4、医学影像处理与知识表示：中风分析与腰痛管理的创新方法

医学影像处理与知识表示：中风分析与腰痛管理的创新方法

在医学领域，准确的诊断和有效的治疗依赖于对患者信息的精确处理和分析。本文将介绍两种不同但相关的医学技术应用：一是基于Shannon熵和分水岭算法的中风损伤分析工具，二是用于腰痛管理的医学专家系统中无结构知识的表示方案。

中风损伤分析工具

方法学

• 社会群体优化（SGO）与Shannon熵 ：SGO是2016年由Satapathy和Naik开发的，用于解决基准问题的优化算法。它基于人类群体活动的模拟，包括文明阶段和知识获取阶段。在实验任务中，SGO通过最大化Shannon函数来找到最佳阈值。Shannon函数用于对脑MRI进行预处理，多阈值分组根据需求对图像像素进行分组，三级阈值处理可提高MRI中肿瘤的可见性。
  • 文明阶段 ：更新代理的方向，公式为 $H_{updated_{v,w}} = c * H_{initial_{v,w}} + R * (G_{finest_{w}} - X_{initial_{v,w}})$，其中 $c$ 通常取0.2。
  • 知识获取阶段 ：激励公民达到全局位置，公式为 $H_{updated_{v,w}} = X_{initial_{v,w}} + r_1 * (H_{v,w} - H_{R,w}) + r_2 * (G_{finest_{w}} - H_{v,w})$。
  • Shannon函数 ：考虑尺寸为 $M * N$ 的图像，灰度级像素组织可表示为