18、基于社交蜘蛛的磁共振脑图像分割方法

基于社交蜘蛛的磁共振脑图像分割方法

1. 引言

图像分割是数字图像处理中极具挑战性的任务之一，尤其在脑图像的定量分析以及研究多种脑部疾病方面，它是关键的一步。脑部结构的变化可能源于脑部疾病，通过测量感兴趣区域的面积来量化这些变化，有助于表征疾病的严重程度或发展进程。传统的由专家手动标记磁共振成像（MRI）图像中脑部结构的方法，不仅耗时，还容易因观察者的差异而产生较大的误差。

许多研究人员多年来致力于解决这一问题，并提出了众多方法。然而，这些方法大多针对特定问题，缺乏通用的解决方案。医学图像中存在两种主要噪声：一是由采集系统（如光学、X射线和MRI）产生的物理噪声，二是由患者自身状态导致的生理噪声，这使得图像分割成为一项极具挑战的任务。

图像分割算法旨在将图像划分为不同的区域，划分的程度取决于具体问题。鲁棒的自动图像分割需要整合和有效利用全局上下文知识，但背景的多变性、目标分区的复杂特性以及噪声的存在，使得这一任务难以完成。因此，在分割过程中，通常需要根据图像的性质采用不同的方法。本文提出使用多智能体系统（MAS），特别是基于社交智能体的MAS来实现图像分割。

2. 背景

MAS是一个分布式系统，由一组通过环境相互交互的智能体组成。智能体可分为认知型和反应型两类。认知型智能体对环境有全局的了解，清楚自己的工作任务；反应型智能体仅了解其局部环境，对环境刺激做出反应，并通过添加或删除信息来改变环境，但它们不直接相互通信，也不清楚整体的复杂任务，仅具备有限的简单特征并加以应用。

在生物学中，许多由自主个体组成的自然系统能够在没有全局控制的情况下完成复杂任务。例如，群居昆虫（如白蚁、蚂蚁和蜘蛛）的群体，它们能够建造复杂的巢穴、