Retinal Vessel Segmentation Combined Two-Dimensional Entropy Method and Double Populations Genetic Algorithm
Retinal Vessel Segmentation Combined Two-Dimensional Entropy Method and Double Populations Genetic Algorithm
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二维熵法与双群体遗传算法相结合的视网膜血管分割
DOI：
10.1142/s0218001417540088
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发表时间：
2017-02
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
张涛
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
张莉;吴开腾;张涛
为了克服遗传算法采样空间有限、局部最优等缺点，本文的主要目标是将双种群遗传算法与二维最大熵阈值法相结合，进行视网膜血管分割。数值实验表明，该方法能够准确分割视网膜血管图像，并保持血管的连通性和平滑性。数值结果表明，与其他算法相比，该组合算法具有更快的收敛速度、更高的计算精度、更强的抗噪声能力和更好的病理信息保留性能。
In order to overcome the disadvantages such as finite sampling space and local optimal of genetic algorithm, the main objective of this paper is to combine double populations genetic algorithm and two-dimensional maximum entropy threshold method for retinal vessels segmentation. The proposed method is able to segment retinal vessels image accurately and keep connectivity and smoothness of vessels through the numerical experiments. Numerical results show that the combined algorithm has faster convergence speed, higher calculation accuracy, stronger noise resistance and better performance in reserving pathological information compared with other algorithms.
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DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
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影响因子：
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作者：
Liu Ju-peng
通讯作者：
Liu Ju-peng
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
Computer Simulation
影响因子：
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作者：
Zhou Chang-ying
通讯作者：
Zhou Chang-ying
影响因子：
8
作者：
KITTLER, J;ILLINGWORTH, J
通讯作者：
ILLINGWORTH, J
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
Application Research of Computers
影响因子：
--
作者：
Wang Xiao-fang
通讯作者：
Wang Xiao-fang
影响因子：
1.7
作者：
J. J. Ranjani-J.;S. Thiruvengadam
通讯作者：
J. J. Ranjani-J.;S. Thiruvengadam