गए हैं। इस काम में उपयोग की गई छवियाँ नेत्र संबंधी फंडस छवियाँ हैं, सांप फोवियल एवास्कुलर जोन के सेग्मेंटेशन में बहुत उपयोगी साबित होते हैं। नेत्र संबंधी फंडस छवियों के साथ किए गए प्रयोग दर्शाते हैं कि प्रस्तावित विधि मधुमेह रेटिनोपैथी का प्रारंभिक पता लगाने में आशाजनक है।