Segmentación de imágenes microscópicas con NSGA-II
Título del documento: Segmentación de imágenes microscópicas con NSGA-II
Revista: Computación y sistemas
Base de datos:
Número de sistema: 000560145
ISSN: 1405-5546
Autors: 1
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Institucions: 1Universidad Autónoma de Tlaxcala, Apizaco. México
Any:
Període: Abr-Jun
Volum: 22
Número: 2
Paginació: 387-412
País: México
Idioma: Español
Tipo de documento: Artículo
Resumen en español El presente trabajo aborda el problema de la segmentación multiobjetivo de imágenes microscópicas utilizando el algoritmo evolutivo NSGA-II. Durante el proceso de optimización se utilizan 2 funciones objetivo: la varianza entre-clase de Otsu y la entropía de Shannon. Un conjunto de 71 imágenes de células sanguíneas se incluyen en la fase de experimentación. A partir de éste conjunto se forman 3 categorías de imágenes: con preprocesamiento, sin preprocesamiento, y con ruido Gaussiano. Los resultados muestran que el uso de técnicas evolutivas multiobjetivo como NSGA-II, brindan resultados satisfactorios en la segmentación de más de una categoría de imágenes.
Resumen en inglés This paper addresses the problem of multiobjective segmentation on microscopic images by using the evolutionary algorithm NSGA-II. Two objective functions are used at the optimization process: Otsu’s inter-class variance and Shannon’s entropy. A set of 71 images of blood cells are used. From this set, three categories of images are generated: with and without preprocessing, and images with Gaussian noise. Experimental results shown that the use of evolutionary multiobjective techniques like NSGA-II, give satisfactory results in the segmentation for more than one category of images.
Disciplines Ciencias de la computación
Paraules clau: Segmentación,
Optimización evolutiva,
Multiobjetivo,
Imágenes microscópicas,
Programación
Keyword: Segmentation,
Multiobjective evolutionary optimization,
Microscopic images,
Programming
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