An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer (Запись № 668645)

Подробно MARC
000 -Маркер
Поле контроля фиксированной длины 04065nlm1a2200577 4500
005 - Идентификатор версии
Поле контроля фиксированной длины 20231030042155.0
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи (RuTPU)RU\TPU\network\39882
035 ## - Другие системные номера
Идентификатор записи RU\TPU\network\37272
100 ## - Данные общей обработки
Данные общей обработки 20230116a2022 k y0engy50 ba
101 0# - Язык ресурса
Язык текста, звукозаписи и т.д. английский
102 ## - Страна публикации или производства
Страна публикации
135 ## - Поле кодированных данных: электронные ресурсы
Кодированные данные для электронного ресурса drcn ---uucaa
181 #0 - Поле кодированных данных: вид содержания
Код вида содержания i
182 #0 - Поле кодированных данных: средство доступа
Код средства доступа electronic
200 1# - Заглавие и сведения об ответственности
Основное заглавие An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer
Первые сведения об ответственности H. H. Essam, E. Bahaa, D. A. Oliva Navarro [et al.]
203 ## - Вид содержания и средство доступа
Вид содержания
Средство доступа
300 ## - Общие примечания
Текст примечания Title screen
320 ## - Примечания о наличии в ресурсе библиографии/указателя
Текст примечания [References: 80 tit.]
330 ## - Резюме или реферат
Текст примечания Optimization is the process of searching for the optimal (best-so-far) solution among a wide range of solutions. Besides, in the last two decades, a family of algorithms known as metaheuristic algorithms (MHs) has been widely used. MHs have attracted researchers' interest due to their efficiency, easy implementation, and understanding. The equilibrium optimizer (EO) is a recent MH that has been used to tackle several real world problems. Despite the robustness of the EO algorithm, it suffers of the unbalance between the exploration and exploitation phases, this situation causes that the search process be trapped in local optimal values. In this study, an improved version of the EO that combines the standard operators with the dimension learning hunting (DLH) is introduced. The proposed method called I-EO is tested over the CEC'2020 benchmark functions. Quantitative and qualitative results confirmed the robustness and superiority of the proposed algorithm compared to a set of well-known optimization methods. Besides, I-EO is proposed to tackle a real-world application; the multi-level thresholding segmentation for a set of CT images of COVID-19 by maximizing the fuzzy entropy. The segmentation results show the excellent performance in all experiments and confirmed that the proposed I-EO could be an efficient tool for image segmentation. The different elements of the CT are properly segmented by the I-EO based approach. Moreover, the statistical analysis, quality metrics, comparisons and non-parametric tests validates the performance of the I-EO to segment CT images of COVID-19.
333 ## - Примечания об особенностях распространения и использования
Текст примечания
461 ## - Уровень набора
Заглавие Biomedical Signal Processing and Control
463 ## - Уровень физической единицы
Заглавие Vol. 73
Обозначение тома [103401, 26 p.]
Дата публикации 2022
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин электронный ресурс
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин труды учёных ТПУ
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин metaheuristics
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Equilibrium Optimizer (EO)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин Dimension learning hunting (DLH)
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин multi-level thresholding
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин image segmentation
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин COVID-19 CT images
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин метаэвристика
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин оптимизаторы
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин равновесие
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин пороговые значения
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин сегментация
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин изображения
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин снимки
610 1# - Неконтролируемые предметные термины
Предметный термин компьютерная томография
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Essam
Часть имени, кроме начального элемента ввода H. H.
Расширение инициалов личного имени Houssein
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Bahaa
Часть имени, кроме начального элемента ввода E.
Расширение инициалов личного имени El-din Helmy
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Oliva Navarro
Часть имени, кроме начального элемента ввода D. A.
Дополнения к именам, кроме дат specialist in the field of informatics and computer technology
-- Professor of Tomsk Polytechnic University
Даты 1983-
Расширение инициалов личного имени Diego Alberto
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\pers\37366
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Pradeep
Часть имени, кроме начального элемента ввода J.
Расширение инициалов личного имени Jangir
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Premkumar
Часть имени, кроме начального элемента ввода M.
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Ahmed
Часть имени, кроме начального элемента ввода A. E.
Расширение инициалов личного имени Elngar
701 #1 - Имя лица – альтернативная ответственность
Начальный элемент ввода Hassan
Часть имени, кроме начального элемента ввода Sh.
Расширение инициалов личного имени Shabana
712 02 - Наименование организации – вторичная ответственность
Начальный элемент ввода Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Структурное подразделение Инженерная школа информационных технологий и робототехники
-- Отделение информационных технологий
-- 7951
-- stltpush
Идентификатор авторитетной/ нормативной записи (RuTPU)RU\TPU\col\23515
801 #2 - Источник записи
Страна RU
Организация 63413507
Дата составления 20230116
Правила каталогизации RCR
856 4# - Местонахождение электронных ресурсов и доступ к ним
Универсальный идентификатор ресурса https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103401
090 ## - System Control Numbers (Koha)
Koha biblioitem number (autogenerated) 668645
942 ## - Добавленные элементы ввода (Коха)
Тип документа Computer Files

Нет доступных единиц.