medical image thresholding using modified SFLA

资 源 简 介

medical image thresholding using modified SFLA

详 情 说 明

医学图像阈值分割技术是计算机辅助诊断中的关键步骤，其目标是通过灰度值划分将目标组织与背景分离。传统阈值算法（如Otsu、最大熵）在高噪声或低对比度场景下性能受限，而基于改进混合蛙跳算法（Modified Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA）的优化方法为解决这一问题提供了新思路。

SFLA是一种模拟蛙群觅食行为的群体智能算法，通过分组局部搜索与全局信息交换实现高效寻优。在医学图像处理中，其改进方向通常聚焦于三方面：首先，引入自适应步长机制，避免传统SFLA在图像多峰阈值搜索时陷入局部最优；其次，设计基于图像特征的适应度函数（如类间方差、空间相关性等），提升算法对CT/MRI等复杂医学影像的判别能力；最后，通过混沌初始化种群或动态分组策略加速收敛速度，这对实时性要求高的临床场景尤为重要。

实验证明，改进SFLA在乳腺X光片钙化点分割、脑部MRI病灶检测等任务中，相比传统算法能显著提升分割精度（约15%-20%），尤其对灰度不均匀的PET图像表现突出。未来该技术可与深度学习结合，例如用卷积神经网络预提取特征区域后，再由优化算法进行精细阈值划分，形成混合智能分析框架。