29、医疗技术中的优化算法应用：从哈里斯鹰优化到差分进化优化CNN

医疗技术中的优化算法应用：从哈里斯鹰优化到差分进化优化CNN

1. 哈里斯鹰优化的多级阈值分割

在医学影像处理中，针对阿尔茨海默病（AD）的磁共振（MR）脑图像分割是一个重要的研究方向。哈里斯鹰优化算法被应用于多级阈值分割模型，以实现对AD图像的有效处理。

1.1 实验结果

研究发现，对于轻度痴呆、中度痴呆、极轻度痴呆和非痴呆病例，阈值为5时，峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）和特征相似性指数（FSIM）都能达到令人满意的效果。

1.2 模型优势

该研究提出的基于哈里斯鹰优化的多级阈值分割模型，利用公共来源的AD的MR脑图像进行实验。阈值水平为5时能产生高效的结果，通过性能指标验证了其性能。该模型能够有效地从四类AD图像中提取脑区域，优化算法能高效地得出最佳阈值，相较于经典阈值分割方法，能产生更稳健的结果。

2. 卷积神经网络在医学图像分类中的应用

卷积神经网络（CNN）在医学图像分类中具有广泛的应用前景，但选择其超参数和架构是一项具有挑战性的任务。因此，各种进化算法被用于优化CNN模型，其中差分进化算法是一种简单而有效的基于种群的优化方法。

2.1 CNN在不同疾病检测中的应用

疾病类型	应用方法	效果
肺癌	研究人员使用CNN和遗传算法检测肺癌，模型处理速度为每图像3.41毫秒，能提高生存率并降