文献

J-GLOBAL ID：202202271451761739   整理番号：22A1100611

弁別学習アプローチを用いたハイブリッドモデルを用いた異常MRI組織の最適分類のための修正遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Modified genetic algorithm for optimal classification of abnormal MRI tissues using hybrid model with discriminative learning approach

著者 (6件)： Ali Shah Tirmzi Syed Afsar (Department of Information Technology, Hazara University, Mansehra, Pakistan) ,  Ali Shah Tirmzi Syed Afsar (Department of MAS, (NUST Institute of Peace and Conflict Studies (NIPCONS)), National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Umar Arif Iqbal (Department of Information Technology, Hazara University, Mansehra, Pakistan) ,  Shirazi Syed Hamad (Department of Information Technology, Hazara University, Mansehra, Pakistan) ,  Khokhar Malik Abid Hussain (Department of MAS, (NUST Institute of Peace and Conflict Studies (NIPCONS)), National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Younes Isma (Department of Geography, University of the Punjab, Lahore, Pakistan)
資料名： Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization  (Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization)
巻： 10  号： 1  ページ： 14-21  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5825A  ISSN： 2168-1163  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム(GA)は医用イメージングの様々なドメインでの実用化のための生物学的メカニズムに触発された採用される技術である。遺伝的ベースの修正アルゴリズムに基づく特徴選択基準を用いて,脳腫瘍組織を健康および非健康に分類することは,医用画像分析における高度に革新的なドメインである。分類は,腫瘍の存在とその型を迅速かつ適切な治療のために分類するそのようなシステムに供給されるMRIスキャンを正しく分類するための医療専門家の性能をさらに高める。この目的のために,バイナリストリングが染色体と考えられる多数のスキームを導入した。それらの内部操作は生物学的プロセスを模倣し,高度に類似した子孫を生成する。適応プロセスは,選択,突然変異および交差操作を実行するためにすべての染色体に価値を割り当てた。著者らの実験的研究の目的は,ランダム性に取り組むために従来のGAを修正して,高度に類似した子孫を生産することによって,精度を上げることである。本研究は,最も類似した両親を伝染するのを確実にする。したがって,突然変異と交差は,それぞれの親と非常に類似した子孫を確実にする。提案したGAは,最強の特徴の配置と選択を確実にし,高い精度を達成し,最終的に精度,特異性と感度の蓄積に導く混乱計量に基づく最も一般的に使用される評価技術の評価を受け,それぞれのセクションで議論された最適結果を示す。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *遺伝 ,  染色体 ,  腫瘍 ,  突然変異 ,  脳腫瘍 ,  *弁別学習 ,  特徴選択 ,  医療従事者 ,  *モデル ,  カオス ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *ハイブリッドモデル ,  医用画像処理 ,  バイナリー ,  医用画像解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 強化遺伝的アルゴリズム ,  MRI分類 ,  従来のGA対最適化GA

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 弁別学習 ,  ハイブリッドモデル ,  MRI ,  組織 ,  分類 ,  遺伝的アルゴリズム