Búsqueda genética de patrones y su aplicación a la clasificación de imágenes cerebrales

Se propone un nuevo método de optimización global, basado en la combinación del algoritmo genético (AG) y el algoritmo de búsqueda de patrones generalizados (BPM), para encontrar puntos mínimos globales de forma más eficaz y rápida. La idea radica en el hecho de que el AG tiende a ser bastante bueno a la hora de encontrar soluciones globales generalmente buenas, pero bastante ineficiente a la hora de encontrar las últimas mutaciones para el óptimo absoluto, y que el PS es bastante eficiente a la hora de encontrar el óptimo absoluto en una región limitada. El nuevo algoritmo, denominado búsqueda de patrones genéticos (GPS), emplea el AG como método de búsqueda en cada paso de la PS. Los experimentos realizados con cinco funciones de referencia clásicas diferentes (Hump, Powell, Rosenbrock, Schaffer y Woods) demuestran que el GPS propuesto es superior al AG mejorado y al PS mejorado en lo que respecta a la tasa de éxito. Aplicamos el GPS a la clasificación de imágenes estructurales cerebrales por resonancia magnética normales y anormales. Los resultados indican que GPS supera a BP, MBP, IGA e IPS en términos de precisión de clasificación. Esto sugiere que GPS es un método de optimización global eficaz y viable y que puede aplicarse a la clasificación de imágenes de resonancia magnética cerebral.

Autores: Yudong, Zhang; Shuihua, Wang; Genlin, Ji; Zhengchao, Dong